1#进入项目目录2cd python-demo34#创建 demo.py 文件 demo.py 1#!/usr/bin/python23print("Hello, World!") 4 构建容器 4.1方式一:指令直接构建 1#用 docker run 命令运行 demo.py文件2docker run -v /PATH/TO/python-demo:/usr/src/python-demo -w /usr/src/python-demo python:3.8python demo.py...
使用Docker布置Python开发环境需要创建Dockerfile、构建镜像以及运行容器。详细来说,首先创建一个包含所有必要指令和命令的Dockerfile来定义Python环境;接着,使用这个Dockerfile构建一个Docker镜像,该镜像包含了运行Python代码所需要的所有依赖项和配置;最后通过运行这个镜像来创建一个或多个隔离的容器,在这些容器中你可以运行...
此时,我们有了一个基于Python 3.9的镜像,并且已经按照了我们的依赖项。下一步我们继续用COPY 命令将源代码添加到镜像中,即DockerFile中的COPY . .。 之后,我们还需要Docker当我们的镜像在容器中运行时我们想要执行什么命令,即CMD [ "python3", "draw_quad.py"]。 最终的项目目录如下: draw |___draw_quad.p...
接下来我们看如何用Docker打包一个Python环境。 首先,我们编写一个Python小Demo: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-10, 10, 0.01) y = x**2 plt.plot(x, y) plt.savefig("/out/quad.png") # 此处的/out为容器内的绝对路径,无需手动创建, # 后面我们会设置挂载...
docker hub上提供了很多 docker 镜像,我们以 ubuntu:16.04 为基础镜像,打造我们专属的 python 开发环境。运行以下命令拉取镜像: docker pull ubuntu:16.04 下载完后,我们来查看一下本地的镜像,运行docker images,如图: 五、安装常用工具和 Python 环境
docker run设置python环境变量 文章目录 一、什么是DcokerFile 二、DockerFile的基本结构 三、DockerFile的构建指令 四、实战 在之前的文章中,了解到了Docker的基本知识以及最为炫酷的Docker-compose。我想你不会仅仅满足于此,学习知识的过程犹如吸毒,越学越带劲。
4 pycharm 配置远程的docker python 环境 启动pycharm 首先打开 Tools > Deployment > Configuration, 新建一个SFTP服务器,名字取一个autogluon_test 下面对SFTP进行配置 主要包括 host IP地址, port端口号(这个端口就是我们主机连接autogluon 的docker 容器的端口,这里根据我们之前的设置填10023),用户名,密码(刚才使用...
docker run --rm -it -v "${PWD}":/usr/src/app -w /usr/src/app -v my_volume:/usr/local/lib python:latest python 在这种情况下，对于要在其中安装依赖的每个环境，都需要一个不同的 Docker 卷。但是怎么能自动化它来拥有自动化的 Python 环境呢？Python 环境 你可能希望为每个项目提供一个独立的...
Docker通过读取Dockerfile中的指令来自动构建镜像,Dockerfile是一个文本文件,包含了一组用户可以调用docker命令来自动化构建镜像的指令,在这个文件中,我们指定了基础镜像为python:3.7,这意味着我们的应用将在Python 3.7环境下运行。 (图片来源网络,侵删) 4、创建Dockerfile: ...