之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》,介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3,以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器,环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
简介 Dockerfile是一个文本格式的配置文件,用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像 ---- 指令及说明 指令 说明 FROM 指定基础镜像 且必须是第一条指令 MAINTAINER 指定镜像作者 RUN 运行指定的命令 默认/bin/sh -c CMD 指定容器启动时要执行的命令 LABEL 设置镜像标签 ADD 把文件复制到镜像中 类似scp COPY 编译时复制本地文件到镜像中 WORKDIR 设置RUN CMD COPY ADD指令的工作目录 不存在则创建 ENTRYPOINT
之前我们用docker手动安装了jenkins环境,在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包,如果我们想要在其他3台机器上安装,又是重复操作,重复劳动,那会显得很low,这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令,类似shell脚本
最近在通过shell脚本在Linux系统安装Java或Python的过程中,遇到了shell脚本中的“source /etc/profile”无法生效的问题,虽然也可以在执行完脚本后再次执行“source /etc/profile”来使配置文件生效,但未免有些繁琐,而我又比较懒,想彻底弄清其原因及解决办法,从而一劳永逸。以下为本次解决问题的实践记录:
在Python开发中经常会碰到一些棘手的环境问题,例如:如果开发环境是windows,那么在开发ansible模块的时候,而ansible模块又一般都是安装在linux系统,这时候在windows开发就不好处理了。
/var/jenkins_home 目录为容器 Jenkins 工作目录,挂载到宿主机所创建的 /var/jenkins_workspace 工作目录上。
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
Django部署到Cenos7需要安装大量的依赖包, 有很多坑需要踩, 这里是踩坑后探索出的标准化步骤
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
直接参考我这篇文章哦:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
安装docker (release>=19.02) 安装NVIDIA Container Toolkit
Docker 是一种容器引擎,可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
使用django开发项目带celery服务的时候,需要同时启动3个服务,每次启动和停止服务,操作起来会很麻烦
在做iOS安全分析时,有时需要了解整个文件系统运行状况、app安装详情,安装目录,沙盒目录等。因此则需要提取iOS文件系统镜像并做解析及分析。本文主要介绍提取iOS文件系统镜像及解析系统镜像。
如何在一个 U 盘上安装多个 Linux 发行版,这样你可以在单个 U 盘上享受多个现场版Linux 发行版了。
这样的「误会」,在你看完这篇对Python的Docker“正式版镜像”的解读后,就会烟消云散。
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
一般Linux系统默认自带两个版本的python,我按照的虚拟机系统自带的版本为python2.7和python3.2,但是由于个人习惯问题,我喜欢使用新版本的 python进行开发.这样就会导致执行命令时候出现版本冲突问题.
ubuntu在服务器配置python笔记,按照步骤来,就配置好python了( 服务器镜像配置: 镜像源配置:https://www.jianshu.com/p/d4525ca41a49 替换镜像源的时候就是把原来的全部删除替换自己的镜像源 清华ubuntu镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 服务器ubuntu的python配置: cd / # 就可以进入根目录 ls可以看到根目录下的所有文件夹 cd home/ubuntu 1. su
本文主要讲述如何通过Docker或直接在Windows上安装Jenkins,如何使用Jenkins自动部署测试代码
网上教程大多是通过官方地址进行下载Python的,但由于国内网络环境问题,会导致下载很慢,所以这里建议通过国内镜像进行下载
Docker build命令用于构建Docker镜像。它从Dockerfile文件中读取指令,并根据这些指令来构建镜像。Dockerfile是一个文本文件,其中包含了一系列的指令,用于描述如何构建Docker镜像。Docker build命令的一般语法如下:
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
修改 Docker 配置文件 sudo vi /etc/sysconfig/docker,如下:
在前面的博客中,我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案,使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话,我们有可能会发现容器并不是那么的必须:比如解决python库的依赖冲突问题,我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境;比如解决gcc的版本依赖冲突,我们可以手动配置和选择对应的版本;比如对于我们没有root权限和对外网络的环境,想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么,这些种种的问题,如果我们采用Singularity的方案,就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势,比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案,像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件(类似于Docker的Dockerfile,而且兼容Docker的镜像),去构造一个Pytorch专属的编程环境。
采用centos镜像作为地板镜像,然后安装python3、pip3,再安装django即可。
前几天,我们刚下发了毕业设计的题目,我选的题目为基于TensorFlow的深度学习与研究,这将会是一个系列文章,截止2020-07我会将所有相关内容用更加通俗易懂的方式发布在公众平台上,我们一块学习,让我们嗨起来~。
1.rpm镜像安装方式卸载 1.卸载Python3(仅适合通过rpm安装的python) rpm -qa|grep python3|xargs rpm -ev --allmatches --nodeps 2.删除残留文件 whereis python3 |xargs rm -frv 3.删除软链接 rm -rf /usr/bin/python3 rm -rf /usr/bin/pip3 2.解压方式安装卸载 1.直接删除python路径文件夹 rm -rf /usr/local/python3 2.删除软
python3应该是python的趋势所在,当然目前争议也比较大,这篇随笔的主要目的是记录在cenots7.3下搭建python3环境的过程以及碰到的问题和解决过程。
在地球科学领域也得到了广泛应用,尤其是地球科学数据处理和可视化方面,比如地球科学数据分析和可视化库Iris,应用于数值模式数据处理的wrf-python,气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
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1、Python2与Python3的语法结构类似,但不完全兼容,如print等。 2、Python3的默认编码为UTF-8,对PyQt5的中文编码兼容好,不需要对中文字符串进行转义等操作。 3、PyQt5默认只支持Python3,对Python2则需要源码编译,较为繁琐。
生成Dockerfile文件通常可以使用docker history命令来完成。docker history命令可以列出Docker镜像中的所有层,并显示每个层的相关信息,如创建该层的命令、层的大小等。通过查看镜像的历史记录,可以获得镜像的构建信息,并以此构建Dockerfile文件。
好久没有介绍小工具了,今天碰到一个,简单粗糙但是有用的一个,这个工具有多简单粗糙呢?证据有二:
网桥中的容器会独立分发ip地址,和宿主机隔离,如果需要在暴露容器,需要做端口映射。
本文介绍镜像构建解决所有报错,并设置时区、字符集,可直接应用于生产环境,不妥之处欢迎指正。centos-7.3.1611-x86_64-docker.tar.xz包下载参见:https://gitee.com/cxwn/images.git
随着国内操作系统市场的不断发展,AnolisOS作为一款优秀的国产操作系统,逐渐受到了广大开发者的关注。为了满足Python开发者的需求,本文将介绍如何基于AnolisOS打造Python3.11.0容器基础开发环境,为开发者提供更高效、更稳定的开发体验。
最近在做安全基线检查相关的,网上有一些代码比较零散;也有一些比较完整的项目,比如owasp中的安全基线检查项目,但是收费;还有一些开源且完整的,比如lynis,但是不符合我的要求。
经常在网上搜索片源的同学应该知道,各大片源网站广告不断,有些网站,点一下查询就弹出广告,关掉广告后再点查询,片源信息才显示正常。今天这款工具搜索是基于 Python 的 GUI 库 PyQt5 开发的。
利用Python开发时,多个项目可能使用到不同的依赖,例如A项目需要1.8版本的Django,而B项目需要2.0版本的Django,这时候如果没有使用虚拟环境,就需要来回卸载和安装Django,十分不便。python虚拟开发环境可以隔离不同版本包与依赖,为跨版本开发带来了便利,也更加利于依赖包的管理。
4、构建模块:python3 setup.py build,在包文件夹(mapclient)的同级目录下会生成build目录
Miniconda是什么? 要解释Miniconda是什么,先要弄清楚什么是Anaconda,它们之间的关系是什么? 而要知道Anaconda是什么,最先要明白的是搞清楚什么是Conda,参考:Conda简单教程。 一言以蔽之,Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具,Anaconda是一个带有Conda工具的软件包(附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包),而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代,默认只包含了Python和Conda。 也就是说,安装了Miniconda,就可以直接使用Python和Conda了。
三大核心要素:镜像(Image)、容器(Container)、仓库(Registry)
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