第5次实践作业

环境部署

项目结构

.
├── apps
│   ├── cv.py
│   ├── date.py
│   ├── db.py
│   ├── helloworld.py
│   └── test.png
├── Dockerfile
└── requirements.txt

Dockerfile

FROM python

WORKDIR /usr/src/app # 设置工作目录
COPY ./pip.conf ~/.pip/pip.conf # 换源
COPY requirements.txt ./ # 添加依赖声明文件
RUN pip install  --default-timeout=100 --no-cache-dir -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txtENTRYPOINT [ "python" ] # 实现命令行式调用容器
CMD [ "helloworld.py" ] # ENTRYPOINT默认参数

requirements.txt

#requirements.txt
PyMySQL
opencv-python

运行sudo docker build -t ex5_image .

简单程序部署

helloworld

#helloworld.py
print('hello world')

运行sudo docker run --rm -v /home/ex5/python:/usr/src/app ex5_image

日历输出

#data.py
import calendar

# 输入指定年月
yy = int(input("输入年份: "))
mm = int(input("输入月份: "))

# 显示日历
print(calendar.month(yy,mm))

运行sudo docker run -it --rm -v /home/ex5/python:/usr/src/app ex5_image date.py

mysql数据库操作

运行mysql容器

docker build -t mysql1 . && docker run -it --name mysql1 mysql1

查看mysql容器的ip地址(连接时要用到)

docker inspect pm_mysql

#db.py
import pymysql
 
# 打开数据库连接
db = pymysql.connect("172.17.0.2","docker","123456","docker_mysql" )
 
# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor
cursor = db.cursor()
 
# 使用 execute()  方法执行 SQL 查询 
cursor.execute("SELECT VERSION()")
 
# 使用 fetchone() 方法获取单条数据.
data = cursor.fetchone()
 
print ("Database version : %s " % data)


# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS STUDENT")

# 使用预处理语句创建表
sql = """CREATE TABLE STUDENT (
         ID CHAR(20) NOT NULL,
         NAME CHAR(20) NOT NULL,
         AGE INT,
         SEX CHAR(10),
         MAJOR CHAR(30) )"""

cursor.execute(sql)

# SQL 插入语句
sql = """INSERT INTO STUDENT(ID,
         NAME, AGE, SEX, MAJOR)
         VALUES ('123456789', 'test', 18, 'Female', 'English')"""
try:
   # 执行sql语句
   cursor.execute(sql)
   # 提交到数据库执行
   db.commit()
except:
   # 如果发生错误则回滚
   db.rollback()

# 关闭数据库连接
db.close()

打开数据库容器查看结果

opencv

#cv.py
import cv2

# flags传入0表示灰度图像, 1表示彩色图像
img=cv2.imread('test.png',flags=1)

# 获取图片尺寸
rows,cols=img.shape[:2]

# 这里的第一个参数为旋转中心，第二个为旋转角度，第三个为旋转后的缩放因子
# 可以通过设置旋转中心，缩放因子，以及窗口大小来防止旋转后超出边界的问题
M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),90,1)

# 第三个参数是输出图像的尺寸中心
dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))

# 写入文件
cv2.imwrite("test-rotated.png", dst, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])

运行sudo docker run -it --rm -v /home/ex5/python:/usr/src/app ex5_image cv.py

实验用时&心得

查阅资料2小时，代码编写和程序部署1小时。
本次实验比较简单，但也遇到了不少问题。