K8S目前是业界容器编排领域的事实标准，是几乎所有云原生架构的首选。目前随着云原生架构越来越流行，测试开发人员需要掌握K8S技术栈已经成为越来越迫切的需求。
想象这样一种场景，你写好了代码，准备部署在新的服务器上，这台服务器只有 Python2 和 Python3.6，没有你代码适配好的 Python3.12，那怎么办？
前两篇文章我们介绍了 Dockerfile 的使用Docker(二)：Dockerfile 使用介绍，我们知道使用一个 Dockerfile 模板文件可以定义一个单独的应用容器，如果需要定义多个容器就需要服务编排。服务编排有很多种技术方案，今天给大家介绍 Docker 官方产品 Docker Compose 。 Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器；而 Compose 则允许用户在一个模板（YAML 格式）中定义一组相关联的应用容器（被称为一个 project，即项目），例如一个 Web
协议（Protocols）与其他编程语言中的接口很相似，它规定你哪些方法必须要定义。然而，在Python中的协议就显得不那么正式。事实上，在Python中，协议更像是一种指南。
在启动容器的时候， 如果不指定对应参数， 在容器外部是无法通过网络来访问容器内的网络应用和服务的。 当容器中运行一些网络应用， 要让外部访问这些应用时， 可以通过-P或-p参数来指定端口映射。 当使用平（大写的）标记时， Docker 会随机映射一个 49000—49900 的端口到内部容器开放的网络端口：
来源：j_hao104 my.oschina.net/jhao104/blog/779743 介绍 在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法， __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeCl
随着云计算和微服务架构的流行，容器化技术已经成为现代应用程序开发的重要组成部分。在容器化应用开发领域，Docker和Kubernetes是两个最流行和广泛使用的工具。Python作为一种简单、易用且功能强大的编程语言，与Docker和Kubernetes的集成能力非常强大。本文将介绍如何使用Python语言结合Docker和Kubernetes来开发容器化应用。
最近又开始做些企业微信相关的开发了。上次做企业微信相关的开发是在2018年，一个考勤系统，管理后台，外加一个企业微信中的自建应用。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者，还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师，安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性，只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
从整体上看，我们定义了二个容器，分别是app、db，容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network，只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的，即便采用同样的端口，也无法通讯。
Docker 允许通过文本格式的配置文件来构建镜像，默认名称为 Dockerfile
花下猫语：年关已近，我本周忙得天昏地暗，忙中出了不少错，喵了个去。无论如何，希望大伙是买票顺顺利利的，回家安安全全的，过年是开开心心的。今天，给大家分享的是一篇很长的好文，祝大家阅读愉快。PS：本文是该系列的第四篇，其它文章也很好，文末附了链接，可关联阅读哦~
容器”这两个字很少被 Python 技术文章提起。一看到“容器”，大家想到的多是那头蓝色小鲸鱼：Docker，但这篇文章和它没有任何关系。本文里的容器，是 Python 中的一个抽象概念，是对专门用来装其他对象的数据类型的统称。
Docker作为一种流行的容器技术，已经成为现代应用程序开发和部署的重要工具。在Docker中，镜像是构建和运行容器的基础，而容器则是基于镜像创建的可执行实例。
https://www.zlovezl.cn/articles/mastering-container-types/
容器技术是现代软件开发和部署中的一种革命性工具，它提供了一种轻量级且高效的方式来打包和运行应用程序。本文将深入探讨容器的基本概念、其优点、如何使用容器、以及在实际应用中的一些高级用法。我们将通过分点讲解，逐步带您了解这一技术的全貌。
目录[-] 介绍 在Python中，所有以“__”双下划线包起来的方法，都统称为“Magic Method”,例如类的初始化方法 __init__ ,Python中所有的魔术方法均在官方文档中有相应描述，但是对于官方的描述比较混乱而且组织比较松散。很难找到有一个例子。 构造和初始化 每个Pythoner都知道一个最基本的魔术方法， __init__ 。通过此方法我们可以定义一个对象的初始操作。然而，当调用 x = SomeClass() 的时候， __init__ 并不是第一个被调用的方法。实际上，还有
字符串定义 就是 在 双引号 中 写入任意数量的 字符 , 如 : “Hello” ;
在 Python 中，有四类最常见的内建容器类型： 列表（list）、 元组（tuple）、 字典（dict）、 集合（set）。通过单独或是组合使用它们，可以高效的完成很多事情。
在docker容器中可以运行一些网络应用，外部想要访问docker容器内的应用，可以通过-p或-P选项来指定端口映射，两个选项的区别如下所示：
脚本 首先我们专门设置一个用于放变量脚本的位置，比如我喜欢onedriver 我给这个目录一个环境变量 image.png Gits ==> gits.bat / gits.sh @echo off chcp 65001 setlocal EnableDelayedExpansion git add . && git commit -m "Use GITS & %date% & Powered By %username%" && git push Cnpm 超级好用的npm换源方案，你还在傻傻的安装cnp
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现 Docker 容器集群的快速编排，开源代码在 https://github.com/docker/compose 上
在本地创建一个管理Docker的目录 ## MacOSX 系统下的 mkdir -p ~/mywork/docker/python ## 其他操作系统平台自定义管理目录，这里省略 python开发环境的Dockerfile FROM ubuntu ## 不指定版本默认使用最新版本 MAINTAINER keithl <define_yourselves email> ## 更改配置源 RUN mv /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources-bak.lis
1.什么是DockerCompose？ 编排和配置容器集群的工具。 编排：定义被部署的对象的各组成部分之间的耦合关系，部署流程中各个动作的执行顺序，部署过程所需要的依赖文件和被部署文件的存储位置和获取方式，以及如何验证部署成功。这些信息都会在编排工具中以指定的格式定义并保存下来，从而保证这个流程可以在新的环境中快速的复现。 场景：redis容器，tomcat容器，nginx容器，mysql容器，这4个容器的启动是有顺序性的，docker compose就是为了组合启动的，而不是手动来启动。（本例子讲的是2
当我们在公司的电脑上搭建了一套我们需要的Python环境，比如我们的版本是3.8的Python，那我可能有一天换了一台电脑之后，我整套环境就需要全部重新搭建，不只是Python，我们一系列的第三方库都需要重新安装，那么我们有没有解决问题的方法，当然有，我们可以使用docker解决困扰我们的环境问题。
Python 中的变量不需要声明类型，可以直接赋值使用。常见的数据类型包括整数（int）、浮点数（float）、字符串（str）、布尔值（bool）等。
Docker Compose 是 Docker 官方编排（Orchestration）项目之一，负责快速在集群中部署分布式应用。
ADT(abstract data type)是由用户定义的数据类型，它制定了一组数据值的集合及可作用在这些数据值上的一组操作。ADT的定义与它的具体实现无关，因此只关注如何使用它，无需关注它的具体实现。
Dockerfile 是 Docker 容器构建的关键蓝图。它是一个文本文件，包含了一系列命令和指令，用于自动化构建 Docker 镜像。通过 Dockerfile，你可以定义容器的环境、依赖关系、配置等方面，确保容器能够一致、可重复地构建。
某个 Python 项目，基于 Python:3.6 与 Django:1.11 框架开发，希望项目能够容器化，然后可以通过 docker-compose 等工具编排容器/应用，本篇文章的目标是自定义Django基础镜像。
# 变量就是用一个英文字符串来记录或标记一些数据，并且这个被标记的数据是可以变化的
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件，它包含了一系列指令和配置，用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile，你可以自动化地构建镜像，确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层，这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效，同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例：
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行，在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制，在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
Dockerfile 是用于构建 Docker 镜像的文本文件，其中包含了一系列指令和参数，用于定义镜像的内容、环境和运行方式。本文将介绍如何编写和使用 Dockerfile，以及常用的指令和技巧，帮助大家快速掌握 Docker 镜像的构建和定制过程。
一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为1个元素 每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。
在前面我们已经掌握了单个容器的管理操作，但是在实际工作中很少是只运行一个容器，而更多的是需要运行多个容器进行协作的情况，因此就需要多个容器之间能够互相访问到对方的服务，那么本篇文章就来学习Docker端口映射与容器互联相关的知识，注意本文所提到的宿主机是指VMware虚拟机，而非本地的Windows系统主机。
Compose 项目是 Docker 官方的开源项目，负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用（Defining and running multicontainer Docker applications）」，其前身是开源项目 Fig。
Python 语言中的 __all__ 变量 是一个 列表 数据容器 , 用于控制 本应用 导入的 模块 中 可以使用 导入模块 的哪些 变量 / 函数 / 类 ;
Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Compose，您可以使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后，使用单个命令，您可以从配置中创建并启动所有服务。
有些时候，Python 的内置数据类型根本不够用。好消息是，Python 的集合模块提供了一些容器，用于高级数据整理。
持续集成（CI）指的是开发人员尽可能频繁地集成代码，并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
在上一篇文章Python进阶——如何正确使用魔法方法？（上）中，我们主要介绍了关于构造与初始化、类的表示、访问控制这几类的魔法方法，以及它们的使用场景。
在 Python 图形化界面的基础篇课程中，我们将深入研究 Tkinter 库的布局管理器之一：包装器（ Pack ）布局。 Pack 布局是一种简单而有效的方式，用于在 Tkinter 应用程序中排列和布局 GUI 元素。它允许你沿着一个方向将元素堆叠在一起，这对于创建垂直或水平排列的元素非常有用。在本文中，我们将详细解释如何使用 Pack 布局管理器，包括创建、配置和定位 GUI 元素。
线性规划是常见的问题求解形式，可以直接跟实际问题进行对接，包括目标函数的建模和各种约束条件的限制等，最后对参数进行各种变更，以找到满足约束条件情况下可以达到的最优解。Cplex是一个由IBM主推的线性规划求解器，可以通过调用cplex的接口，直接对规定形式的线性规划的配置文件.lp文件进行求解。这里我们介绍一下，基于docker来调用cplex的python接口，对线性规划问题进行求解。
将软件或流程打包进容器,可以方便地在云上进行大规模部署,这里记录下自己使用singularity工具的过程
持续集成（CI）是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
