FROM zmister/mrdoc:v5 WORKDIR /opt RUN yum -y install git RUN docker pull zmister/mrdoc:v5 RUN git clone https://gitee.com/zmister/MrDoc.git RUN docker run -d --name mrdoc -p 10086:10086 -v /opt/MrDoc:/app/MrDoc zmister/mrdoc:v5 RUN docker exec -it mrdoc python manage.py createsuperuser帮我把这些命令编写到一个dockerfile里面,

时间: 2023-07-12 08:02:24 浏览: 135
好的,以下是编写好的 Dockerfile: ``` FROM zmister/mrdoc:v5 WORKDIR /opt RUN yum -y install git RUN git clone https://gitee.com/zmister/MrDoc.git RUN docker run -d --name mrdoc -p 10086:10086 -v /opt/MrDoc:/app/MrDoc zmister/mrdoc:v5 RUN docker exec -it mrdoc python manage.py createsuperuser ``` 你可以使用 `docker build` 命令来构建这个镜像: ``` docker build -t my-mrdoc-image . ``` 其中 "." 表示 Dockerfile 文件所在的目录。构建完成后,你可以使用下面的命令来运行这个容器: ``` docker run -it --rm -p 10086:10086 my-mrdoc-image ``` 这个命令会启动一个新的容器,并将容器的 10086 端口映射到主机的 10086 端口。同时,容器会自动执行 `python manage.py createsuperuser` 命令来创建一个超级用户。如果你需要其他的操作,可以使用 `docker exec` 命令来在运行中的容器中执行命令。
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baseImage: ultralytics/yolov5:latest directives: preCopy: - kind: USER value: root - kind: RUN value: apt update && apt install --no-install-recommends -y libglib2.0-0 - kind: WORKDIR value: /opt/nuclio - kind: RUN value: pip install supervision - kind: WORKDIR value: /opt/nuclio解析

根据您提供的 YAML 规范,解析如下: - `baseImage: ultralytics/yolov5:latest`:此指令指定了构建过程中使用的基础镜像。在这种情况下,基础镜像是 `ultralytics/yolov5:latest`,它是一个由 Ultralytics 提供的 YOLOv5 框架的镜像。 - `directives`:这是一个指令部分,它包含了构建过程中要执行的指令列表。 - `preCopy`:这是一个在复制文件之前执行的指令列表。 - `kind: USER`:这是一个指定用户的指令,将当前用户更改为 root。 - `kind: RUN`:这是一个运行命令的指令,用于更新 apt 并安装 libglib2.0-0 包。 - `kind: WORKDIR`:这是一个设置工作目录的指令,将当前工作目录更改为 /opt/nuclio。 - `kind: RUN`:这是另一个运行命令的指令,用于安装 supervision 包。 - `kind: WORKDIR`:这是另一个设置工作目录的指令,将当前工作目录更改为 /opt/nuclio。 总结起来,这些指令用于设置构建环境、安装依赖包和设置工作目录,以便构建和运行基于 Ultralytics YOLOv5 的应用程序。

我的代码跟docker-compose.yml文件放在/app目录下 /app/frontend存放前端代码 /app/backend存放后端代码 我想直接在/app/frontend直接install跟build再拷贝到容器内,如何实现 docker-compose.yml文件: version: '3' services: frontend: build: context: ./frontend dockerfile: Dockerfile ports: - 8010:80 restart: always backend: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 ports: - 8011:8000 restart: always celery-worker: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: celery -A server worker -l info --pool=solo --concurrency=1 depends_on: - redis - backend restart: always celery-beat: build: context: ./backend dockerfile: Dockerfile volumes: - /app/backend:/app environment: - CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0 command: celery -A server beat -l info --scheduler django_celery_beat.schedulers:DatabaseScheduler depends_on: - redis - backend restart: always redis: image: redis:latest ports: - 6379:6379 restart: always mysql: image: mysql:latest environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=sacfxSql258147@ ports: - 8016:3306 volumes: - ./mysql:/var/lib/mysql restart: always frontend:dockerfile文件: FROM node:16.18.1 WORKDIR /app/frontend COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . RUN npm run build:prod FROM nginx:latest COPY --from=0 /app/frontend/dist/ /usr/share/nginx/html EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]

要直接在 `/app/frontend` 目录内进行安装和构建,并将构建后的文件拷贝到容器内,你可以使用以下方法来实现。 首先,在 `docker-compose.yml` 文件中,将 `frontend` 服务的 `volumes` 部分修改如下: ```yaml version: '3' services: frontend: build: context: . dockerfile: frontend/Dockerfile ports: - 8010:80 volumes: - ./frontend:/app/frontend restart: always ``` 然后,在 `frontend` 的 `Dockerfile` 文件中,进行相应的修改: ```dockerfile FROM node:16.18.1 WORKDIR /app/frontend COPY package*.json ./ RUN npm install RUN npm run build:prod FROM nginx:latest COPY --from=0 /app/frontend/dist/ /usr/share/nginx/html EXPOSE 80 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] ``` 现在,当你使用 `docker-compose up` 启动容器时,它将会将本地的 `/app/frontend` 目录映射到容器内的 `/app/frontend` 目录,并在容器内部进行安装和构建操作。 请注意,这里假设 `docker-compose.yml` 文件和 `frontend` 目录以及 `backend` 目录都在同一级目录下的 `/app` 目录中。如果不是,请相应调整 `docker-compose.yml` 和 `Dockerfile` 中的路径。
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FROM centos:centos7.9.2009 WORKDIR /app RUN curl http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo -o /etc/yum.repos.d/Centos-7.repo RUN yum clean all COPY library/ /app/library/ RUN sed -i '/\[base\]/d' /etc/yum.repos.d/*.repo && \ echo "[new_base]" >> /etc/yum.repos.d/base.repo && \ echo "name=New Base Repository" >> /etc/yum.repos.d/base.repo && \ echo "baseurl=http://mirror.centos.org/centos/$releasever/os/$basearch/" >> /etc/yum.repos.d/base.repo && \ echo "enabled=1" >> /etc/yum.repos.d/base.repo && \ echo "gpgcheck=1" >> /etc/yum.repos.d/base.repo && \ echo "gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-CentOS-$releasever" >> /etc/yum.repos.d/base.repo RUN yum update -y RUN yum install -y \ gcc \ gcc-c++ \ make \ tar \ gzip \ openssl-devel \ bzip2-devel \ sqlite-devel \ readline-devel \ tk-devel \ gdbm-devel \ db4-devel \ libpcap-devel \ xz-devel \ zlib-devel \ ncurses-devel \ glibc-devel \ libffi-devel RUN tar -xzf /app/library/Python-3.13.0.tgz -C /usr/local/src WORKDIR /usr/local/src/Python-3.13.0 RUN ./configure --prefix=/usr/local/Python-3.13.0 --with-openssl=/usr/include/openssl && \ make -j$(nproc) && \ make altinstall ENV PATH="/usr/local/Python-3.13.0/bin:${PATH}" RUN ln -sf /usr/local/Python-3.13.0/bin/python3.13 /usr/bin/python3 && \ ln -sf /usr/local/Python-3.13.0/bin/pip3.13 /usr/bin/pip3 && \ python3 --version RUN python3 -m ensurepip && \ pip3 install --upgrade pip RUN pip3 install --no-cache-dir -r /app/library/requirements.txt --find-links=/app/library/ || \ pip3 install --no-cache-dir -r /app/library/requirements.txt --ignore-installed || true EXPOSE 8501-8510 8080 6379 3306 COPY . /app # 启动命令 # CMD ["python3", "run_server.py"]

(venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ touch Dockerfile (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 使用官方 Python 镜像作为基础 (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ FROM python:3.10-slim 工作目录 WORKDIR /app # 安装系统依赖(根据项目需求调整) RUN apt-get update && apt-get install -y \ build-essential \ curl \ git \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # 复制项目文件(注意路径与你的项目结构匹配) COPY ../requirements.txt . COPY ../requirements ./requirements COPY ../pilot ./pilot COPY ../assets ./assets COPY ../configs ./configs # 安装 Python 依赖(使用 venv 或直接安装) RUN python -m venv /opt/venv && \ /opt/venv/bin/pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 设置环境变量 ENV PYTHONPATH=/app ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" # 暴露服务端口(根据实际端口调整) EXPOSE 5000 # 定义启动命令(参考项目文档或启动脚本) CMD ["uvicorn", "pilot.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5000"]FROM: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 设置工作目录 (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ WORKDIR /app WORKDIR: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 安装系统依赖(根据项目需求调整) (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ RUN apt-get update && apt-get install -y \ > build-essential \ > curl \ > git \ > && rm -rf /var/lib/apt/lists/* RUN: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 复制项目文件(注意路径与你的项目结构匹配) (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ COPY ../requirements.txt . COPY: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ COPY ../requirements ./requirements COPY: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ COPY ../pilot ./pilot COPY: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ COPY ../assets ./assets COPY: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ COPY ../configs ./configs COPY: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 安装 Python 依赖(使用 venv 或直接安装) (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ RUN python -m venv /opt/venv && \ > /opt/venv/bin/pip install --no-cache-dir -r requirements.txt RUN: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 设置环境变量 (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ ENV PYTHONPATH=/app ENV: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" ENV: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 暴露服务端口(根据实际端口调整) (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ EXPOSE 5000 EXPOSE: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ # 定义启动命令(参考项目文档或启动脚本) (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$ CMD ["uvicorn", "pilot.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "5000"] CMD: command not found (venv) rizha@LAPTOP-3G8494U8:~/DB-GPT/docker$

# Dockerfile to build OpenSees, OpenSeesSP and OpenSeesMP # .. utilizes ubuntu:20.04 LTS as base # .. it will build all applications and place in /usr/local/bin # .. it will also install openmpi # .. to run OpenSeesSP and OpenSeesMP use mpiexec, e.g. mpiexec -n 2 OpenSeesSP example.tcl # written: fmk FROM ubuntu:20.04 SHELL ["/bin/bash", "-c"] WORKDIR /opensees RUN cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list~ \ && sed -Ei 's/^# deb-src /deb-src /' /etc/apt/sources.list \ && apt-get update \ && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive TZ=Etc/UTC apt-get -y install tzdata git \ && apt-get install -y sudo \ && sudo apt-get install -y cmake gcc g++ gfortran liblapack-dev git python3-pip \ && sudo apt-get install -y openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev libscalapack-openmpi-dev \ && pip3 install conan==1.60.1 \ && git clone --depth 1 --branch hdf5-1_12_2 https://github.com/HDFGroup/hdf5.git \ && cd hdf5 \ && ./configure --prefix=/usr/local/hdf5 \ && make \ && cd .. \ && git clone https://github.com/OpenSees/mumps.git \ && cd mumps \ && mkdir build \ && cd build \ && cmake .. -Darith=d \ && cmake --build . \ && cd ../.. \ && git clone https://github.com/OpenSees/OpenSees.git \ && cd OpenSees \ && mkdir build \ && cd build \ && conan install .. --build missing \ && cmake .. -DMUMPS_DIR=$PWD/../../mumps/build -DOPENMPI=TRUE -DSCALAPACK_LIBRARIES="/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libscalapack-openmpi.so.2.1" \ && cmake --build . --config Release --target OpenSees \ && cmake --build . --config Release --target OpenSeesSP \ && cmake --build . --config Release --target OpenSeesMP \ && cp ./bin/* /usr/local/bin \ && cp -r ./lib/tcl8.6 /usr/local/lib \ && cd ../.. \ && rm -fr OpenSees \ && rm -fr hdf5 \ && rm -fr mumps # Dockerfile to build OpenSees, OpenSeesSP and OpenSeesMP # .. utilizes ubuntu:20.04 LTS as base # .. it will build all applications and place in /usr/local/bin # .. it will also install openmpi # .. to run OpenSeesSP and OpenSeesMP use mpiexec, e.g. mpiexec -n 2 OpenSeesSP example.tcl # written: fmk FROM ubuntu:20.04 SHELL ["/bin/bash", "-c"] WORKDIR /opensees RUN cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list~ \ && sed -Ei 's/^# deb-src /deb-src /' /etc/apt/sources.list \ && apt-get update \ && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive TZ=Etc/UTC apt-get -y install tzdata git \ && apt-get install -y sudo \ && sudo apt-get install -y cmake gcc g++ gfortran liblapack-dev git python3-pip \ && sudo apt-get install -y openmpi-bin openmpi-common libopenmpi-dev libscalapack-openmpi-dev \ && pip3 install conan==1.60.1 \ && git clone --depth 1 --branch hdf5-1_12_2 https://github.com/HDFGroup/hdf5.git \ && cd hdf5 \ && ./configure --prefix=/usr/local/hdf5 \ && make \ && cd .. \ && git clone https://github.com/OpenSees/mumps.git \ && cd mumps \ && mkdir build \ && cd build \ && cmake .. -Darith=d \ && cmake --build . \ && cd ../.. \ && git clone https://github.com/OpenSees/OpenSees.git \ && cd OpenSees \ && mkdir build \ && cd build \ && conan install .. --build missing \ && cmake .. -DMUMPS_DIR=$PWD/../../mumps/build -DOPENMPI=TRUE -DSCALAPACK_LIBRARIES="/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libscalapack-openmpi.so.2.1" \ && cmake --build . --config Release --target OpenSees \ && cmake --build . --config Release --target OpenSeesSP \ && cmake --build . --config Release --target OpenSeesMP \ && cp ./bin/* /usr/local/bin \ && cp -r ./lib/tcl8.6 /usr/local/lib \ && cd ../.. \ && rm -fr OpenSees \ && rm -fr hdf5 \ && rm -fr mumps

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纯手写XML实现AJAX帮助文档下载指南

### Ajax 帮助文档下载 #### 知识点概述 Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)是一种在无需重新加载整个页面的情况下,能够更新部分网页的技术。通过在后台与服务器进行少量数据交换,Ajax 可以使网页实现异步更新。这意味着可以在不中断用户操作的情况下,从服务器获取新数据并更新网页的某部分区域。 #### 重要知识点详解 1. **Ajax技术核心** - **异步通信**:与服务器进行异步交互,不阻塞用户操作。 - **XMLHttpRequest对象**:这是实现Ajax的关键对象,用于在后台和服务器交换数据。 - **JavaScript**:使用JavaScript来操作DOM,实现动态更新网页内容。 2. **无需任何框架实现Ajax** 在不使用任何JavaScript框架的情况下,可以通过原生JavaScript实现Ajax功能。下面是一个简单的例子: ```javascript // 创建XMLHttpRequest对象 var xhr = new XMLHttpRequest(); // 初始化一个请求 xhr.open('GET', 'example.php', true); // 发送请求 xhr.send(); // 接收响应 xhr.onreadystatechange = function () { if (xhr.readyState == 4 && xhr.status == 200) { // 对响应数据进行处理 document.getElementById('result').innerHTML = xhr.responseText; } }; ``` 在这个例子中,我们创建了一个XMLHttpRequest对象,并用它向服务器发送了一个GET请求。然后定义了一个事件处理函数,用于处理服务器的响应。 3. **手写XML代码** 虽然现代的Ajax应用中,数据传输格式已经倾向于使用JSON,但在一些场合下仍然可能会用到XML格式。手写XML代码通常要求我们遵循XML的语法规则,例如标签必须正确闭合,标签名区分大小写等。 一个简单的XML示例: ```xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <response> <data> <name>Alice</name> <age>30</age> </data> </response> ``` 在Ajax请求中,可以通过JavaScript来解析这样的XML格式响应,并动态更新网页内容。 4. **Ajax与DWR** DWR(Direct Web Remoting)是一个能够使AJAX应用开发更加简便的JavaScript库。它允许在JavaScript代码中直接调用Java对象的方法,无需进行复杂的XMLHttpRequest通信。 通过DWR,开发者可以更直接地操作服务器端对象,实现类似以下的调用: ```javascript // 在页面上声明Java对象 dwr.util.addLoadListener(function () { // 调用Java类的方法 EchoService.echo("Hello World", function(message) { // 处理返回的消息 alert(message); }); }); ``` 在不使用DWR的情况下,你需要自己创建XMLHttpRequest对象,设置请求头,发送请求,并处理响应。使用DWR可以让这个过程变得更加简单和直接。 #### 相关技术应用 - **Ajax与Web开发**:Ajax是现代Web开发不可或缺的一部分,它使得Web应用可以提供类似桌面软件的用户体验。 - **前后端分离**:Ajax促进了前后端分离的开发模式,前端开发者可以独立于后端来构建用户界面,通过API与后端服务通信。 - **单页应用(SPA)**:使用Ajax可以创建无需重新加载整个页面的单页应用,大大提升了用户交互的流畅性。 #### 结语 本篇文档通过对Ajax技术的详细讲解,为您呈现了一个不依赖任何框架,通过原生JavaScript实现的Ajax应用案例,并介绍了如何手动编写XML代码,以及Ajax与DWR库的结合使用。掌握这些知识点将有助于您在进行Web应用开发时,更好地运用Ajax技术进行前后端的高效交互。