一.实验环境 1.宿主机OS:Win10 64位 2 .虚拟机OS:Ubuntu18.04 64位    虚拟机名称:Ubuntu18VM1   虚拟机IP:192.168.8.25 3.账号:docker 二.简要步骤 1.编写一个dockerfile文件 2.编写外部文件requirements.txt 3.编写一个app.py文件 4.创建镜像 5.查看镜像 6.创建并运行容器 7.从浏览器里查看 三.详细步骤 1.建立一个docker的工作文件夹dokerspace,进入这个文件夹,编写

一.Python 应用案例环境 [root@k8s-node1 Flask]# pwd /opt/Dockerfile/Flask [root@k8s-node1 Flask]# ll total 12 -rw-r--r-- 1 root root 352 Feb 1 10:08 app.py -rw-r--r-- 1 root root 518 Feb 1 10:20 Dockerfile -rw-r--r-- 1 root root 6 Feb 1 10:09 requirements.tx

MongoDB FROM centos:centos7 MAINTAINER The CentOS Project <cloud-ops@centos.org> RUN yum -y update; yum clean all RUN yum -y install epel-release; yum clean all RUN yum -y install mongodb-server; yum clean all RUN mkdir -p /data/db EXPOSE 27017 ENTR

Linux08 /Docker 目录 Linux08 /Docker 1. docker简介/安装 2. Docker镜像加速器的设置 3. 核心三要素 镜像仓库/Registry 镜像/Image:打包了代码及环境的包 容器/Containers:镜像的运行时 4. HelloWorld容器的整体流程 5. docker常用命令 6. Dockerfile文件 7. docker hub仓库.私有仓库的使用 8. crm制作docker镜像示例 1. docker简介/安装 docker概述

Docker Compose Compose 简介 Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具.通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务.然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务. 如果你还不了解 YML 文件配置,可以先阅读  . Compose 使用的三个步骤: 使用 Dockerfile 定义应用程序的环境. 使用 docker-compose.yml 定义构成应用程序的服务,这样它们可以在隔离环境中一起

本篇博客,主要是了解一下docker-compose的使用,docker-compose是官方给出的同时部署多个容器的解决方案:当你需要多个容器同时运行作为你的解决方案时:比如构建一个网站,需要php + apache + postgrel ,这里面的每一个组件(web server,数据库等)都是一个容器,如果自己一个一个建立,并且还要维护容器之间的互联关系的话,是一件复杂的事情:docker-compose就是来帮助我们来做这个事情的: 本文从一个简单的例子开始来介绍一下docker-com

1.创建空目录 $ cd /home/xm6f/dev $ mkdir myapp $ cd myapp/ 2.vim Dockerfile,内容如下: ## 一个基础的 python 运行环境 FROM python ## 设置工作目录 WORKDIR /app ## 将当前系统文件夹内容复制到容器的 app 目录 ADD . /app ## 安装必要的依赖包 RUN pip install -r softwares.txt ## 开放端口,供容器外访问 EXPOSE 80EXPOSE 308

利用dockerfile定制镜像 镜像的定制就是定制每一层所添加的配置.文件.如果可以吧每一层修改.安装.构建.操作的命令都写入到一个脚本,用脚本来构建.定制镜像,这个脚本就是dockerfile. Dockerfile 是一个文本文件,其内包含了一条条的指令(Instruction),每一条指令 构建一层,因此每一条指令的内容,就是描述该层应当如何构建. #指定一个基础镜像 FROM scratch #制作base image 基础镜像,尽量使用官方的image作为base image FRO

简介 其实我不是啥正经人,错了,不是啥正经程序员,所能想到的估计也就码农一级吧,高级程序员,搞什么算法,什么人工智能,大数据计算…………离我还太遥远. 但是这并不妨碍我继续学习,继续写垃圾小程序. 反正我做的小程序,也就是把人从重复的劳动中解脱出来.用电脑代替人脑记忆那些枯燥的繁琐的数据.用电脑来查询记忆的数据.人脑的神经网络是比计算机查找的快.随便吧,还搞不到那个层次.先用电脑记录查询吧. 虽然python学习中已经学习了读写文件,在文件中查找,不过那都面向少量数据,更别提什么大数据了.几万行

简介: Flask中的蓝图旨在针对这些情况: 把一个应用分解成一系列的蓝图.对于大型的应用是理想化的:一个项目能实例化一个应用, 初始化一些扩展,以及注册一系列的蓝图. 以一个 URL 前缀和/或子域在一个应用上注册蓝图. URL 前缀/子域名中的参数即成为这个蓝图下的所有视图函数的共同的视图参数(默认情况下). 在一个应用中用不同的 URL 规则多次注册一个蓝图. 通过蓝图提供模板过滤器.静态文件.模板和其它功能.一个蓝图不一定要实现应用或视图函数. 初始化一个 Flask 扩展时,在这些情况

简介: 建立flask容易,那么部署就比较麻烦了,配这个,配那个,更新………… 所以我从构建,就考虑部署的问题,使用docker部署. 程序都打包进docker,本博客有相关文章. pycharn直接创建一个空白的flask项目就好了 1.安装docker并自动启动 本博客有相关文章. 2.创建生成镜像的目录 在服务器上创建如下: /storage/temp/├── app│   ├── app      ,这个目录里面就是flask源码,一个文件,两个目录│   │   ├── main.py

简介: 上一篇,我写了如何使用别人的docker基础镜像,生成我们的docker镜像. 也就最基本的flask,没有别的库(包)支持.连数据库支持都没有. 也就让大家了解一下怎么生成镜像而已. 本篇介绍如何在docker镜像中安装库(包)支持. 其实我也被卡了2天,没搞定. https://github.com/tiangolo/uwsgi-nginx-flask-docker/issues/38 在作者的 github问了,还是自己回答.哥真NB,自己提问,自己解答. 一:选择性的忽略 作者网

说来惭愧,写了好几个flask django项目都是在原型阶段直接python app.py 运行的,涉及到部署用nginx和gunicorn 都是让别人帮我部署的,据说好像说很麻烦的样子,我就没自己做. 现在自己有时间了,搞了一下,发现也没什么复杂的,花半天搞定.哞哈哈哈. 心得: 1 不要怕.(要么怕满屏洋文,要么怕新知识新技术一个坑接一个坑.其实比看论文/写论文容易多了吧!)因为怕而逃避,拖延,最要不得 2 不要自己zuan3.技术问题如果路数不对,可能很吃时间,搞N天搞不定:但其实都是一

docker新手. 目的:开发运行多个web api项目的时候,方便开发,兼顾部署. 方案大概这样: 1 隔离:系统运行在容器里,1容器只起1进程,代替在host起多个venv或虚拟机: 2调试和备份:代码和数据仍然保存在host,通过-v挂载到容器,用host的编辑器开发和git. 3部署:用dockerfile+docker-compose.yaml把配环境的工作固化下来,节省时间.dockerfile=安装虚拟机+pip install,docker-compose=启动虚拟机+命令行py

简介: 上一篇文章,我们简单的测试了一下服务器环境和docker基础镜像.并没有涉及我们自己编写的flask python程序. 现在,我们就要把我们自己的flask程序,放进docker镜像. 但是比较遗憾的是,本篇没有图形界面操作了. 想继续图形操作的,请自行查阅docker hub自动生成镜像.需配合github. 以后会写这个文章.暂时没有,下次写了,再更新链接. 一:编写flask 这个就不说了吧,我这教部署呢,怎么写flask,另找高明. 测试用的flask代码如下所示: venv文

一.巡风: 巡风是一款什么东西,想必安全同行都不陌生吧.用它作为内网漏洞扫描管理架构是一种很好的选择,扫描快,开源,还可自己编写符合规则的POC直接放入相应目录来扩展.今天下午趁着有点时间捋了一下巡风的代码框架,顺便学习下Flask的项目文件结构.在这里,还是鸣谢一下同程应急响应中心(YSRC),开源这款产品. 二.巡风的基本架构: 巡风是一款使用Python Flask框架编写的网络安全漏扫工具,BS架构.数据库使用MongoDB,扫描器使用号称五分钟扫遍互联网的masscan(当然真是情况没

目的是把一个flask项目的mysql数据库.redis数据库.flask应用.nginx服务分别装到四个容器中,然后用docker-compose命令同时启动与关闭 一.安装docker Docker 运行在 CentOS 7 上,要求系统为64位.系统内核版本为 3.10 以上.通过 uname -r 命令查看当前的内核版本 更新yum sudo yum update 移除旧版本 sudo yum remove docker                   docker-client  

写在前面的话 从前面我们简单的了解了镜像,也运行了容器,各种官方的镜像显然无法满足我们自己的需求,我们目的终究是运行自己的业务. 所以,本章节的 Dockerfile 就主要讲怎么在官方镜像的基础上制作我们自己需要的镜像,当然,这里说的只是 Dockerfile 一部分,后续我们会慢慢完善. 将现有容器制作成镜像 制作镜像的方法主要有两种,这是第一种,但不推荐,仅作了解~ [1]运行一个想修改的镜像: docker run -it --name b2 busybox /bin/sh 在容器中新建

1.先要保证mac电脑安装docker 安装的话可以通过命令brew install docker 安装成功后启动,docker 然后在终端执行docker version 或者docker info如果输出相应的信息, 表示docker已经在正常运行 2.创建一个文件夹 mkdir docker-demo cd docker-demo 创建dockerfile,内容: FROM python:2.7 RUN mkdir /code WORKDIR /code ADD requirements.

报错如下: [root@test-wenqiang flask-skeleton]# docker run -d -p 80:5000 -v $(pwd):/skeleton --name flask zhaiwenqiang/flask-skeleton 9b705abd5e280723b8d271394769163224e3fcc052e7313637f42c5fec703e19 /usr/bin/docker-current: Error response from daemon: oci