
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
本镜像旨在提供一个预配置的环境,用于在容器中使用Python运行SUMO(Simulation of Urban MObility)——一款开源的城市交通模拟软件。镜像集成了SUMO核心组件与Python运行环境,简化了交通仿真相关开发、测试和部署流程,避免了本地环境配置的复杂性。
1. 直接运行SUMO命令
bashdocker run --rm -v $(pwd):/app sumo-python sumo -c /app/your_simulation_config.sumocfg
2. 运行Python仿真脚本
bashdocker run --rm -v $(pwd):/app sumo-python python /app/your_simulation_script.py
3. 交互式使用(进入容器终端)
bashdocker run -it --rm -v $(pwd):/app sumo-python /bin/bash
创建docker-compose.yml文件:
yamlversion: '3' services: sumo-simulation: image: sumo-python volumes: - ./simulation_data:/app # 挂载本地仿真数据目录 command: python /app/main.py # 运行Python仿真脚本 environment: - SUMO_HOME=/usr/share/sumo # SUMO安装路径(默认已配置)
启动服务:
bashdocker-compose up
数据挂载
/app目录,便于修改和管理-v /path/to/your/simulation/files:/app图形界面支持(可选)
如需运行sumo-gui图形界面,需配置X11转发(Linux/macOS环境):
bashdocker run -it --rm -v $(pwd):/app -e DISPLAY=$DISPLAY -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix sumo-python sumo-gui -c /app/your_config.sumocfg
环境变量
SUMO_HOME:SUMO安装路径,默认值为/usr/share/sumo,通常无需修改PYTHONPATH:Python模块搜索路径,默认已包含SUMO Python API路径dockerfileFROM sumo-python RUN pip install numpy pandas # 安装额外Python库
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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