
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。
该镜像是一个预配置的Django开发和运行环境,集成了Django框架及相关依赖,旨在简化Django Web应用的部署流程,支持数据持久化存储和邮件发送功能,适用于开发、测试及小型生产环境。
runserver及gunicorn部署方式通过docker run命令启动容器,建议配置卷挂载(-v)和端口映射(-p)以实现数据持久化和外部访问。
命令格式:
bash# -v:可选,挂载本地目录到容器(推荐,实现数据持久化) # --hostname:可选,设置容器主机名 # --name:可选,指定容器名称 # [django dir]:本地Django项目目录(需替换为实际路径) # [data dir]:本地数据目录(可选,需替换为实际路径) # [port]:端口号(需替换为实际端口,如8787) docker run -itd --hostname [host_name] -v [django dir]:[django dir] -v [data dir]:[data dir] -p [port]:[port] --name [container_name] shinejh0528/django:1.0.0
示例:
bashdocker run -itd --hostname dev -v /home/jhshin:/home/jhshin -v /data:/data -p 8787:8787 --name django shinejh0528/django:1.0.0
容器运行后,可通过两种方式启动Django服务器:直接在容器内执行命令或通过docker exec远程执行。
2.1 容器内直接启动
进入容器后执行以下命令:
bash# 使用Django内置服务器 python manage.py runserver 0.0.0.0:[port] # 使用gunicorn(需先进入项目根目录) cd [app_root_dir] # 替换为Django应用根目录 gunicorn [app].wsgi:application --bind 0.0.0.0:[port]
2.2 通过docker exec远程启动
无需进入容器,直接通过宿主机执行:
bashdocker exec -it [container_id/name] python [django dir]/manage.py runserver 0.0.0.0:[port]
示例:
bashdocker exec -it django python /home/jhshin/django/bi_system/1.2.1-rc1/mysite/manage.py runserver 0.0.0.0:8787
1.1.0及以上版本集成mutt工具,可通过以下命令发送邮件:
命令格式:
bash/usr/bin/mutt -e "my_hdr From:[sender_email]" -s "[subject]" [recipient_email] < [email_content_file]
示例:
bash/usr/bin/mutt -e "my_hdr From:test@test.com" -s "测试邮件" user@example.com < test.txt
详细版本更新说明请参考:https://github.com/Shin-jongwhan/docker/tree/main/release_note/shinejh0528/django
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 shinejh0528/django 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: