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    在这里插入图片描述

    为什么要这样做?

    在将不同应用彼此分离的方面,Docker容器做的相当出色,但是怎样才能使得这些应用能够互相交互呢?

    比如说,你要用Python开发一款应用,这款应用需要与别的应用进行交互,而该应用又是用另外一种编程语言开发的,怎么办呢。

    这里有些办法可以使得Python能和其他流行编程语言进行低级别的互相调用 a few techniques。不过,当你遇到一个很棘手的问题 weird case,或者是要处理某个复杂的遗留软件时,这就变得难上加难,甚至成为不可能完成的任务。

    解决方案:将容器作为模块 modules

    我们来创建一个模块 sidomo - Simple Docker Module*,以便于当你将你棘手的应用带到在任何linux环境中,你都能够不需要额外代价的方式从Python立刻调用它。

    目前很多人使用容器Docker Daemon API接口来管理承载着他们应用的容器. (Kubernetes / Mesos 就是这一方案的良好的体现)。 Sidomo为容器开辟了一条全新的道路 – 将棘手的问题软件转换为美好的plain vanilla python模块,使其得以与python无缝对接。

    *注:sidomo并不是一个Amazon Web服务 AWS service

    怎样使用sidomo

    要确保你的容器正常安装,并且运行一个容器daemon。如果你不确定是不是上述的情形,可以运行 docker ps, 得到的输出信息为 "CONTAINER ID …"就对了 。假如你还不清楚怎样正确设置docker容器,你可以check out这个链接 this link 或者点这里搜索 search here 来找到你要的答案。

    一行代码配置Sidomo
    你可以用pip直接从git分支上安装sidomo。只需要在shell中输入如下命令:

        pip install -e 'git+https://github.com/deepgram/sidomo.git#egg=sidomo'
    

    实例:一个简单的Hello World

    这个操作将从ubuntu基础镜像上开启一个容器,运行echo hello from 然后运行echo the other side,然后从进程中打印输出信息。想要运行这个实例,我们需要使用shell命令将ubuntu镜像pull到你的机器。

    shell

        # Get the latest Ubuntu image 使用最新的ubuntu镜像
        docker pull ubuntu
    

    Python

        from sidomo 
        import Containerwith Container('ubuntu') as c:  
            for line in c.run('bash -c "echo hello from; echo the other side;"'):
                print(line)
    

    例子: wrangling FFMPEG和sidomo

    现在让我们来实际用sidomo做些有用的东西。FFMPEG是一个比较复杂的软件,能高效的处理媒体文件以达到几乎所有目的,但是在不同的平台上保持一致的安装却不是意见容易的事,而且它没有最新的python绑定。使用Sidomo,你可以把FFMPEG 安装在docker上并用Python运行它。

    shell

        docker pull cellofellow/ffmpeg
    

    Python
    下面的例子将从一个URL抓取音频,将其转码,并打印调试信息以证明它运行成功。我们将这个进程的标准输出设置为无效,因为我们只需要看到调试信息。

        from sidomo 
        import Container  
        url = 'http://www2.warwick.ac.uk/fac/soc/sociology/staff/sfuller/media/audio/9_minutes_on_epistemology.mp3'  with Container(  
            'cellofellow/ffmpeg',
            stdout=False) as c:
           
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                'bash -c \"\
                    wget -nv -O tmp.unconverted %s;\
                    ffmpeg -i tmp.unconverted -f wav -acodec pcm_s16le -ac 1 -ar 16000 tmp.wav;\
                    cat tmp.wav\
                \"\
                ' % url    ):
                print line
    

    如果你需要将此程序中转码后的音频数据保存起来,你可以将std=False这一行替换成stderr=False,然后将容器进程输出的每一行(裸音频数据)写到文件中。

    乐享未来

    如果你不得不为一些复杂的软件编写python绑定,可以考虑用容器化软件代替。在sidomo中,将一个容器化的应用变成python模块是不痛苦的,并且是干净的。

    如果你发现自己经常使用子流程且绑定的代码不存在,然那么容器化会使这些过程变简单一些。

    在开发完成的python应用中往往存在复杂的依赖关系,如果你使用sidomo,你可能需要把应用包装在容器中,这样能让它更少地依赖外部环境。自从docker支持嵌套容器后,sidomo对这些支持都很好。你可以让你的软件通过使用sidomo引入sidomo,再在里面引入sidomo,这就像俄罗斯套娃一样。

    祝你好运!请记住,你能不能让容器化无限制地复杂化装入?

    Sidomo 在 github

    展开全文
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  • Docker中使用Python Notebook

    千次阅读 2016-07-13 21:35:19
    它由服务端客户端两部分组成,其中服务端负责代码的解释与计算,而客户端负责与用户进行交互。 在docker部署Tensorflow一文中,在终端里直接输入ipython notebook是无法这行启动Python Notebook 的。 如下图,...

    Python Notebook 既是一个交互计算平台,又是一个记录计算过程的「笔记本」。它由服务端和客户端两部分组成,其中服务端负责代码的解释与计算,而客户端负责与用户进行交互。
    docker部署Tensorflow一文中,在终端里直接输入

    ipython notebook

    是无法这行启动Python Notebook 的。
    如下图,提示的信息是绿色标出部分:
    这里写图片描述
    我们检查一下容器的接口,找到其ipv4地址:172.17.0.2,如下图绿色标出:
    这里写图片描述

    将172.17.0.2:8888输入到浏览器即可
    这里写图片描述
    总结

    • 输入 ip a 找到ipv4
    • 然后输入 ipython notebook
    • 在浏览器输入ipv4:8888即可
    展开全文
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  • sudo docker pull ubuntu 进入ubuntu容器交互系统: -t 是启动终端 -i是允许进行交互 这时候敲python命令会发现没有python sudo docker run -i -t ubuntu /...ubuntu下安装python一般安装步骤一样): sudo...
    sudo docker pull ubuntu

    进入ubuntu容器交互系统:
    -t 是启动终端
    -i是允许进行交互
    这时候敲python命令会发现没有python

    sudo  docker run -i -t ubuntu /bin/bash

    因为纯净的Ubuntu下没有Python环境,所以需要安装Python
    ubuntu下安装python(和一般安装步骤一样):

    
    sudo apt-get update
    sudo apt-get install python2.7

    然后在容器内新建一个Python测试Python2.7能否正常运行,发现能够正常运行

    然后退出容器:
    exit(直接退出并关闭容器)
    Ctrl+Q+P(退出容器,但不关闭容器)

    打包装了python的容器:
    命令:docker commit <容器id或容器名> 新的镜像名

    docker commit ubuntu_python image_test

    然后查看docker的本地镜像会发现多了一个image_test镜像
    在直接运行image_test镜像,生成的容器,会发现该容器已经安装好了Python环境

    导出镜像:
    -o参数,输出文件
    需要导出路径和文件名
    需要导出的镜像名

    docker save -o /image/python_image.tar image_test

    然后可以将该文件传输到别的安装了docker的机器,导入
    import 文件路径 镜像名

    docker import /usr/python_image.tar python_ubuntu
    展开全文
  • 预先安装了具有Python,C,串行支持(pyserial)GPIO支持(wiringpi2,libwiringpi)的Raspberry Pi兼容Docker基础映像。 改编自 。 从项目根目录中运行所有命令。 构建Docker映像 从与Dockerfile相同的目录中:...
  • docker run -it docker exec -it

    千次阅读 2020-07-04 20:16:54
    -i表示交互式的,表示[cmd]是一个有用户输入的程序,比如/bin/bash python 等等。 -t 产生一个终端。 所以说有-i就必须有-t,不然怎么输入呢。 这[cmd] 有的镜像是有默认值的,比如centos的镜像的默认值/bin/...

    在学习Docker,关于命令参数中的-i 和 -t 理解的不是很深,做了些实验来测试。

     

    docker run -it imageID [cmd]

    这个是用镜像产生一个容器,并且和cmd程序做交互

    -i表示交互式的,表示[cmd]是一个有用户输入的程序,比如/bin/bash  和 python 等等。

    -t 产生一个终端。

    所以说有-i就必须有-t,不然怎么输入呢。

    这[cmd] 有的镜像是有默认值的,比如centos的镜像的默认值/bin/bash,而python镜像的默认值是python。

    所以说[cmd]是可以不写的。

     

    docker exec -it imageID cmd

    这个是在正在运行容器中运行cmd程序,所以cmd是不能省略的。

    -it和上面的道理是一样的。

    如果输入:docker  exec -i centos /bin/bash

    这样的没有输入终端,你输入的任何命令都不能执行

    如果输入:docker exec -t cnetos /bin/bash

    这样终端有了,但是没有交互输入,输入的信息还是不管用。

    所以说-it一般来说是搭配使用的。当然你执行的命令需要用户输入,那么就不需要-it

     

    docker attach:没有实验,猜测是 相当于 docker exec -it imageID cmd 

    其中cmd是镜像的默认的命令。

     

     

    展开全文
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