容器

list容器练习 通过练习体会list容器 """ 在终端中循环录入学生成绩，如果录入空，则停止。 打印最高分、最低分、平均分. 体会：容器 """ #循环前设置空列表容器 list_score = [ ] while True : str_score = input ( "请输入成绩：" ) #如果输入为空，则停止循环 if str_score == "" : break #循环内在列表末尾插入新的成绩 list_score . append ( str_score ) #循环停止后打印，最大，最小，平均值 print ( "最高分：%d" % max ( list_scores ) ) print ( "最低分：%d" % min ( list_scores ) ) print ( "平均分：%f" % ( sum ( list_scores ) / len ( list_scores ) ) ) 来源： CSDN 作者： 李富贵︴ 链接： https://blog.csdn.net/weixin_46198526/article/details/104098516

1、数据卷概念   默认情况下容器不使用任何 volume。此时容器的数据、文件系统的改动都是发生在最上面的容器层，数据与容器的生命周期同步，随着容器的被删除而被删除。虽然可使用 docker commit 命令将它持久化为一个新的镜像，但无法单独将数据持久化。   生产环境中使用Docker的过程中，往往需要对数据进行持久化，或者需要在多个容器之间进行数据共享，这必然要求容器要支持对数据的管理操作。   容器中管理数据主要有两种方式：    数据卷（Data Volumes） ：容器内数据直接映射到本地主机环境；如何在容器内创建数据卷，并且把本地的目录或文件挂载到容器内的数据卷中。    数据卷容器（Data Volume Containers） ：使用特定容器维护数据卷。如何使用数据卷容器在容器和主机、容器和容器之间共享数据，并实现数据的备份和恢复。 2、数据卷   数据卷是一个可供容器使用的特殊目录，它将主机操作系统目录直接映射进容器，类似于Linux的mount操作。 数据卷特性 ：    （1） 数据卷可以在容器之间共享和重用，容器间传递数据将变得高效方便；    （2） 对数据卷内数据的修改会立马生效，无论是容器内操作还是本地操作；    （3） 对数据卷的更新不会影响镜像，解耦了应用和数据；    （4） 卷会一直存在，直到没有容器使用，可以安全地卸载它。 2.1

本篇文章主要介绍了浅谈docker Dockerfile 指令 VOLUME 介绍 ，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧 在介绍VOLUME指令之前，我们来看下如下场景需求： 1）容器是基于镜像创建的，最后的容器文件系统包括镜像的只读层+可写层，容器中的进程操作的数据持久化都是保存在容器的可写层上。一旦容器删除后，这些数据就没了，除非我们人工备份下来（或者基于容器创建新的镜像）。能否可以让容器进程持久化的数据保存在主机上呢？这样即使容器删除了，数据还在。 2）当我们在开发一个web应用时，开发环境是在主机本地，但运行测试环境是放在docker容器上。 这样的话，我在主机上修改文件（如html，js等）后，需要再同步到容器中。这显然比较麻烦。 3）多个容器运行一组相关联的服务，如果他们要共享一些数据怎么办？ 对于这些问题，我们当然能想到各种解决方案。而docker本身提供了一种机制，可以将主机上的某个目录与容器的某个目录（称为挂载点、或者叫卷）关联起来，容器上的挂载点下的内容就是主机的这个目录下的内容，这类似linux系统下mount的机制。 这样的话，我们修改主机上该目录的内容时，不需要同步容器，对容器来说是立即生效的。 挂载点可以让多个容器共享。 下面我们来介绍具体的机制。 一、通过docker run命令 1、运行命令：docker

1.实例化spring容器 和 从容器获取Bean对象 实例化Spring容器常用的两种方式： 方法一: 在类路径下寻找配置文件来实例化容器 [推荐使用] ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext(new String[]{" beans.xml "}); 方法二: 在文件系统路径下寻找配置文件来实例化容器 [这种方式可以在开发阶段使用] ApplicationContext ctx = new FileSystemXmlApplicationContext(new String[]{“ d:\\beans.xml “}); Spring的配置文件可以指定多个，可以通过String数组传入。 当spring容器启动后，因为spring容器可以管理bean对象的创建，销毁等生命周期， 所以我们只需从容器直接获取Bean对象就行，而不用编写一句代码来创建bean对象。 从容器获取bean对象的代码如下： ApplicationContext ctx = new ClassPathXmlApplicationContext(“beans.xml”); OrderService service = (OrderService)ctx.getBean("personService"); 2

目标 1、alpine制作jdk镜像 2、Alpine制作jre镜像（瘦身） 3、Docker镜像上传至阿里云 alpine制作jdk镜像 alpine Linux简介 1.Alpine Linux是一个轻型Linux发行版，它不同于通常的Linux发行版，Alpine采用了musl libc 和 BusyBox以减少系统的体积和运行时的资源消耗。 2.Alpine Linux提供了自己的包管理工具：apk(注意：ubuntu中是apt-get)，我们可以通过https://pkgs.alpinelinux.org/packages 查询包信息 3.Alpine Docker镜像继承了Alpine Linux发行版的这些优势，相比于其他Linux Docker镜像，它的体积非常小 对比常用的、没有压缩过的基础镜像（查看当前的:latest标签）： Alpine - 4.8MB centos - 124.8 MB Debian - 125.1MB Centos - 196MB 4.建议使用Alpine Linux 3.10.0版本，这也是 v3.10 稳定系列的首个版本 alpine:3.10 基于alpine制作JDK8镜像 #1.下载镜像 docker pull alpine:latest #2.创建并编辑dockerfile touch Dockerfile vi

docker容器自身存储数据效率比较低，因此我们为了提高磁盘IO的性能等，需要在容器中挂载一个外部存储设备。关于讲解大致如下： Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中，在Docker中称为数据卷（Data Volume）。数据卷可以用来存储Docker应用的数据，也可以用来在Docker容器间进行数据共享。 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录，支持多个容器间共享，修改也不会影响镜像。使用Docker的数据卷，类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统。 1）一个数据卷是一个特别指定的目录，该目录利用容器的UFS文件系统可以为容器提供一些稳定的特性或者数据共享。数据卷可以在多个容器之间共享。 2）创建数据卷，只要在docker run命令后面跟上-v参数即可创建一个数据卷，当然也可以跟多个-v参数来创建多个数据卷，当创建好带有数据卷的容器后， 就可以在其他容器中通过--volumes-froms参数来挂载该数据卷了，而不管该容器是否运行。也可以在Dockerfile中通过VOLUME指令来增加一个或者多个数据卷。 3）如果有一些数据想在多个容器间共享，或者想在一些临时性的容器中使用该数据，那么最好的方案就是你创建一个数据卷容器，然后从该临时性的容器中挂载该数据卷容器的数据。 这样，即使删除了刚开始的第一个数据卷容器或者中间层的数据卷容器

什么是FC？ Formatting Context，格式化上下文，指页面中一个渲染区域，拥有一套渲染规则，它决定了其子元素如何定位，以及与其他元素的相互关系和作用。 BFC 什么是BFC Block Formatting Context，块级格式化上下文，一个独立的块级渲染区域，该区域拥有一套渲染规则来约束块级盒子的布局，且与区域外部无关。 BFC的约束规则 内部的BOX会在垂直方向上一个接一个的放置； 垂直方向上的距离由margin决定。（完整的说法是：属于同一个BFC的俩个相邻的BOX的margin会发生重叠，与方向无关。） 每个元素的左外边距与包含块的左边界相接触（从左到右），即使浮动元素也是如此。（这说明BFC中的子元素不会超出它的包含块，而position为absolute的元素可以超出它的包含块边界）； BFC的区域不会与float的元素区域重叠； 计算BFC的高度时，浮动子元素也参与计算； BFC就是页面上的一个隔离的独立容器，容器里面的子元素不会影响到外面的元素，反之亦然； BFC的应用 防止margin发生重叠 防止发生因浮动导致的高度塌陷 怎么生成BFC float的值不为none； overflow的值不为visible； display的值为inline-block、table-cell、table-caption；

Docker深入浅出系列 | 容器初体验 教程目标 Docker已经上市很多年，不是什么新鲜事物了，很多企业或者开发同学以前也不多不少有所接触，但是有实操经验的人不多，本系列教程主要偏重实战，尽量讲干货，会根据本人理解去做阐述，具体官方概念可以查阅官方文档，本章目标如下： 了解什么是Docker 了解Docker解决了什么 了解什么是镜像和容器 了解容器与虚拟机的区别 了解Vagrant与Docker的区别 了解Docker引擎和架构 了解Docker的镜像分层 了解VirturalBox和Docker如何搭配使用 了解主体机器如何与客体机器上的容器进行通信 了解Vagrant、VirtualBox、Docker搭建与基本操作 *** 预备工作 因为我是Mac用户，所以这里VirturalBox和vagrant使用的是Mac版本，大家自己到官网下载对应的系统版本即可，强烈建议使用迅雷下载！ VirtualBox-6.0.14-133895-OSX.dmg Vagrant_2.2.6_x86_64.dmg Centos7镜像 *** 容器与虚拟化技术 什么是Docker 简单来说Docker是一款可以将应用程序与基础设施分离、代码及其所有依赖项打包，使应用程序能够从一个计算环境快速可靠地运行到另一个计算环境，达到快速交付、测试、部署的容器化技术

上图Spring 5的模块结构图，而这些组件被分别整合在核心容器（Core Container）、AOP（Aspect Oriented Programming）、数据访问集成（Data Access/Integratioin）、Web、报文发送（Messaging）、Test等模块。 1.核心容器：由spring-beans，spring-core，spring-context和spring-expression4个模块组成。 （1）spring-core：控制反转IOC（Inversion of Control）与依赖注入DI（Dependency Injection）的基本实现，控制反转是种设计思想，即将你设计好的对象交给容器控制，而不是传统的在你的对象内部直接控制。 （2）spring-beans：Bean工厂与Bean的装配，BeanFactory接口使用控制反转对应用程序的配置、依赖性规范与实际的应用程序代码进行分离。但是BeanFactory容器实例化后并不会自动实例化Bean，只有当Bean被使用时BeanFactory容器才会对该Bean进行实例化与依赖关系的装配。 （3）spring-context：spring的context上下文，即IoC容器，它扩展了BeanFactory，为它添加了Bean生命周期管理、框架事件体系、资源加载透明化等功能

目录贴： Kubernetes学习系列 　　在实际生产环境中，想要使得开发的应用程序完全没有bug，在任何时候都运行正常，几乎 是不可能的任务。因此，我们需要一套管理系统，来对用户的应用程序执行周期性的健康检查和修复操作。这套管理系统必须运行在应用程序之外，这一点非常重要一一如果它是应用程序的一部分，极有可能会和应用程序一起崩溃。因此，在Kubernetes中，系统和应用程序的健康检查是由Kubelet来完成的。 1、进程级健康检查 　　最简单的健康检查是进程级的健康检查，即检验容器进程是否存活。这类健康检查的监控粒 度是在Kubernetes集群中运行的单一容器。Kubelet会定期通过Docker Daemon获取所有Docker进程的运行情况，如果发现某个Docker容器未正常运行，则重新启动该容器进程。目前，进程级的健康检查都是默认启用的。 2．业务级健康检查 　　在很多实际场景下，仅仅使用进程级健康检查还远远不够。有时，从Docker的角度来看，容器进程依旧在运行；但是如果从应用程序的角度来看，代码处于死锁状态，即容器永远都无法正常响应用户的业务 　　为了解决以上问题，Kubernetes引人了一个在容器内执行的活性探针（liveness probe）的概念，以支持用户自己实现应用业务级的健康检查。这些检查项由Kubelet代为执行，以确保用户的应用程序正确运转