docker中青龙面板里的依赖安装笔记

本文介绍了在OrangePi-Zero21GARM64上,使用Ubuntu系统和32G储存卡,如何通过青龙面板v2.11.3进行Nodejs、Python3和Linux依赖的安装,包括自动拆分和依赖名称的填写,以及安装完成后运行定时任务的准备。

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下面以青龙面板的v2.11.3为例:

所用设备OrangePi-Zero2 1G ARM64,服务器系统Ubuntu ,32G储存卡

首先登陆面板并找到-->依赖管理--> ↓-新建依赖-↓

新建依赖下--> 依赖类型:根据需要选择分别是Nodejs、Python3、Linux
-->自动拆分:选择为“是”( 因为我们下面一次性可以选的很多项进行安装
-->名称: 就是我们要安装的依赖名称( 注意一行添加一个种类

NodeJs 依赖名称如下

js-base64
dotenv
magic
tough-cookie
ws@7.4.3
require
requests
date-fns
ts-md5
typescript
json5
axios@v0.27.2
crypto-js
@types/node
png-js
node-telegram-bot-api
fs
jsdom
form-data
jieba
tslib
ds
jsdom -g
prettytable
ql
common
node-jsencrypt
juejin-helper
moment
global-agent

Python3 依赖名称如下

jieba
PyExecJS
ping3
canvas
Crypto
ds
requests
pycryptodome

Linux 依赖名称如下

bizCode
bizMsg  
lxml
libc-dev
gcc
g++
libffi-dev
python3-dev

安装方法:

较新的青龙面板左侧会有 依赖管理 选项
所以新手也能操作:
新建依赖下填写
1. 依赖类型-->Nodejs、Python3、Linux 每次选择一种类型
2. 自动拆分--> 是
3. 名称 --> 拷贝对应类型的依赖名称( 一行一个
4. 备注--> 选填

上面三种类型的依赖分别安装完成后就能够正常运行定时任务了

知识扩展: 有时候需要重启一下:
docker restart qinglong

Docker 安装青龙面板(Qiniu Laucher)通常需要先确保你的 Docker 环境已经配置好,并且有 Python 3 的基础支持。以下是基本步骤: 1. **安装 Docker**: - 对于 Ubuntu 或 Debian,可以使用 apt-get 安装:`sudo apt-get update && sudo apt-get install docker-ce` - 对于 CentOS 或 Fedora,使用 yum:`sudo yum install docker-ce` - Windows 用户可以下载 Docker Desktop 官方版本。 2. **启动并验证 Docker**: - 启动 Docker:`sudo systemctl start docker` 或 `docker start daemon` - 检查 Docker 是否运行正常:`sudo docker run hello-world` 3. **安装 Python 3 (如有必要)**: - 如果系统默认是 Python 2,可以在终端输入:`sudo apt-get install python3 python3-pip` 4. **安装 Dockerfile 镜像**: 青龙面板一般建议通过官方 Dockerfile 构建,你可以从 GitHub 获取 Qiniu Laucher 的 Dockerfile 文件,然后按照以下命令构建镜像: ``` git clone https://github.com/qiniu/luatester.git cd luatester docker build -t qiniu-luatester . ``` 5. **运行容器**: 使用 `docker run` 命令启动容器,例如: ```bash docker run -p 80:8080 -v /path/to/your/configs:/data/conf qiniu-luatester ``` `-p` 参数用于端口映射,`-v` 用于挂载主机目录到容器内部。 6. **处理 Python 依赖**: - 青龙面板会自动处理其所需的 Python 包,如果在运行过程中遇到依赖缺失,你可以在容器内部安装,比如使用 pip3 (`pip3 install <package_name>`), 其依赖安装在容器内。 如果你在安装过程中遇到了具体的问题,可能需要检查是否有网络连接、权限问题,或者确认所依赖的 Python 库是否都已经包含在构建镜像中。
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