
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。
hdx-scraper-baseimage是一个基于unocha/hdx-pandas-baseimage:stable构建的Docker镜像,提供了适用于运行HDX(Humanitarian Data Exchange)相关数据抓取工具的Python 3环境。该镜像旨在为各类HDX数据抓取项目提供统一、稳定的运行基础。
unocha/hdx-pandas-baseimage:stable,确保底层环境的可靠性和兼容性适用于需要开发、测试或部署HDX数据抓取工具的场景,特别适合OCHA-DAP(联合国人道主义事务协调厅数据与分析中心)维护的各类数据抓取项目,为其提供一致的运行环境,简化项目部署和维护流程。
1. 拉取镜像
bashdocker pull unocha/hdx-scraper-baseimage:stable
2. 运行容器
将本地抓取项目代码挂载到容器中运行:
bashdocker run -v /本地项目路径:/app unocha/hdx-scraper-baseimage:stable python /app/抓取脚本.py
在HDX数据抓取项目的Dockerfile中使用该基础镜像:
dockerfile# 基于hdx-scraper-baseimage构建 FROM unocha/hdx-scraper-baseimage:stable # 复制项目代码到容器 COPY . /app # 安装项目特定依赖(如需要) RUN pip install -r /app/requirements.txt # 设置工作目录 WORKDIR /app # 定义默认运行命令 CMD ["python", "main_scraper.py"]
yamlversion: '3' services: hdx-scraper: image: unocha/hdx-scraper-baseimage:stable volumes: - ./scraper-code:/app command: python /app/scraper.py environment: - HDX_API_KEY=your_api_key - LOG_LEVEL=INFO
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