천지 Docker 연습장 경기 상세 공략 + 코드
1. 경기 내용
제목:
/tcdata/num_list.csv에서 한 열의 숫자의 총계/tcdata/num_list.csv 파일에서 최대 10개의 수를 찾아 큰 것부터 작은 것까지 List출력 결과 형식:
{
"Q1":"Hello world",
"Q2":sum ,
"Q3":[top10_list]
}
참고 사항:
"Hello world"를 result.json에 직접 쓰면 된다/tcdata/num_list.csv: 거울을 제출한 후 채점 시스템에 이 파일이 있을 수 있으므로 프로그래밍할 때 직접 인용하면 됩니다다음은 Arilon Centos 7의 예입니다.
폴더 만들기
mkdir -p /data/tianchi_docker_test && cd /data/tianchi_docker_test
tianchi_docker_test 폴더에 파일 만들기touch Dockerfile hello_world.py result.json run.sh
권한을 주다
chmod 755 *
Dockerfile에서는 모델을 직접 복제하면 됩니다.# Base Images
##
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/tcc-public/python:3
##
ADD . /
## （ run.sh ， ）
WORKDIR /
## sh run.sh
CMD ["sh", "run.sh"]
hello-world.py# coding:utf-8
import json
import csv
file_name = '/tcdata/num_list.csv'
data = []
# ， Hello world
result = {
"Q1": "Hello world",
"Q2": 0,
"Q3": []
}
# ，
with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as f:
reader = csv.reader(f)
for row in reader:
data.append(int(row[0]))
sum = sum(data)
result['Q2'] = sum
#
result['Q3'] = sorted(data, reverse=True)[0:10]
# result.json
with open('result.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(result, f)
run.shpython hello-world.py
3. 미러링 구축 및 푸시
아리운 용기 이미지 서비스에 로그인
docker login --username= @aliyun.com registry.cn-shanghai.aliyuncs.com
미러링 구성(참고: 현재 디렉토리의 Dockerfile을 사용하여 미러링을 구성한다는 의미)
docker build -t registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/ / : .
미러 밀어넣기
docker push registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/ / :
결과를 제출하고 미러 경로에 다음을 입력합니다.
registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/ / :
OK,good luck !
이 내용에 흥미가 있습니까?
현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
첫 번째 Docker for Mac참고 , 나는 옆에 있는 Mac에 Docker를 설치하고 컨테이너를 세워 보고 싶다. Docker Hub를 처음 사용할 때는 계정을 만들어야 합니다. Docker.dmg을 실행하면 Docker가 설치됩니다. Dock...
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
CC BY-SA 2.5, CC BY-SA 3.0 및 CC BY-SA 4.0에 따라 라이센스가 부여됩니다.
좋은 웹페이지 즐겨찾기
