在阿里云容器服务上创建一个使用Redis的Python应用

本文涉及的产品
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介:

使用容器服务可以方便快速的创建应用,下面的例子展示如何在容器服务上创建一个使用Redis的Python应用,只需要简单的几步。

第一步:准备代码

由于只是一个例子,所以我不可能使用太复杂的应用代码。

app.py

from flask import Flask
from redis import Redis
AI 代码解读
app = Flask(__name__)
redis = Redis(host='redis', port=6379)
AI 代码解读
@app.route('/')
def hello():
    redis.incr('hits')
    return 'Hello World! I have been seen %s times.' % redis.get('hits')
AI 代码解读
if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True)
AI 代码解读

requirements.txt

flask
redis
AI 代码解读

Dockerfile

FROM python:2.7
ADD . /code
WORKDIR /code
RUN pip install -r requirements.txt
CMD python app.py
AI 代码解读

第二步:构建镜像并推送到阿里云镜像仓库

首先你需要在阿里云容器Hub里创建一个镜像仓库,这个例子里我会使用仓库地址registry.aliyuncs.com/acs-sample/flask

在代码目录里运行docker build -t registry.aliyuncs.com/acs-sample/flask .,构建完成后运行docker push registry.aliyuncs.com/acs-sample/flask

第三步:准备编排文件

flask.yml

web:
    image: registry.aliyuncs.com/acs-sample/flask
    ports:
        - 5000
    links:
        - redis
    labels:
        aliyun.routing.port_5000: "flask"
redis:
    image: redis
AI 代码解读

如果你熟悉docker-compose,你可以在本地使用docker-compose创建应用,不过这个例子里我会直接在容器服务控制台上操作。

第四步:创建应用

打开容器服务控制台,选择左边导航里的“应用”,点击右上角按钮“创建应用”进入创建应用的引导页。

start_create

输入信息后继续下一步

compose

至此,应用已经创建完成

finish

现在,回到应用列表,可以看到flask这个应用已经就绪,也就是创建完成了
list

进入flask应用详细页面,里面有两个服务

services

继续选择web这个服务

access

注意上图中有个“访问端点”,点击访问端点的连接就可以访问Python应用。每点击一次,计数都会增加。

click

简单的4步,就创建了一个带计数功能,使用Redis存储的Python应用。

相关实践学习
巧用云服务器ECS制作节日贺卡
本场景带您体验如何在一台CentOS 7操作系统的ECS实例上,通过搭建web服务器,上传源码到web容器,制作节日贺卡网页。
容器应用与集群管理
欢迎来到《容器应用与集群管理》课程,本课程是“云原生容器Clouder认证“系列中的第二阶段。课程将向您介绍与容器集群相关的概念和技术,这些概念和技术可以帮助您了解阿里云容器服务ACK/ACK Serverless的使用。同时,本课程也会向您介绍可以采取的工具、方法和可操作步骤,以帮助您了解如何基于容器服务ACK Serverless构建和管理企业级应用。 学习完本课程后,您将能够: 掌握容器集群、容器编排的基本概念 掌握Kubernetes的基础概念及核心思想 掌握阿里云容器服务ACK/ACK Serverless概念及使用方法 基于容器服务ACK Serverless搭建和管理企业级网站应用
太公
+关注
目录
打赏
0
2
1
0
78611
分享
相关文章
|
11天前
|
Redis基本数据类型及Spring Data Redis应用
Redis 是开源高性能键值对数据库,支持 String、Hash、List、Set、Sorted Set 等数据结构,适用于缓存、消息队列、排行榜等场景。具备高性能、原子操作及丰富功能,是分布式系统核心组件。
116 2
Redis应用—7.大Value处理方案
本文介绍了一种用于监控Redis大key的方案设计及其实现步骤。主要内容包括:方案设计、安装与配置环境、binlog数据消费者。
217 29
Redis应用—7.大Value处理方案
【Azure Redis】Redis服务端的故障转移(Failover)导致客户端应用出现15分钟超时问题的模拟及解决
在使用 Azure Cache for Redis 服务时,因服务端维护可能触发故障转移。Linux 环境下使用 Lettuce SDK 会遇到超时 15 分钟的已知问题。本文介绍如何通过重启 Primary 节点主动复现故障转移,并提供多种解决方案,包括调整 TCP 设置、升级 Lettuce 版本、配置 TCP_USER_TIMEOUT 及使用其他 SDK(如 Jedis)来规避此问题。
Python接口自动化测试中Mock服务的实施。
总结一下,Mock服务在接口自动化测试中的应用,可以让我们拥有更高的灵活度。而Python的 `unittest.mock`库为我们提供强大的支持。只要我们正确使用Mock服务,那么在任何情况下,无论是接口是否可用,都可以进行准确有效的测试。这样,就大大提高了自动化测试的稳定性和可靠性。
74 0
分布式爬虫去重:Python + Redis实现高效URL去重
分布式爬虫去重:Python + Redis实现高效URL去重
探秘文件共享服务之哈希表助力 Python 算法实现
在数字化时代,文件共享服务不可或缺。哈希表(散列表)通过键值对存储数据,利用哈希函数将键映射到特定位置,极大提升文件上传、下载和搜索效率。例如,在大型文件共享平台中,文件名等信息作为键,物理地址作为值存入哈希表,用户检索时快速定位文件,减少遍历时间。此外,哈希表还用于文件一致性校验,确保传输文件未被篡改。以Python代码示例展示基于哈希表的文件索引实现,模拟文件共享服务的文件索引构建与检索功能。哈希表及其分布式变体如一致性哈希算法,保障文件均匀分布和负载均衡,持续优化文件共享服务性能。
Redis应用—9.简单应用汇总
本文主要介绍了Redis的一些简单应用。
234 26
Redis应用—8.相关的缓存框架
本文介绍了Ehcache和Guava Cache两个缓存框架及其使用方法,以及如何自定义缓存。主要内容包括:Ehcache缓存框架、Guava Cache缓存框架、自定义缓存。总结:Ehcache适合用作本地缓存或与Redis结合使用,Guava Cache则提供了更灵活的缓存管理和更高的并发性能。自定义缓存可以根据具体需求选择不同的数据结构和引用类型来实现特定的缓存策略。
256 16
Redis应用—8.相关的缓存框架
Redis应用—6.热key探测设计与实践
热key问题在高并发系统中可能导致数据层和服务层的严重瓶颈,如Redis集群瘫痪和用户体验下降。为解决此问题,京东开发了JdHotkey热key探测框架,具备实时性、准确性、集群一致性和高性能等特点。该框架由etcd集群、Client端jar包、Worker端集群和Dashboard控制台组成,通过分布式计算快速识别热key并推送至应用内存,有效减轻数据层负载,提升服务性能。JdHotkey适用于多种场景,安装部署简便,支持毫秒级热key探测和集群一致性维护。
241 61
Redis应用—6.热key探测设计与实践

相关产品

  • 容器计算服务
  • 容器服务Kubernetes版
  • 推荐镜像

    更多
    AI助理

    你好,我是AI助理

    可以解答问题、推荐解决方案等