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ddmal/rodan-python3-celery Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

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rodan-python3-celery
ddmal/rodan-python3-celery
ddmal
Rodan Python3 Docker镜像是用于本地开发Rodan的工具,可简化跨平台安装过程,支持Rodan、Rodan Jobs及Rodan-Client的开发工作,也可稍作修改用于生产环境的Swarm部署。
下载次数: 0状态:社区镜像维护者:ddmal仓库类型:镜像最近更新:7 天前
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Rodan Docker镜像

  • Rodan !GitHub release !GitHub pull requests !GitHub issues
    • Master分支 !GitHub last commit (branch)
    • Develop分支 !GitHub last commit (branch)

本仓库包含可用于在本地搭建Rodan开发环境的Docker镜像。这些镜像稍作修改后,未来也可用于Swarm生产环境部署。有关Rodan部署的更多信息,请参见Wiki:Rodan-Docker Wiki。

目标

  • 简化Rodan在所有平台上的安装过程。
  • 维护清晰的安装文档。

快速启动

若开发Rodan或Rodan Jobs
  • 确保已在${repository_root}/rodan/code克隆Rodan子模块,且已更新至您要使用的分支。分支应为develop或您希望合并到develop的功能分支名称。master分支仅用于版本发布,是确保可正常工作的版本。
  • 按照以下指南操作:[***]
    • 若开发Jobs,需在Docker环境内的机器上单独安装各个Jobs。每个Job的所有依赖应已预安装。您可按照容器内单独安装Jobs的脚本操作:${repository_root}/scripts/install_rodan_jobs和${repository_root}/scripts/install_python3_rodan_jobs。
    • 注意安装脚本中的BRANCHES环境变量,可通过本地执行以下命令设置:export BRANCHES="develop"。
若开发Rodan-Client
  • 确保已在${repository_root}/rodan-client/code克隆Rodan-Client,且已更新至您要使用的分支。
  • 按照以下指南操作:[***]

与运行中容器交互的提示

若您熟悉Posix系统或bash shell,以下命令可能较为熟悉。许多Docker命令只需添加docker前缀即可使用。

  • 查看机器上所有运行中的容器:docker ps
  • 在容器与主机间复制文件(类似scp在不同计算机间复制):docker cp
  • 监控容器外部资源的命令:docker top等。

与使用exec类似的概念是通过SSH连接到另一台计算机。我们使用exec连接到特定容器。使用docker-compose exec比docker exec更简单,Docker Compose会在docker-compose.yml中搜索配置以确定引用的服务。命令格式如下:

  • docker-compose exec <service_name> <command>
  • 命令可以是任何内容,例如:/opt/some_directory/my_shell_script.sh
  • 常用命令:docker-compose exec rodan bash或docker-compose exec celery bash用于排查问题。不应使用此命令编辑文件,而应使用docker volumes和容器外的IDE。

有关更多信息,请参阅Docker命令行文档。

自动构建

镜像每晚2点通过cron任务自动重建并推送。需在其中一台 staging 虚拟机上将cron任务指向夜间脚本。任何账户均可操作,无需认证,只需在crontab中添加以下行:

shell
0 2 * * 1-5 /srv/webapps/rodan-docker/scripts/nightly

当新提交推送到Git仓库时,也可强制Docker Cloud重建新镜像。但由于认证问题,我们无法将rodan-docker GitHub仓库连接到Docker Cloud,因此改为在Bitbucket上设置私有仓库。

附加信息

有关Docker卷的更多信息,请参见Docker文档中的使用卷。另请参见docker-compose.yml文件中volumes部分的文档。

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这是适用于amd64架构的Python3 Docker镜像,为基于amd64架构(如x86_64处理器)的设备提供便捷的Python3运行环境,包含基础依赖配置,支持开发者和运维人员快速构建、测试及部署Python应用,无需手动搭建环境,可直接用于容器化部署流程,适用于服务器、工作站等多种amd64架构设备。
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