步骤1:创建Dockerfile文件 首先,在项目目录下创建一个名为Dockerfile的文件。 步骤2:编写Dockerfile内容 在Dockerfile文件中,我们需要指定基础镜像、安装Python的版本等内容。以下是一个示例Dockerfile的内容: #使用官方Python镜像作为基础镜像FROM python:3.9#更新apt-get并安装编译Python所需的依赖RUN apt-get update ...
FROMpython:3.7.9COPYfastapi /fastapiWORKDIR/fastapiRUNsh scripts/install.shCMDsh scripts/start.sh docker-compose.yml 文件 version:'3.3'services:test:build:context:./dockerfile:Dockerfileimage:testcontainer_name:testports:-8000:8000 构建 # 进入到dockerfile文件目录下、执行命令dockerbuild-t image# sudo...
首先构建一个Dockerfile文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 [root@shawn ~]#vim Dockerfile # 指定基础镜像 FROM centos:7 # 运行命令 RUN yum makecache && yum update -y && yum install -y python3 && pip3 install django # 拷贝本地文件到容器 COPY shawn /root/ # 指定进入到...
使用Dockerfile 构建Python3开发环境镜像 step1 编写Dockerfile root@master:/BigData# mkdir DockerFileroot@master:/BigData# cd DockerFileroot@master:/BigData/DockerFile# mkdir python3root@master:/BigData/DockerFile# cd python3root@master:/BigData/DockerFile/python3# vi Dockerfileroot@master:/BigDa...
代码语言:dockerfile 复制 # 使用基础镜像FROMpython:3.9# 设置工作目录WORKDIR/app# 将项目文件复制到容器中COPY. /app# 安装依赖RUNpip install -r requirements.txt# 设置环境变量ENVPYTHONPATH=/app# 运行脚本CMD["python","script.py"] 上述Dockerfile的解释如下: ...
dockerbuild-tmy-python-app. 1. 步骤5:运行Docker容器 最后,我们可以运行我们的Docker容器,并查看多个Python命令的输出: dockerrun my-python-app 1. 状态图 创建Dockerfile安装Python添加多个Python命令构建Docker镜像运行Docker容器 旅行图 创建Dockerfile
您可以在最后看到完整的 Dockerfile,以下示例仅用作说明。 缓存 docker 中的缓存是按层进行的。每个“RUN”都会创建一个可以缓存的层。 它将检查您的本地系统是否有以前的构建,并使用每个未触及的层作为缓存。 FROM ubuntu:20.04 RUN apt-get update && apt-get install -y python3.9 python3.9-dev ...
docker--Dockerfile、构建 python 镜像 前戏 镜像是容器的基础,每次执行 docker run 的时候都会指定哪个镜像作为容器运行的基础,我们之前的例子都是使用来自 docker hub 的镜像。直接使用这些镜像只能满足一定的需求,当镜像无法满足我们的需求时,就得自定制这些镜像。
根据上述需求,本节内容包括创建Docker镜像、启动Docker容器、配置Conda环境、安装PyTorch和Python package、配置VS Code,其中前两部分内容需要用到Dockerfile、build_image.sh、init_container.sh、run_container.sh四个文件(四个文件需要放到同一个目录下),SSH也包含在前两部分内容之中。 一、创建Docker镜像 1. 建立Do...
Docker seamlessly integrates with your development tools, such as VS Code, CircleCI, and GitHub. Meanwhile, Docker Build Cloud fast-tracks build times, resulting in an enhanced workflow without disruption. Containerize applications for consistency ...