docker基本使用

本文详细介绍了如何使用Docker从DockerHub下载基础镜像、创建并管理容器,包括容器的启动、停止、进入容器环境等操作。同时,还提供了端口映射的方法及常用Docker命令的使用技巧。

1,从docker hub中下载基础镜像:

        docker pull image_name

2,以基础镜像生成一个容器

        docker run -t -i -d -p 1234:4321 -p 5678:8765 --name new_container_name image_name /usr/sbin/init

        说明:--name 生成一个叫new_container_name的容器   , -i -t -d 打开容器shell 并在后台运行,-p 进行端口的映射             宿主端口1234,容器端口4321 ,image_name 为基础镜像,/usr/sbin/init  启动容器后 就启动 相关命令,此时容器中             启动了systemd进程,可使用systemctl 命令

3,相关命令:        

        docker imags #查看本地镜像

        docker ps -a 或docker ps -l  #查看容器列表
        docker rm/rmi  container/image  #删除容器/镜像  可以是名称或者id

        docker commit container_id  new_image_name #根据一个以存在的容器新生成基础镜像
        docker push new_image_name #发布自己生成的镜像到docker hub

        docker start/stop container_name #启动/停止容器

        docker attach container_name #进入容器shell中,此时如果从容器中退出,则容器会停止
        docker exec -i -t container_name  /bin/bash    #进入容器shell中,此时如果从容器中退出,容器不会停止

        docker inspect container_name | grep IPAddress #获取容器的IP

4,向正在运行的容器映射端口:   

iptables -t nat -A DOCKER -p tcp -- dport 81 -j DNAT -- to-destination 172.17.0.2 : 80
标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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