由一组关联的应用容器组成的一个完整业务单元,在 docker-compose.yml 文件中定义。 docker-compose 使用的三个步骤: 编写Dockerfile定义各个服务应用,并构建出对应的镜像文件 使用docker-compose.yml定义一个完整业务单元,安排好整体应用中的各个容器服务。 最后,执行docker-compose up命令 来启动并运
$gunicorn-cgunicorn_config.py app:app app.py 和 Dockerfile 文件在同一个目录下 Dockerfile 文件的内容 # 指定下载 python 版本,说明该镜像以哪个镜像为基础FROMpython:3.8.5# 构建者的基本信息MAINTAINERwhxcer# 创建 app 文件夹RUNmkdir-p /app# 进入 app 目录RUNcd/app# 或 WORKDIR /app# 在容器内部...
2、Docker 部分 2.1 docker 安装 2.1.1 Win11 操作系统 2.1.1.1 Docker Engine 版本 2.1.1.2 Docker Desktop 版本(不推荐,资源消耗大) 2.1.2 Ubuntu 操作系统 2.2 docker 工作流程 2.2.0 使用 pipreqs 库在当前项目目录下生成 requirements.txt 2.2.1 Dockerfile 文件编写 2.2.2 Docker 镜像创建 2.2.3 Docker...
1. 打开终端 在包含Dockerfile的项目目录下打开终端。 2. 构建镜像 运行docker build命令来构建镜像。命令格式为docker build -t your_image_name:tag.,其中your_image_name是你给镜像起的名字,tag是镜像的标签(可以是版本号等,例如1.0)。例如: docker build -t my_flask_app:1.0 . 这个过程可能需要一些时间,...
类似于makefile风格,dockfile是用于生成image(镜像)的文件,这个是需要我们自己编写的,编写完dockerfile之后,通过docker build命令生成image,这个image可以理解为可执行程序,最后通过docker run运行这个可执行程序image,运行起来的这个image就是container(容器)。
Docker是一种容器化技术,它允许开发人员将应用程序及其依赖项打包到一个可移植的容器中。通过使用Docker,开发人员可以轻松地在不同的环境中部署和运行应用程序,而无需担心环境配置和依赖项管理的问题。将Flask与Docker结合使用,可以实现以下优势: 环境一致性:Docker提供了隔离的环境,确保在不同环境中应用程序的行为一致...
Dockerfile里面命令大意是: 1、设置python版本 2、flask网页程序目录 3、docker工作目录 4、安装网页程序执行所需的库 5、执行python程序(网页程序主程序) 3.创建镜像chenge_image 提醒:将0714文件夹上传到服务器(如果docker安装远程服务器) 在终端中进入到0714文件夹中,先查看一下当前的镜像 ...
🚀 基于Gunicorn+Flask+Docker模型高并发部署 摘要 在现代Web开发中,高并发处理是一个至关重要的议题。本文将深入探讨Gunicorn、Flask以及Docker在实现高并发处理中的应用和部署技巧。通过详细的代码示例和操作步骤,帮助读者全面掌握这项技术。 引言 随着互联网的快速发展,高并发处理已经成为Web应用开发的必备技能。特别...
在Docker中部署简单的Flask项目可以分为以下几个步骤:步骤1:创建Flask项目首先,确保您已经安装了Python和Flask。创建一个简单的Flask项目,例如一个用于展示“Hello, World!”的简单应用程序。步骤2:创建Dockerfile接下来,创建一个名为“Dockerfile”的文件,该文件将告诉Docker如何构建镜像。打开终端或命令提示符,导航到...
第一步，创建一个Dockerfile 使用dockerfile部署flask是比较方便的。我在项目的根目录下创建一个名为Dockerfile的文件。下图是我写的dockerfile文件内容：一般都会将打镜像过程中要下载的python包放在requirements.txt这个文件中，如下图:在这里作者使用gunicorn 来提升flask服务的处理能力，并用gevent（基于事件的并发模型...