Руководство по Docker Compose для начинающих / Хабр

Автор статьи, перевод которой мы сегодня публикуем, говорит, что она предназначена для тех разработчиков, которые хотят изучить Docker Compose и идут к тому, чтобы создать своё первое клиент-серверное приложение с использованием Docker. Предполагается, что читатель этого материала знаком с основами Docker. Если это не так — можете взглянуть на эту серию материалов, на эту публикацию, где основы Docker рассмотрены вместе с основами Kubernetes, и на эту статью для начинающих.

Что такое Docker Compose?

Docker Compose — это инструментальное средство, входящее в состав Docker. Оно предназначено для решения задач, связанных с развёртыванием проектов.

Изучая основы Docker, вы могли столкнуться с созданием простейших приложений, работающих автономно, не зависящих, например, от внешних источников данных или от неких сервисов. На практике же подобные приложения — редкость. Реальные проекты обычно включают в себя целый набор совместно работающих приложений.

Как узнать, нужно ли вам, при развёртывании некоего проекта, воспользоваться Docker Compose? На самом деле — очень просто. Если для обеспечения функционирования этого проекта используется несколько сервисов, то Docker Compose может вам пригодиться. Например, в ситуации, когда создают веб-сайт, которому, для выполнения аутентификации пользователей, нужно подключиться к базе данных. Подобный проект может состоять из двух сервисов — того, что обеспечивает работу сайта, и того, который отвечает за поддержку базы данных.

Технология Docker Compose, если описывать её упрощённо, позволяет, с помощью одной команды, запускать множество сервисов.

Разница между Docker и Docker Compose

Docker применяется для управления отдельными контейнерами (сервисами), из которых состоит приложение.

Docker Compose используется для одновременного управления несколькими контейнерами, входящими в состав приложения. Этот инструмент предлагает те же возможности, что и Docker, но позволяет работать с более сложными приложениями.

Docker (отдельный контейнер) и Docker Compose (несколько контейнеров)

Типичный сценарий использования Docker Compose

Docker Compose — это, в умелых руках, весьма мощный инструмент, позволяющий очень быстро развёртывать приложения, отличающиеся сложной архитектурой. Сейчас мы рассмотрим пример практического использования Docker Compose, разбор которого позволит вам оценить те преимущества, которые даст вам использование Docker Compose.

Представьте себе, что вы являетесь разработчиком некоего веб-проекта. В этот проект входит два веб-сайта. Первый позволяет людям, занимающимся бизнесом, создавать, всего в несколько щелчков мышью, интернет-магазины. Второй нацелен на поддержку клиентов. Эти два сайта взаимодействуют с одной и той же базой данных.

Ваш проект становится всё популярнее, и оказывается, что мощности сервера, на котором он работает, уже недостаточно. В результате вы решаете перевести весь проект на другую машину.

К сожалению, нечто вроде Docker Compose вы не использовали. Поэтому вам придётся переносить и перенастраивать сервисы по одному, надеясь на то, что вы, в процессе этой работы, ничего не забудете.

Если же вы используете Docker Compose, то перенос вашего проекта на новый сервер — это вопрос, который решается выполнением нескольких команд. Для того чтобы завершить перенос проекта на новое место, вам нужно лишь выполнить кое-какие настройки и загрузить на новый сервер резервную копию базы данных.

Разработка клиент-серверного приложения с использованием Docker Compose

Теперь, когда вы знаете о том, для чего мы собираемся использовать Docker Compose, пришло время создать ваше первое клиент-серверное приложение с использованием этого инструмента. А именно, речь идёт о разработке небольшого веб-сайта (сервера) на Python, который умеет выдавать файл с фрагментом текста. Этот файл у сервера запрашивает программа (клиент), тоже написанная на Python. После получения файла с сервера программа выводит текст, хранящийся в нём, на экран.

Обратите внимание на то, что мы рассчитываем на то, что вы владеете основами Docker, и на то, что у вас уже установлена платформа Docker.

Приступим к работе над проектом.

▍1. Создание проекта

Для того чтобы построить ваше первое клиент-серверное приложение, предлагаю начать с создания папки проекта. Она должна содержать следующие файлы и папки:

• Файл docker-compose.yml. Это файл Docker Compose, который будет содержать инструкции, необходимые для запуска и настройки сервисов.
• Папка server. Она будет содержать файлы, необходимые для обеспечения работы сервера.
• Папка client. Здесь будут находиться файлы клиентского приложения.

В результате содержимое главной папки вашего проекта должно выглядеть так:

. 
├── client/
├── docker-compose.yml
└── server/
2 directories, 1 file

▍2. Создание сервера

Тут мы, в процессе создания сервера, затронем некоторые базовые вещи, касающиеся Docker.

2a. Создание файлов

Перейдите в папку server и создайте в ней следующие файлы:

• Файл server.py. В нём будет находиться код сервера.
• Файл index.html. В этом файле будет находиться фрагмент текста, который должно вывести клиентское приложение.
• Файл Dockerfile. Это — файл Docker, который будет содержать инструкции, необходимые для создания окружения сервера.

Вот как должно выглядеть содержимое вашей папки server/:

.
├── Dockerfile
├── index.html
└── server.py
0 directories, 3 files

2b. Редактирование Python-файла.

Добавим в файл server.

py следующий код:

#!/usr/bin/env python3
# Импорт системных библиотек python.
# Эти библиотеки будут использоваться для создания веб-сервера.
# Вам не нужно устанавливать что-то особенное, эти библиотеки устанавливаются вместе с Python.
import http.server
import socketserver
# Эта переменная нужна для обработки запросов клиента к серверу.
handler = http.server.SimpleHTTPRequestHandler
# Тут мы указываем, что сервер мы хотим запустить на порте 1234. 
# Постарайтесь запомнить эти сведения, так как они нам очень пригодятся в дальнейшем, при работе с docker-compose.
with socketserver.TCPServer(("", 1234), handler) as httpd:
    # Благодаря этой команде сервер будет выполняться постоянно, ожидая запросов от клиента.
   httpd.serve_forever()

Этот код позволяет создать простой веб-сервер. Он будет отдавать клиентам файл index.html, содержимое которого позже будет выводиться на веб-странице.

2c. Редактирование HTML-файла

В файл index. html добавим следующий текст:

Docker-Compose is magic!

Этот текст будет передаваться клиенту.

2d. Редактирование файла Dockerfile

Сейчас мы создадим простой файл Dockerfile, который будет отвечать за организацию среды выполнения для Python-сервера. В качестве основы создаваемого образа воспользуемся официальным образом, предназначенным для выполнения программ, написанных на Python. Вот содержимое Dockerfile:

# На всякий случай напоминаю, что Dockerfile всегда должен начинаться с импорта базового образа.
# Для этого используется ключевое слово 'FROM'.
# Здесь нам нужно импортировать образ python (с DockerHub).
# В результате мы, в качестве имени образа, указываем 'python', а в качестве версии - 'latest'.
FROM python:latest
# Для того чтобы запустить в контейнере код, написанный на Python, нам нужно импортировать файлы 'server.py' и 'index.html'.
# Для того чтобы это сделать, мы используем ключевое слово 'ADD'.
  # Первый параметр, 'server.py', представляет собой имя файла, хранящегося на компьютере.
# Второй параметр, '/server/', это путь, по которому нужно разместить указанный файл в образе.
# Здесь мы помещаем файл в папку образа '/server/'.
ADD server.py /server/
ADD index.html /server/
# Здесь мы воспользуемся командой 'WORKDIR', возможно, новой для вас.
# Она позволяет изменить рабочую директорию образа.
# В качестве такой директории, в которой будут выполняться все команды, мы устанавливаем '/server/'.
WORKDIR /server/

Теперь займёмся работой над клиентом.

▍3. Создание клиента

Создавая клиентскую часть нашего проекта, мы попутно вспомним некоторые основы Docker.

3a. Создание файлов

Перейдите в папку вашего проекта client и создайте в ней следующие файлы:

• Файл client.py. Тут будет находиться код клиента.
• Файл Dockerfile. Этот файл играет ту же роль, что и аналогичный файл в папке сервера. А именно, он содержит инструкцию, описывающую создание среды для выполнения клиентского кода.

В результате ваша папка client/ на данном этапе работы должна выглядеть так:

.
├── client.py
└── Dockerfile
0 directories, 2 files

3b. Редактирование Python-файла

Добавим в файл

client.py следующий код:

#!/usr/bin/env python3
# Импортируем системную библиотеку Python.
# Она используется для загрузки файла 'index.html' с сервера.
# Ничего особенного устанавливать не нужно, эта библиотека устанавливается вместе с Python.
import urllib.request
# Эта переменная содержит запрос к 'http://localhost:1234/'.
# Возможно, сейчас вы задаётесь вопросом о том, что такое 'http://localhost:1234'.
# localhost указывает на то, что программа работает с локальным сервером.
# 1234 - это номер порта, который вам предлагалось запомнить при настройке серверного кода. 
fp = urllib.request.urlopen("http://localhost:1234/")
# 'encodedContent' соответствует закодированному ответу сервера ('index.html').
# 'decodedContent' соответствует раскодированному ответу сервера (тут будет то, что мы хотим вывести на экран).
encodedContent = fp.read()
decodedContent = encodedContent.decode("utf8")
# Выводим содержимое файла, полученного с сервера ('index.html').
print(decodedContent)
# Закрываем соединение с сервером.
fp.close()

Благодаря этому коду клиентское приложение может загрузить данные с сервера и вывести их на экран.

3c. Редактирование файла Dockerfile

Как и в случае с сервером, мы создаём для клиента простой Dockerfile, ответственный за формирование среды, в которой будет работать клиентское Python-приложение. Вот код клиентского Dockerfile:

# То же самое, что и в серверном Dockerfile.
FROM python:latest
# Импортируем 'client.py' в папку '/client/'. 
ADD client.py /client/
# Устанавливаем в качестве рабочей директории '/client/'.
WORKDIR /client/

▍4. Docker Compose

Как вы могли заметить, мы создали два разных проекта: сервер и клиент. У каждого из них имеется собственный файл Dockerfile. До сих пор всё происходящее не выходит за рамки основ работы с Docker. Теперь же мы приступаем к работе с Docker Compose. Для этого обратимся к файлу docker-compose.yml, расположенному в корневой папке проекта.

Обратите внимание на то, что тут мы не стремимся рассмотреть абсолютно все команды, которые можно использовать в docker-compose.yml. Наша главная цель — разобрать практический пример, дающий вам базовые знания по Docker Compose.

Вот код, который нужно поместить в файл docker-compose.yml:

# Файл docker-compose должен начинаться с тега версии.
# Мы используем "3" так как это - самая свежая версия на момент написания этого кода. 
version: "3"
# Следует учитывать, что docker-composes работает с сервисами.
# 1 сервис = 1 контейнер.
# Сервисом может быть клиент, сервер, сервер баз данных...
# Раздел, в котором будут описаны сервисы, начинается с 'services'.
services:
  # Как уже было сказано, мы собираемся создать клиентское и серверное приложения.
  # Это означает, что нам нужно два сервиса.
  # Первый сервис (контейнер): сервер.
  # Назвать его можно так, как нужно разработчику.
  # Понятное название сервиса помогает определить его роль.
  # Здесь мы, для именования соответствующего сервиса, используем ключевое слово 'server'.
  server:
 
    # Ключевое слово "build" позволяет задать
    # путь к файлу Dockerfile, который нужно использовать для создания образа,
    # который позволит запустить сервис.
    # Здесь 'server/' соответствует пути к папке сервера,
    # которая содержит соответствующий Dockerfile.
    build: server/
    # Команда, которую нужно запустить после создания образа.
    # Следующая команда означает запуск "python . /server.py".
    command: python ./server.py
    # Вспомните о том, что в качестве порта в 'server/server.py' указан порт 1234.
    # Если мы хотим обратиться к серверу с нашего компьютера (находясь за пределами контейнера),
    # мы должны организовать перенаправление этого порта на порт компьютера.
    # Сделать это нам поможет ключевое слово 'ports'.
    # При его использовании применяется следующая конструкция: [порт компьютера]:[порт контейнера]
    # В нашем случае нужно использовать порт компьютера 1234 и организовать его связь с портом
    # 1234 контейнера (так как именно на этот порт сервер 
    # ожидает поступления запросов).
    ports:
      - 1234:1234
  # Второй сервис (контейнер): клиент.
  # Этот сервис назван 'client'.
  client:
    # Здесь 'client/ соответствует пути к папке, которая содержит
    # файл Dockerfile для клиентской части системы.
    build: client/
    # Команда, которую нужно запустить после создания образа.
    # Следующая команда означает запуск "python . /client.py".
 
    command: python ./client.py
    # Ключевое слово 'network_mode' используется для описания типа сети.
    # Тут мы указываем то, что контейнер может обращаться к 'localhost' компьютера.
    network_mode: host
    # Ключевое слово 'depends_on' позволяет указывать, должен ли сервис,
    # прежде чем запуститься, ждать, когда будут готовы к работе другие сервисы.
    # Нам нужно, чтобы сервис 'client' дождался бы готовности к работе сервиса 'server'.
 
    depends_on:
      - server

▍5. Сборка проекта

После того, как в docker-compose.yml внесены все необходимые инструкции, проект нужно собрать. Этот шаг нашей работы напоминает использование команды docker build, но соответствующая команда имеет отношение к нескольким сервисам:

$ docker-compose build

▍6. Запуск проекта

Теперь, когда проект собран, пришло время его запустить. Этот шаг нашей работы соответствует шагу, на котором, при работе с отдельными контейнерами, выполняется команда docker run:

$ docker-compose up

После выполнения этой команды в терминале должен появиться текст, загруженный клиентом с сервера: Docker-Compose is magic!.

Как уже было сказано, сервер использует порт компьютера 1234 для обслуживания запросов клиента. Поэтому, если перейти в браузере по адресу http://localhost:1234/, в нём будет отображена страница с текстом Docker-Compose is magic!.

Полезные команды

Рассмотрим некоторые команды, которые могут вам пригодиться при работе с Docker Compose.

Эта команда позволяет останавливать и удалять контейнеры и другие ресурсы, созданные командой docker-compose up:

$ docker-compose down

Эта команда выводит журналы сервисов:

$ docker-compose logs -f [service name]

Например, в нашем проекте её можно использовать в таком виде: $ docker-compose logs -f [service name].

С помощью такой команды можно вывести список контейнеров:

$ docker-compose ps

Данная команда позволяет выполнить команду в выполняющемся контейнере:

$ docker-compose exec [service name] [command]

Например, она может выглядеть так: docker-compose exec server ls.

Такая команда позволяет вывести список образов:

$ docker-compose images

Итоги

Мы рассмотрели основы работы с технологией Docker Compose, знание которых позволит вам пользоваться этой технологией и, при желании, приступить к её более глубокому изучению. Вот репозиторий с кодом проекта, который мы здесь рассматривали.

Уважаемые читатели! Пользуетесь ли вы Docker Compose в своих проектах?

Композиция из картинок с ответами для 2 класса английского языка

Композиция изображений

В картинной композиции учащиеся должны написать композицию на основе на приведенной картинке.

Подсказки помогут учащимся написать сочинение.

Примеры:

Посмотрите на картинку, приведенную ниже, и завершите композицию, используя подсказку. слова, приведенные ниже:

Ключевые слова:

(Парк, утки, собака, футбол, обед, рыбалка)

Ответ:

• Эта сцена относится к парку .
• Семья из шести человек ест обед .
• Отец и сын рыбачат .
• В пруду живут две утки .
• Собака играет в футбол с отцом и сыном.

Как ответить на композицию с подсказками?

Посмотрите на картинку ниже.

Ключевые слова:

(Девочки, гуляют, сидят, базар, мальчики, приносят, женщины, разговаривают, читают, украшения)

1. Где находится изображение?

   Посмотрите на окрестности на картинке, чтобы понять, где они находятся. располагается.

   Примеров :

   Место на картинке ______.

   На картинке рынок .

2. Каких персонажей вы видите на картинке?

   Персонажи — это те люди, животные, предметы, с которыми вы столкнетесь в картина. Это именные слова, используемые для обозначения персонажей в картина.

   Примеров :

   На рынке есть шесть ______ и два _____.

   На рынке есть шесть девочек и два мальчика .

3. Какие действия выполняются на картинке?

   Назовите действия, которые совершают персонажи на картинке. Посмотрите на каждого персонажа и посмотрите, что они делают.

   Примеры:

   1. Официантка ______ еды.

   Официантка приносит еды.

   2. Две девочки _______ и ______

   Две девушки сидят и разговаривают .

   3. Мальчик ______ и _____ книга.

   Мальчик ходит и читает книгу.

4. Какие дополнительные детали вы видите на картинке?

   Другие детали вы можете узнать из картинки, которая расскажет больше о персонажах. Эти детали включают цвет одежды, количество символов, размера, текстуры и т. д. Это описывающие слова.

   Примеры:

   1. Две ______ выходят из бутика.

   Две женщины выходят из бутика

   2. Женщина проверяет украшения в магазине ________.

   Женщина проверяет украшения в ювелирном магазине .

Распространенная ошибка

Постройте свою историю вокруг подсказок. Подсказки играют решающую роль, поэтому не пропустить подсказки при написании композиции.

Центр обработки пищевых данных

Перейти к основному содержанию

Поиск еды

Обзор

API FoodData Central обеспечивает доступ REST к FoodData Central (FDC). Он предназначен в первую очередь для помощи разработчикам приложений, желающим включить данные о питательных веществах в свои приложения или веб-сайты.

Чтобы воспользоваться всеми преимуществами API, разработчики должны ознакомиться с базой данных, прочитав документацию по базе данных, доступную по ссылкам в документации по типам данных. Эта документация содержит подробные определения и описания, необходимые для понимания элементов данных, на которые есть ссылки в документации по API.

Примечание: API, который был доступен на веб-сайте баз данных по составу продуктов питания Министерства сельского хозяйства США, больше не обновляется и будет прекращен 31 марта 2020 г. Пользователям рекомендуется начать работу с новой системой API FoodData Central, описанной на этой странице. Этот новый API позволяет пользователям получать стандартные справочные (SR) устаревшие данные, предоставляет самые последние данные из Глобальной базы данных продуктов питания, выпускаемых Министерством сельского хозяйства США, и дает пользователям возможность искать определенные продукты в Foundation Foods и базе данных продуктов питания и питательных веществ для диетических исследований. (ФНДДС) 2019-2020.

Что доступно

API предоставляет две конечные точки: конечная точка поиска продуктов питания, которая возвращает продукты, соответствующие заданным критериям поиска, и конечная точка сведений о продуктах питания, которая возвращает сведения о конкретном продукте.

Получение доступа

Любой может получить доступ к API и использовать его. Однако ключ API data.gov должен быть включен в каждый запрос API. Зарегистрируйтесь, чтобы получить ключ, затем следуйте инструкциям по использованию ключа.

Пределы скорости

FoodData Central в настоящее время ограничивает количество запросов API до скорости по умолчанию 1000 запросов в час на IP-адрес, поскольку этого достаточно для большинства приложений. Превышение этого ограничения приведет к временной блокировке ключа API на 1 час. Более подробную информацию об ограничениях скорости можно найти по адресу https://api. data.gov/docs/rate-limits. Свяжитесь с FoodData Central, если требуется более высокая частота запросов.

Лицензирование

Данные о составе пищевых продуктов Министерства сельского хозяйства США находятся в открытом доступе и не защищены авторским правом. Для их использования не требуется разрешения. Министерство сельского хозяйства США было бы признательно, если бы разработчики указали FoodData Central в качестве источника данных. И, когда это возможно, Министерство сельского хозяйства США хотело бы видеть продукт, который использует данные, или быть уведомленным об их использовании. Предлагаемая цитата:

Министерство сельского хозяйства США, Служба сельскохозяйственных исследований. FoodData Central, 2019. fdc.nal.usda.gov.

Примечание. Номера и годы выпуска меняются по мере выпуска новых версий. Для получения дополнительной информации см. Загрузка данных.

Конечные точки API

.

URL-адрес	Глагол	Назначение
/пища/{fdcId}	ПОЛУЧИТЬ	Извлекает сведения об одном продукте питания по идентификатору FDC
/продукты питания	ПОЛУЧИТЬ | ПОЧТА	Извлекает сведения о нескольких продуктах питания, используя входные идентификаторы FDC
/продукты/список	ПОЛУЧИТЬ | ПОЧТА	Возвращает постраничный список продуктов в «сокращенном» формате
/еда/поиск	ПОЛУЧИТЬ | ПОЧТА	Возвращает список продуктов, соответствующих ключевым словам поиска (запроса)

Примеры звонков

Примечание: Эти вызовы используют DEMO_KEY для ключа API, который можно использовать для первоначального изучения API перед регистрацией, но имеет гораздо более низкие ограничения скорости. См. здесь для получения дополнительной информации об использовании и ограничениях DEMO_KEY.

ПОЛУЧИТЬ ЗАПРОС:

curl https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/food/######?api_key=DEMO_KEY

Число (######) в приведенном выше примере должно быть действительным идентификатором FoodData Central.

завиток https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/list?api_key=DEMO_KEY завиток https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/search?api_key=DEMO_KEY&query=Cheddar%20Cheese

ПОЧТОВЫЙ ЗАПРОС:

curl -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d '{"pageSize":25}' https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/list?api_key=DEMO_KEY curl -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d '{"query":"Сыр чеддер"}' https://api.nal.usda.gov/fdc/v1/foods/search?api_key =DEMO_KEY curl -XPOST -H "Content-Type:application/json" -d "{\"query\":\"сыр чеддер\"}" https://api.