Docker、Jenkins与Ansible实战指南

Docker Jenkins Ansible 实战教程

1、以 Docker 容器的形式运行 CouchDB 并发布其端口:你可以使用 docker search 命令来查找 CouchDB 镜像。运行容器。发布 CouchDB 端口。打开浏览器并检查 CouchDB 是否可用。

步骤如下:

  1. 使用 docker search 命令查找 CouchDB 镜像;
  2. 运行该容器;
  3. 发布 CouchDB 端口;
  4. 打开浏览器,检查 CouchDB 是否可用。

2、创建 Jenkins 主节点和从节点的 Docker 镜像,并使用它们运行能够构建 Ruby 项目的 Jenkins 基础设施:创建能自动安装 Docker 插件的主节点 Dockerfile。构建主节点镜像并运行 Jenkins 实例。创建适合动态从节点供应的从节点 Dockerfile,该文件要安装 Ruby 解释器。构建从节点镜像。更改 Jenkins 实例的配置以使用从节点镜像。

可按以下步骤操作:

  1. 创建主节点 Dockerfile,使其自动安装 Docker 插件;
  2. 构建主节点镜像并运行 Jenkins 实例;
  3. 创建适合动态从节点供应的从节点 Dockerfile,在其中安装 Ruby 解释器;
  4. 构建从节点镜像;
  5. 更改 Jenkins 实例的配置以使用从节点镜像。

3、创建一个 Python 程序,该程序将作为命令行参数传入的两个数字相乘。添加单元测试并将项目发布到 GitHub:创建两个文件 calculator.py 和 test_calculator.py。你可以使用位于 https://docs.python.org/library/unittest.html 的 unittest 库。运行该程序和单元测试。

可以按照以下步骤完成:

  1. 创建 calculator.py 文件,并实现两个数字相乘的功能;
  2. 创建 test_calculator.py 文件,使用 unittest 库对 calculator.py 中的功能进行单元测试;
  3. 将两个文件及相关配置上传到一个新建的 GitHub 仓库;
  4. 运行 calculator.py 程序;
  5. 运行 test_calculator.py 单元测试。

4、为 Python 计算器项目构建持续集成管道:使用 Jenkinsfile 指定管道。配置触发器,以便在向仓库提交任何代码时自动运行管道。由于 Python 是解释型语言,管道不需要编译步骤。运行管道并观察结果。尝试提交会破坏管道每个阶段的代码,并观察它在 Jenkins 中的可视化情况。

请参考以下步骤完成操作:

  1. 在项目根目录创建 Jenkinsfile 文件,使用 Jenkins 支持的语法定义管道流程。
  2. 在 Jenkins 项目配置中设置触发器,使其在代码仓库有新提交时自动运行管道。
  3. 管道中无需添加编译步骤。
  4. 在 Jenkins 中手动触发或等待代码提交触发管道运行,查看控制台输出和构建结果。
  5. 提交会破坏管道每个阶段的代码,查看 Jenkins 中的构建历史和日志,分析失败原因。

5、如何将“book - library”作为 Docker 镜像添加到 Docker 注册表,请简述步骤。

  1. 在 Docker Hub 上创建账户:
    打开浏览器访问 https://hub.docker.com/ ,填写密码、电子邮件地址和 Docker ID,接收邮件并点击激活链接后,账户创建完成。

  2. 为应用程序创建 Dockerfile:
    创建一个新目录并

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
内容概要:本文全面介绍了C#全栈开发的学习路径资源体系,涵盖从基础语法到企业级实战的完整知识链条。内容包括C#官方交互式教程、开发环境搭建(Visual Studio、VS Code、Mono等),以及针对不同应用场景(如控制台、桌面、Web后端、跨平台、游戏、AI)的进阶学习指南。通过多个实战案例——如Windows Forms记事本、WPF学生管理系统、.NET MAUI跨平台动物图鉴、ASP.NET Core实时聊天系统及Unity 3D游戏项目——帮助开发者掌握核心技术栈架构设计。同时列举了Stack Overflow、Power BI、王者荣耀后端等企业级应用案例,展示C#在高性能场景下的实际运用,并提供了高星开源项目(如SignalR、AutoMapper、Dapper)、生态工具链及一站式学习资源包,助力系统化学习工程实践。; 适合人群:具备一定编程基础,工作1-3年的研发人员,尤其是希望转型全栈或深耕C#技术栈的开发者; 使用场景及目标:①系统掌握C#在不同领域的应用技术栈;②通过真实项目理解分层架构、MVVM、实时通信、异步处理等核心设计思想;③对接企业级开发标准,提升工程能力和实战水平; 阅读建议:此资源以开发简化版Spring学习其原理和内核,不仅是代码编写实现也更注重内容上的需求分析和方案设计,所以在学习的过程要结合这些内容一起来实践,并调试对应的代码。
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