1.使用镜像为daocloud的python镜像 docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp daocloud.io/python:3 python test.py 2.将改命令写入bash,简化命令,pydo.sh docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/

Docker环境下运行python+selenium+chrome docker运行时占用的资源非常少,而且能将环境进行有效的隔离,可以快速的进行部署,因此可以将docker与selenium结合实现在容器中执行无界面的自动化操作.例如:自动测试.自动下载邮件等. 需求说明 通过Selenium自动的登录邮箱,下载邮箱中符合条件的邮件,并对邮件的内容进行解析存档. 方案选择 Selenium官方提供了基于selenium hub的方式来管理selenium的node节点,提供了分布式的远程调度方

问题描述 环境: CentOS6.5 想在此环境下使用python3进行开发,但CentOS6.5默认的python环境是2.6.6版本. 之前的做法是直接从源码安装python3,替换掉现有的开发环境,但在随后使用过程中发现系统很多脚本依赖python2.6,直接替换会导致很多软件不正常. 今天发现有朋友使用virtualenv搭建python3开发环境,这里记录下,也方便我以后查阅. 安装python3 安装脚本如下: wget https://www.python.org/ftp/pyth

上篇(spring mvc+ELK从头开始搭建日志平台)分享了从头开始搭建基于spring mvc+redis+logback+logstash+elasticsearch+kibana的分布式日志平台,是在windows平台下操作的,这篇主要是将这些软件环境全部在linux+docker折腾一遍. 我们的目的是需要在docker中安装像resis,elk这些软件环境,由于我是windows平台,搜索一把找到了boot2docker,但在安装时提示需要用dockermachine来安装,dock

查看python版本 #python -V Python 1.下载Python-2.7.3 #wget http://python.org/ftp/python/2.7.3/Python-2.7.3.tar.bz2 2.解压 #tar -jxvf Python-.tar.bz2 #cd Python- 3.安装 #./configure #make all #make install #make clean #make distclean 4.查看版本信息 #/usr/local/bin/pyt

相关的代码都在Github上,请参见我的Github,https://github.com/lijingpeng/deep-learning-notes 敬请多多关注哈~~~ All in one docker 如果你不想单独安装每个深度学习组件,并且厌倦于安装过程中的各种依赖冲突等问题,那么推荐你使用Docker来搭建深度学习工作环境.下面是一个可以参考的 All in one docker 环境.几乎包含了所有的流行的深度学习框架,并且分别有CPU版本和GPU版本,与虚拟机不同的是,Dock

Win7系统下,Python3.5环境下安装wxPtyhon, 已成功安装并运行. 1.先从下面网站下载对应的whl版本. https://wxpython.org/Phoenix/snapshot-builds/ win7,64位的版本是:wxPython_Phoenix-3.0.3.dev2700+c524ed1-cp35-cp35m-win_amd64.whl 2.然后pip安装whl文件 (a)pip install wheel (b) pip install 文件路径+文件名(.whl

docker环境 快速使用elasticsearch-head插件 #elasticsearch配置 #进入elk容器 docker exec -it elk /bin/bash #head插件访问配置 echo '#head插件访问# http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*" '>>/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml #重启elasticsearch service ela

Docker环境 ELK快速部署 环境 Centos 7.4 , Docker version 17.12 Docker至少3GB内存: #内核配置 echo ' vm.max_map_count = 262144 net.core.somaxconn=65535 '>>/etc/sysctl.conf sysctl -p #创建elk #下载elk镜像 docker pull sebp/elk #创建volume(推荐) docker volume create elk-es docker

本文介绍使用Python3.x搭建Python环境,文章最后将使用Windows自带的cmd写一个简单的Python程序. 下载Python环境安装包 在https:/www.python.org/下载Python3.x环境安装包. 安装 Python3.x的版本已经支持在安装时自动添加到Path环境变量中去了,只需要在安装时打上勾就可以. 默认安装路径是:C:\Users\windows7\AppData\Local\Programs\Python\Python35-32 安装完成后可以使用p

docker环境部署 1 查看当前系统版本 只支持CentOS7版本的系统,如果不是的话,可以让项目方进行重装或者系统内核升级. [root@bogon bin]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 2 安装docker-engine yum install -y container-selinux yum install -y docker systemctl enable docker systemctl

运行环境: VMware Workstation Pro 在虚拟机中安装centos7系统, 选择最小安装, 网络连接方式选择的桥接(与宿主机在同一IP段)centos7一定要安装64位, docker目前不支持32位内核 ##看准了, 是在centos7系统下, centos6填了很多坑, 最终还是选择了用centos7系统 ## 准备工作因为是最小安装, 默认没有wget, 安装wget yum install wget 打开阿里云的开源镜像站http://mirrors.aliyun.co

前端开发过程中,少不了自己封装一些通用的包,但又不想放在公共的平台,所以搭建一个npm私有的仓库是很有必要的. 在这里简单介绍如何使用 verdoccio 在docker环境下的配置.verdoccio,轻量级私有npm代理注册表.加上docker,那就真的无敌方便了,搭建一个私有仓库轻轻松松几分钟搞定. 首先要有nodejs 已经 npm 都已经安装好了. 1.拉取verdaccio的docker镜像 docker pull verdaccio/verdaccio 2.在根目录下创建docke

[前言] DevOps方面的文章很早之前就想分享了,挤出一点时间把前段时间搭建的一些提高开发效率的东西给大家分享一下吧. 本文介绍了一个.netcore mvc web项目,从项目push到github开始 自动从github上拉取代码 编译,生成,发布 停止docker容器,删除docker镜像 通过项目的dockerfile新建docker镜像 Run容器,自动绑定ip,站点启动 整个过程只需要在jenkins这个自动化工具上点一个按钮.下面我们按顺序来简单介绍一下. 使用的内容都很基础,重

本文记录下通过MySQL Replication在Docker环境下,通过多个容器 实现数据库主从配置. MySQL Replication就不多解释了,简单说就是MySQL非常出色的一个功能,该功能将一个MySQL实例中的数据复制到另一个MySQL实例中.整个过程是异步进行的,但由于其高效的性能设计,复制的延时非常小.MySQL复制功能在实际的应用场景中被广泛的应用于保证数据系统数据的安全性和可扩展设计中.想了解更多可从网上找更多的资料. 首先当然是准备好一台安装好docker的linux环境

前言:这篇文章是基于之前的“linux环境下配置solr5.3详细步骤”(http://www.cnblogs.com/zhangyuan0532/p/4826740.html)进行扩展的.本篇的步骤是后来记录的,所以没有细节的命令代码,也没有截图,谅解. 原先是solr5.3部署在linux环境下,本篇是solr6.0部署在docker环境下.大概是半年前2016年8月进行配置的,solr现在有小版本变化. 一.docker创建镜像和容器 (由于dockerfile里默认用户为“solr",从

前言:两个月前的16年11月份完成的配置,使用的solr6.1和zookeeper3.4,刚刚写成blog,目前版本可能有小版本的变化. 本例完成结果为:在docker环境下部署solrcloud集群,同时使用zookeeper集群做配置管理. 一.部署zookeeper集群 1.加载images,(两种方式:A下载offical版本zookeeper,B加载导出的tar包.A方式为新部署的情况,B方式为从测试环境部署到正式环境的情况) A下载 #下载 docker pull zookeeper

0x00 描述 宿主机是 mac mini,构建的项目在 docker 中,所以需要在 PHPStorm 上配置 Xdebug 进行远程代码调试. 0x01 环境 宿主机:macOS High Sierra Docker:Docker version -ce, build e68fc7a 容器环境:CentOS Linux release (Core) + PHP + nginx/ + Xdebug PhpStorm: 0x03 下载安装 Xdebug 下载 Xdebug 首先要确定 Xdebu

前言 centos7 自带有 python,但是却是 python2 版本的 python,如果你想安装个python3怎么办呢? 如果直接删除python2的话,可能会引起其他的问题,因为有些东西是依赖python2的,最好的解决办法是python3和python2共存,新安装一个python3的环境. python2 先找到系统的python安装在哪个目录,查看对应版本号和相关安装包 cd / 先回到根目录 whereis python 查看python所在目录/usr/bin cd /us

需求 我前一篇是在window环境下做的测试,实际情况现在的生成环境程序都部署在了docker环境下,此环境对arthas可能会缺失很多必要组件 目前的基础环境是在docker容器中,只存在基本的tomcat容器运行的必要环境 步骤 首先进入容器docker exec -it xxx bash 我的tomcat目录在/usr/local/tomcat 因此我在/usr/local/tool建立了个工具目录,在里面执行curl -L https://alibaba.github.io/arthas

本文转自:https://www.cnblogs.com/52fhy/p/8413029.html Docker轻量级的特性使得我们可以快速打包开发环境:一处编译,到处使用.我们可以在第一次编译好需要的开发环境,然后把镜像导出打包,只有有docker环境,便可以快速还原原来的开发环境. 很常用的一个场景:换了电脑后,每次都需要重新安装PHP开发环境,浪费了很多时间.使用Docker,只需要预先编译一次,后续无需再次编译,就算从Windows换到了Mac.Linux,我们编译好的环境依然可以使用: