docker实战——《第一节:给你的team小伙伴分配专有服务器》

本文介绍如何使用Docker快速搭建开发环境,包括下载镜像、运行容器等步骤,并通过具体实例展示了如何利用Docker来管理和协作多个服务容器。

写在前面的话:

本篇文章不再多述docker的相关理论知识;
也不再细谈docker能够做什么,docker比virtual machine有哪些优势;

在查看本篇文章之前,你应该先阅读几遍 docker官方文档

请看下面的实例。

注:下面的过程不限于宿主机器,主要你能安装成功docker,都可重现下面的过程。

1.情景

    在我们开发的过程中,会有各种各样的运行环境。
    需要test服务器;
    需要alpha服务器;
    需要beta服务器;
    需要正式服务器;
    需要给A组的人分配一个服务器;
    需要给B组的人分配一个服务器;

    巨蠢的办法,去买并且搭建这么多服务器。就算公司财大气粗,不计较这点钱,作为一个正常一点的程序员,完全也不能容忍这种行为。
    就算不去谈搭建这么多一致环境的环境需要耗费多大精力(因为有的服务器供应商会提供从备份文件恢复系统镜像服务),单是想想这么蠢的事情都受不了。
    同时,你发现某个同事把服务器主机搞的乱七八糟,难不成你还要一步一步去恢复?不存在的。

2.container协作流程

1 客户端http请求服务器80端口,该端口被映射到容器的Nginx80端口。
2 Nginx分析请求,如果是PHP脚本,通过PHP容器调用服务器获取脚本,然后FastCGI处理。
3 FastCGI解析PHP脚本,可能会与数据库交互。

3.了解我们的线上test环境

    我们需要的软件:
    1 mysql
    2 php
    3 nginx
    4 redis
    5 npm
    6 ...

    首先我们应该记住的,docker里面每一个服务就对应一个container。
    当然,特殊情况下,你也可以把lnmp作为一个服务,但是为了系统的耦合程度低,以及更符合docker的思想,我不推荐这样做.

4.下载镜像和运行容器

    3.1 下载镜像
    sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/hncg/server:mysql-5.7-v1
    sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/hncg/server:php-fpm-7.1-v2
    sudo docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/hncg/server:nginx-1.13-v1
    //不了解上面三行,请自行查看文档
    查看结果:

这里写图片描述

接下来,运行容器:
sudo docker run -d -p 3306:3306 [-v $dir:$dir] [--link $name:$name] --name mysql 7fed700f313c MYSQL_ROOT_PASSWORD=passwd

sudo docker run -d -p 9000:9000 [-v $dir:$dir] --link mysql:mysql --name php-fpm 61a1db608b3a

sudo docker run -d -p 80:80 [-v $dir:$dir] --link php-fpm:my_php --name nginx 5452cd9bcc9f
接下来,进入容器,看看里面有什么,这里我们进入mysql看看:

这里写图片描述

进入nginx 和php-fpm的容器同理。
为了方便,我们可以运行将这三个容器的命令直接放到sh脚本中去。

在配置好我们的nginx.conf之后,访问index.php

<?php
    phpinfo();
?>

就可以看到下面的页面:
这里写图片描述

5.写在后面的话

由于我XJB搞我的服务器,php mysql nginx都进入了某种奇怪的状态。
我只需要运行我们前面说的脚本文件,一个完好的全新的服务器就出来了,不会浪费您超过5秒钟。
sudo docker rm $(docker ps -a -q) 
sudo sh my_server.sh
### Pandas 文件格式读写操作教程 #### 1. CSV文件的读取与保存 Pandas 提供了 `read_csv` 方法用于从 CSV 文件中加载数据到 DataFrame 中。同样,也可以使用 `to_csv` 将 DataFrame 数据保存为 CSV 文件。 以下是具体的代码示例: ```python import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('file.csv') # 加载本地CSV文件 [^1] # 保存DataFrame为CSV文件 df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存行索引 [^1] ``` --- #### 2. JSON文件的读取与保存 对于JSON格式的数据,Pandas 支持通过 `read_json` 和 `to_json` 进行读取和存储。无论是本地文件还是远程 URL 都支持。 具体实现如下所示: ```python # 读取本地JSON文件 df = pd.read_json('data.json') # 自动解析为DataFrame对象 [^3] # 从URL读取JSON数据 url = 'https://example.com/data.json' df_url = pd.read_json(url) # 直接从网络地址获取数据 # 保存DataFrame为JSON文件 df.to_json('output.json', orient='records') ``` --- #### 3. Excel文件的读取与保存 针对Excel文件操作Pandas 使用 `read_excel` 来读取 `.xls` 或 `.xlsx` 格式的文件,并提供 `to_excel` 方法导出数据至 Excel 表格。 注意:需要安装额外依赖库 `openpyxl` 或 `xlrd` 才能正常运行这些功能。 ```python # 安装必要模块 (如果尚未安装) !pip install openpyxl xlrd # 读取Excel文件 df_excel = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 导出DataFrame为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False) ``` --- #### 4. SQL数据库的交互 当涉及关系型数据库时,Pandas 可借助 SQLAlchemy 库连接各种类型的数据库(如 SQLite, MySQL)。它允许直接查询并将结果作为 DataFrame 返回;或者反过来把现有 DataFrame 插入到指定表中。 下面是基于SQLite的一个例子: ```python from sqlalchemy import create_engine # 创建引擎实例 engine = create_engine('sqlite:///database.db') # 查询SQL语句并返回DataFrame query = "SELECT name, salary, department FROM employees" sql_df = pd.read_sql(query, engine) # 计算各部门平均工资 avg_salary_by_dept = sql_df.groupby('department')['salary'].mean() # 将DataFrame存回SQL表 avg_salary_by_dept.to_sql(name='average_salaries_per_department', con=engine, if_exists='replace', index=True) ``` 上述片段说明了如何执行基本SQL命令以及后续数据分析流程[^4]。 --- #### 5. 多层次索引(MultiIndex)的应用场景 除了常规单维度索引外,在某些复杂情况下可能需要用到多级索引结构。这时可以依靠 MultiIndex 构建更加灵活的数据模型。 例如定义一个多层列名体系: ```python arrays = [['A','A','B','B'], ['foo','bar','foo','bar']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) df_multi_indexed = pd.DataFrame([[0,1,2,3], [4,5,6,7]], columns=index) print(df_multi_indexed) ``` 这段脚本演示了怎样构建一个具有双重分类标签的表格布局[^2]。 --- ### 总结 综上所述,Pandas 是一种强大而易用的数据处理工具包,适用于多种常见文件类型之间的相互转换及其高级特性应用开发之中。
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