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构建 Python Docker 镜像的最佳实践

镜像时一直为 1, 防止 python 将 pyc 文件写入硬盘2.ENV PYTHONUNBUFFERED 1: 建议构建 Docker 镜像时一直为 1, 防止 python 缓冲 (buffering...现在大多数 Python 包都包括 PyPI 上的二进制 wheel,大大加快了安装时间。但是如果你使用 Alpine Linux,你可能需要编译你使用的每个 Python 包中的所有 C 代码。.../main/Dockerfile.alpine 因为缺少很多依赖,所以在用 pip 安装之前,就需要尽可能全地安装相关依赖: RUN set -eux \ && apk add --no-cache...--virtual .build-deps build-base \ openssl-dev libffi-dev gcc musl-dev python3-dev \ && pip...如果有一些特殊情况,可以尝试使用"多阶段构建"压缩镜像体积: •构建阶段需要安装编译器•Python 项目复杂,用到了其他语言代码(如 C/C++/Rust) pip 小技巧 使用 pip 安装依赖时,

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    自动化-搭建Jenkins实现Pytest代码自动部署

    /root/docker/jenkins_home/:/var/jenkins_home jenkins/jenkins:lts 安装python3&pip3 确认容器目前环境 docker exec...-阿里巴巴开源镜像站 (aliyun.com) 按照我找到的教程,是不用更换阿里源的,但是使用apt-get时一致报错链接错误,索性直接换源吧 安装python3&pip3 初始化安装环境 apt-get.../3.9.6/,复制所需版本的安装包链接.然后解压进行安装 curl -O https://www.python.org/ftp/python/$版本号/Python-$版本.tgz # 通过链接下载链接下载安装包.../python3/bin/pip3 /usr/bin/pip # 验证 python3 -V 安装与代码开发环境一致的python和pip版本.我这边是python3.9,...安装第三方库 pip install -r requirement.txt --default-time=10000 不更新pip以及setuptools,安装第三方库时可能会遇到ERROR:Can

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    docker基础镜像构建phpy踩坑记

    环境在尝试安装PyTorch(一个流行的机器学习库)时未能找到任何合适的版本。...接下来我们安装opencv-python这个库 pip install opencv-python 安装错误信息 # pip install opencv-python Collecting opencv-python...sh 接下来我们安装opencv-python这个库 apt install pip pip install opencv-python 可以看到很快速的安装成功了 基础镜像版本区别 版本 说明...,删除了许多非必需的软件包,优化了体积 python:3.11.4-slim bookworm Debian 12 python:3.11.4-bookworm bullseye Debian 11 python...通常情况下,当你安装超出基础操作系统提供的包时,就会这样。在这种情况下,你要确保你留在同一个 Debian 版本上,这样你就不会在将来破坏你的构建。

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    一日多技,技能-Linux-Python 006

    ” 在非编辑模式下(一般按 ESC 进入非编辑模式): 按0键移动到行首 按$键(shift + 4)移动到行尾 “2、shell 脚本传递参数?...这种情况,一般是压缩包编码问题导致,在 unzip 时添加 -O 参数,参数值为:cp936(cp936 即 code page 936(代码页936)是以GBK(国标扩展字符集)为基础的编码)。...安装要求: - Ubuntu 20.04 或者更高版本 - 显卡算力大于等于5.2 - 有 GPU 显卡,安装了 cuda11 或者更高版本和对应的 NVIDIA 显卡驱动 - Python 3.8...- pip 19.0 or later 除了必须有显卡,安装了显卡驱动和cuda,其他的也可以不一致,这样需要自己编译安装,具体方法参考:https://github.com/NVIDIA/tensorflow...#build-from-source 如果按官方指定配置来,就简单多了,直接从官方源下载安装编译好的 whl 包即可。

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    docker学习7-Dockerfile制作自己的镜像文件

    第二天你回到公司,领导说你这个脚本能不能放到另外一套环境的服务器上执行(与你本机环境是不通的),于是你又重复安装一遍python3.6环境和执行脚本的一些依赖包。...运气好还能联网pip在线安装,运气不好,都不能连接外网,只能本地安装。于是乎你开始怀疑人生,为什么我要重复安装这么多次环境啊。。。。...要是100个不同服务器,我是不是得安装100次啊,于是乎你会想:我是不是可以做一个虚拟的python3.6环境,事先安装好我需要的依赖包。.../code # pip安装依赖包 RUN pip install -r requirements.txt # 传递参数 ENTRYPOINT ["pytest"] # 默认显示help帮助信息 CMD...["--help"] requirements.txt requirements.txt是python的相关依赖包, 可以通过freeze命令生成 pip3 freeze >requirements.txt

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    一步一步教你如何安装PaddlePaddle

    ,终于生成了我们想要的安装包,它的路径在 Paddle/build/python/dist 下,比如笔者在该目录下有这个安装包 paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86...之后就可以安装了,使用 pip 安装: # 请切入到该目录 cd build/python/dist/ # 每个人的安装包名字可能不一样。.../scripts/docker/build.sh 同样会在 Paddle/build/python/dist 下生成一个安装包,这对比在本地生成的安装包,是不是要简单很多,没错这就是 Docker 强大之处...,所有的依赖环境都帮我们安装好了,现在只要安装这个安装包就行了: # 请切入到该目录 cd build/python/dist/ # 每个人的安装包名字可能不一样。...所以在安装或者编译 PaddlePaddle 安装包时,要根据读者电脑本身的情况,选择是否支持 AVX 指令集。

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    《PaddlePaddle从入门到炼丹》一——新版本PaddlePaddle的安装

    -3.5.4-amd64.exe [5msliyq00b.png] 双击运行Python 3.5安装包开始安装,记住要选上添加环境变量,这很重要,之后使用命令都要依赖这个环境变量,要不每次都要进入到 pip...cd /paddle/build/python/dist 在当前机器或目标机器安装编译好的 .whl包: pip3 install (whl包的名字) Ubuntu使用Docker源码编译 使用docker...执行编译: make -j$(nproc) 编译成功后,生成的安装包存放在 /paddle/build/python/dist目录下,如果是想在docker中安装PaddlePaddle,可以直接在docker...如果要在本地安装的话,还有先退出docker,并进入到这个目录: # 在docker镜像中安装 cd /paddle/build/python/dist # 在Ubuntu本地安装 exit cd build.../python/dist 安装PaddlePaddle,执行以下命令: pip3.5 install (whl包的名字) 测试环境 下面介绍在Windows测试PaddlePaddle的安装情况,Ubuntu

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    DockerFile

    : Dockerfile每个保留字都会在docker容器中新建一层镜像层, 合理的减少镜像层以达节省资源的目的 # base FROM python:3.7 RUN pip3 install requests...# other FROM python:3.7 RUN pip3 install requests bs64 scrapy # Python通过空格分隔,达到安装多个包的效果 # batter #...外部建立所安装包 pip3 freeze >> requirements.txt # 在Dockerfile 中 FROM python:3.7 RUN pip3 install -r requirements.txt...具体是否使用,可以根据是否需要自动解压来决定 小结: ADD 与 COPY 功能无明显差异, 但针对性不同 当使用本地文件为源目录时,建议使用Copy 当需使用压缩包中文件时构建时,建议使用Copy...当使用自定制镜像时,大致流程为 编写业务代码 构建定制镜像(docker build) docker 中运行业务 (Docker run) # 格式 CMD <ShellCommand1 [option

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    Gitlab-CI 中的 Pip 缓存的设置

    为了对Python代码进行风格检查,每次在构建的时候,都需要先在启动的容器中使用pip安装flake8。...由于每次构建之间的环境相互隔离,所以pip的缓存也就完全没有作用,每次都需要直接联网下载相关的包来安装。 国内的网络大家都懂,下载新包的速度时好时坏,严重影响了构建的速度。...其中重点是cache部分,该部分paths置顶了要缓存的目录,key指定了缓存的key(即只有key匹配时,才会启用缓存)。...配置完成后,启动pipeline运行,发现还是每次都会从网络上下载Python的包。 经过多次搜索后发现,还需要对gitlab-ci-multi-runner进行配置。...当启动一个新的容器的时候,也会从宿主机的/root/build_cache中加载缓存文件。 最后,重新启动pipeline,发现pip已经可以成功使用缓存安装需要的包了。

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    CentOS下使用pip安装python依赖报错的解决思路

    前两天在CentOS上安装docker-compose的时候遇到了pip安装依赖报错,并且经过一番查找,也得到了解决方案,最关键的是经过这个经验,我知道了pip在python2的版本中也有一个官方指定的最后一个支持版本...问题背景 先来看看这个问题的背景: 需要在linux系统的python中安装docker-compose,也就是使用python2安装,安装的方式是pip 系统的python版本是2.7.5 pip的版本是...8.1.2 问题描述 当我执行 pip install docker-compose 安装命令的时候,报错如下: [root@host-ip-202 ~]# pip install docker-compose...总结 CentOS自带的python2的版本和安装的pip版本都比较低,当适用低版本的pip安装第三方库的时候,可能导致安装包编译失败,此时可以优先升级pip版本到比较高的版本,但是需要指定具体的版本,...因为pip最新版不支持python2,推荐的pip版本是20.3,升级pip到高版本之后,可以避免一些第三方库的安装报错。

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