Kapsayıcılı Python web uygulamasını yerel olarak derleme ve çalıştırma

Öğretici serisinin bu bölümünde, yerel bilgisayarınızda kapsayıcılı Django veya Flask Python web uygulaması oluşturmayı ve çalıştırmayı öğreneceksiniz. Bu uygulamanın verilerini depolamak için yerel mongoDB örneğini veya MongoDB için Azure Cosmos DB'yi kullanabilirsiniz. Bu makale, 5 bölümden oluşan bir öğretici serisinin 2. bölümüdür. Bu makaleye başlamadan önce 1. bölümü tamamlamanız gerekir.

Aşağıdaki hizmet diyagramı, bu makalede ele alınan yerel bileşenleri vurgular. Bu makalede, MongoDB için Azure Cosmos DB yerel bir MongoDB örneği yerine yerel bir Docker görüntüsüyle kullanmayı da öğreneceksiniz.

Örnek Python uygulamasını kopyalama veya indirme

Bu bölümde, Docker görüntüsü oluşturmak için kullandığınız örnek Python uygulamasını kopyalayabilir veya indirebilirsiniz. Django veya Flask Python web uygulaması arasında seçim yapabilirsiniz. Kendi Python web uygulamanız varsa, bunun yerine bunu kullanmayı seçebilirsiniz. Kendi Python web uygulamanızı kullanıyorsanız, uygulamanızın kök klasöründe bir Dockerfile olduğundan ve mongoDB veritabanına bağlanaabildiğinden emin olun.

Git kopyası

1. Aşağıdaki komutlardan birini kullanarak Django veya Flask deposunu yerel bir klasöre kopyalayın:

   Django

   # Django
   git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app.git
   

   Flask

   # Flask
   git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app.git
   

2. Kopyalanan deponuzun kök klasörüne gidin.

   Django

   # Django
   cd msdocs-python-django-container-web-app
   

   Flask

   # Flask
   cd msdocs-python-flask-container-web-app
   

İndirme

https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app veya https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app adresini ziyaret edin.

1. Kod'u seçin ve ardından ZIP'i indir seçeneğine tıklayın.

2. ZIP dosyasını yerel bir klasöre açın.

Docker görüntüsü oluşturma

Bu bölümde, Visual Studio Code veya Azure CLI kullanarak Python web uygulaması için bir Docker görüntüsü oluşturacaksınız. Docker görüntüsü Python web uygulamasını, bağımlılıklarını ve Python çalışma zamanını içerir. Docker görüntüsünü, görüntünün içeriğini ve davranışını tanımlayan bir Dockerfile'dan oluşturursunuz. Dockerfile, kopyaladığınız veya indirdiğiniz (veya kendiniz sağladığınız) örnek uygulamanın kök klasöründedir.

Tavsiye

Azure CLI'yı kullanmaya yeni başladıysanız Azure CLI'yi yerel olarak indirip yüklemeyi veya Azure Cloud Shell'de Azure CLI komutlarını çalıştırmayı öğrenmek için bkz. Azure CLI ile çalışmaya başlama.

Azure CLI

Docker CLI kullanarak Docker görüntüsünü oluşturmak için Docker gerekir. Docker'ı yükledikten sonra bir terminal penceresi açın ve örnek klasöre gidin.

Uyarı

Bu bölümdeki adımlar Docker daemon'unun çalışmasını gerektirir. Windows gibi bazı yüklemelerde, devam etmeden önce daemon'ı başlatan Docker Desktop açmanız gerekir.

1. Örnek uygulamanın kök klasöründe aşağıdaki komutu çalıştırarak Docker'ın erişilebilir olduğunu onaylayın.

   docker
   

   Bu komutu çalıştırdıktan sonra Docker CLI ile ilgili yardım görürseniz Docker erişilebilir durumdadır. Aksi takdirde, Docker'ın yüklü olduğundan ve kabuğunuza Docker CLI'ye erişim izni verdiğinizden emin olun.

2. Docker build komutunu kullanarak Python web uygulaması için Docker görüntüsünü oluşturun .

   Komutun genel biçimi şeklindedir docker build --rm --pull --file "<path-to-project-root>/Dockerfile" --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" --tag "<container-name>:latest" "<path-to-project-root>".

   Projenin kök klasöründeyseniz Docker görüntüsünü oluşturmak için aşağıdaki komutu kullanın. Komutun sonundaki nokta (".") komutun çalıştırıldığı geçerli dizine başvurur. Yeniden derlemeye zorlamak için şunu ekleyin: --no-cache.

   Uyarı

   Örnek depo Python 3.8 kullanır. Kendi Dockerfile'ınızı oluşturuyorsanız 3.12 veya 3.13 gibi desteklenen bir Python sürümü kullanın. Şu anda desteklenen sürümler için bkz. Python sürüm desteği.

   Bash

   #!/bin/bash
   docker build --rm --pull \
     --file "Dockerfile" \
     --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" \
     --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" \
       .
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   docker build --rm --pull `
     --file "Dockerfile" `
     --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" `
     --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" `
       .
   

3. Docker images komutunu kullanarak görüntünün başarıyla oluşturulduğundan emin olun.

   docker images
   

   Komutu, diğer görüntü özellikleri arasında REPOSITORY adı, TAG ve CREATED tarihlerine göre görüntülerin listesini döndürür.

VS Code

Docker görüntüsünü Visual Studio Code kullanarak yerel olarak oluşturmak için Visual Studio Code ve Docker uzantısı gerekir. Devam etmeden önce Visual Studio Code ve Docker uzantısını yükleyin. Visual Studio Code ve Docker uzantısını yükledikten sonra kopyaladığınız veya indirdiğiniz örnek klasöre gidin ve code . komutunu kullanarak VS Code'u açın.

Uyarı

Bu bölümdeki adımlar Docker daemon'unun çalışmasını gerektirir. Windows gibi bazı yüklemelerde, devam etmeden önce daemon'ı başlatmak için Docker Desktop açmanız gerekir.

1. Visual Studio Code ve Docker uzantısını yükledikten sonra kopyaladığınız veya indirdiğiniz örnek klasöre gidin ve code . komutunu kullanarak VS Code'u açın.

2. VS Code'da Docker uzantısını açın ve ardından Etkinlik Çubuğu'nda Docker uzantısını seçin.

   

   Docker uzantısı "Bağlanılamadı" hatası bildiriyorsa Docker'ın yüklü ve çalışır durumda olduğundan emin olun.

3. Docker görüntüsünü oluşturmak için Dockerfile dosyasına sağ tıklayın ve ardından Görüntü Oluştur... öğesini seçin.

   Dockerfile söz dizimi hakkında daha fazla bilgi için dockerfile başvurusuna bakın.

4. Görüntünün oluşturulduğundan emin olmak için Docker uzantısının IMAGES bölümünü genişletin ve yakın zamanda oluşturulan görüntüyü arayın. Bu kapsayıcı görüntüsünün adı "msdocspythoncontainerwebapp" şeklindedir (bu değer .vscode/tasks.json dosyasında ayarlanır).

   

Bu noktada, "latest" etiketine sahip "msdocspythoncontainerwebapp" adlı yerel bir Docker görüntüye sahipsiniz. Etiketler sürüm ayrıntılarını, amaçlanan kullanımı, kararlılığı ve diğer ilgili bilgileri tanımlamaya yardımcı olur. Daha fazla bilgi için bkz . Kapsayıcı görüntülerini etiketleme ve sürüm oluşturma önerileri.

Uyarı

Vs Code'dan oluşturduğunuz görüntüleri veya Docker CLI'yi doğrudan Docker Desktop uygulamasını kullanarak görüntüleyebilirsiniz.

MongoDB'i ayarlama

Python web uygulamanız, verileri depolamak için bir MongoDB veritabanı ve her ikisi de restaurants_reviews adlı bir koleksiyon gerektirir. Bu öğreticide, veritabanı ve koleksiyon oluşturmak ve bunlara erişmek için hem MongoDB'nin yerel yüklemesini hem de MongoDB için Azure Cosmos DB örneğini kullanacaksınız.

Önemli

Üretimde kullandığınız mongoDB veritabanını kullanmayın. Bu öğreticide, bu MongoDB örneklerinden birine ait MongoDB bağlantı dizesini bir ortam değişkeninde depolayın. Kapsayıcınızı docker inspect kullanarak denetleyebilen herkes bu bağlantı dizesi görebilir.

Yerel MongoDB

Azure CLI kullanarak mongoDB'nin yerel bir örneğini oluşturun.

1. Henüz yüklü değilse MongoDB'yi yükleyin.

   MongoDB'nin yüklü olup olmadığını denetlemek için MongoDB Kabuğunu (mongosh) kullanın. Aşağıdaki komutlar işe yaramazsa mongosh'u açıkça yüklemeniz veya mongosh'u MongoDB sunucunuza bağlamanız gerekebilir.

   • MongoDB kabuğunu açmak ve hem MongoDB kabuğunun hem de MongoDB sunucusunun sürümünü almak için aşağıdaki komutu kullanın:

     mongosh
     

     Tavsiye

     Sisteminizde yüklü mongoDB sunucusunun yalnızca sürümünü döndürmek için MongoDB kabuğunu kapatıp yeniden açın ve aşağıdaki komutu kullanın: mongosh --quiet --exec 'db.version()'

     Bazı kurulumlarda bash kabuğunuzda mongo daemon'unu doğrudan çağırabilirsiniz.

     mongod --version
     

2. klasöründeki mongod.cfg dosyasını \MongoDB\Server\8.0\bin düzenleyin ve anahtarına bilgisayarınızın bindIP yerel IP adresini ekleyin.

   Uyarı

   Yapılandırma dosyası yolu işletim sistemine ve MongoDB sürümüne göre değişir. macOS'te /usr/local/etc/mongod.conf veya /opt/homebrew/etc/mongod.conf ifadesini arayın. Linux'ta /etc/mongod.conf öğesini kontrol edin.

   bindip MongoD yapılandırma dosyasındaki anahtar, MongoDB'nin istemci bağlantıları için dinlediğini konak adlarını ve IP adreslerini tanımlar. Yerel geliştirme bilgisayarınızın geçerli IP'sini ekleyin. Docker kapsayıcısında yerel olarak çalışan örnek Python web uygulaması bu adresle konak bilgisayara iletişim kurar.

   Örneğin, yapılandırma dosyasının bir bölümü şu şekilde görünmelidir:

   net:
     port: 27017
     bindIp: 127.0.0.1,<local-ip-address>
   

3. Değişikliklerinizi bu yapılandırma dosyasına kaydedin.

   Önemli

   Bu yapılandırma dosyasında yaptığınız değişiklikleri kaydetmek için yönetici ayrıcalıklarına sahip olmanız gerekir.

4. Yapılandırma dosyasındaki değişiklikleri almak için MongoDB'yi yeniden başlatın.

5. Bir MongoDB kabuğu açın ve aşağıdaki komutu çalıştırarak veritabanı adını "restaurants_reviews" ve koleksiyon adını "restaurants_reviews" olarak ayarlayın. VS Code MongoDB uzantısı veya mongoDB kullanan başka bir araçla da veritabanı ve koleksiyon oluşturabilirsiniz.

   > help
   > use restaurants_reviews
   > db.restaurants_reviews.insertOne({})
   > show dbs
   > exit
   

Önceki adımı tamamladıktan sonra yerel MongoDB bağlantı dizesi "mongodb://127.0.0.1:27017/", veritabanı adı "restaurants_reviews" ve koleksiyon adı "restaurants_reviews" olur.

MongoDB için Azure Cosmos DB

Şimdi Azure CLI kullanarak MongoDB örneği için bir Azure Cosmos DB oluşturun.

Uyarı

Bu öğretici serisinin 4. bölümünde, Web uygulamasını Azure App Service'te çalıştırmak için MongoDB için Azure Cosmos DB örneğini kullanırsınız.

Aşağıdaki betiği çalıştırmadan önce konumu, kaynak grubunu ve MongoDB için Azure Cosmos DB hesap adını uygun değerlerle değiştirin (isteğe bağlı). İşiniz bittiğinde bunların silinmesini kolaylaştırmak için bu öğreticide oluşturduğunuz tüm Azure kaynakları için aynı kaynak grubunu kullanın.

Komut dosyasının çalıştırılması birkaç dakika sürer. Komutun az cosmosdb create tamamlanması 5-10 dakika sürebilir.

Bash

#!/bin/bash
# LOCATION: The Azure region. Use the "az account list-locations -o table" command to find a region near you.
LOCATION='westus'
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
RESOURCE_GROUP_NAME='msdocs-web-app-rg'
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.
ACCOUNT_NAME='msdocs-cosmos-db-account-name'

# Create a resource group
echo "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
echo "Creating $ACCOUNT_NAME. This command may take a while to complete."
az cosmosdb create --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --kind MongoDB

# Create a MongoDB API database
echo "Creating database restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb database create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name restaurants_reviews

# Create a MongoDB API collection
echo "Creating collection restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb collection create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --database-name restaurants_reviews --name restaurants_reviews

# Get the connection string for the MongoDB database
echo "Get the connection string for the MongoDB account"
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

echo "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above"

PowerShell

# PowerShell syntax
# LOCATION: The Azure region. Use "az account list-locations -o table" to find a region near you.
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongoDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.

$LOCATION = "westus"
$RESOURCE_GROUP_NAME = "msdocs-web-app-rg"
$ACCOUNT_NAME = "msdocs-cosmos-db-account-name"

# Create a resource group
Write-Output "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
Write-Output "Creating $ACCOUNT_NAME. This command may take a while to complete."
az cosmosdb create --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --kind MongoDB

# Create a MongoDB API database
Write-Output "Creating database restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb database create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name "restaurants_reviews"

# Create a MongoDB API collection
Write-Output "Creating collection restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb collection create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --database-name "restaurants_reviews" --name "restaurants_reviews"

# Get the connection string for the MongoDB database
Write-Output "Getting the connection string for the MongoDB account..."
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

Write-Output "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above."

Betik tamamlandığında, son komutun çıktısından Birincil MongoDB Bağlantı Dizesi'ni panonuza veya başka bir konuma kopyalayın.

{
  "connectionStrings": [
    {
      "connectionString": ""mongodb://msdocs-cosmos-db:pnaMGVtGIRAZHUjsg4GJBCZMBJ0trV4eg2IcZf1TqV...5oONz0WX14Ph0Ha5IeYACDbuVrBPA==@msdocs-cosmos-db.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&replicaSet=globaldb&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000&appName=@msdocs-cosmos-db@"",
      "description": "Primary MongoDB Connection String",
      "keyKind": "Primary",
      "type": "MongoDB"
    },

    ...
  ]
}

Önceki adımı tamamladıktan sonra MongoDB için Azure Cosmos DB bağlantı dizesi mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>, adlı bir veritabanı ve adlı restaurants_reviewsrestaurants_reviewsbir koleksiyonunuz vardır.

Azure CLI kullanarak MongoDB hesabı için Cosmos DB oluşturma ve veritabanı ve koleksiyon oluşturma hakkında daha fazla bilgi için bkz. Azure CLI kullanarak Azure Cosmos DB için MongoDB için veritabanı ve koleksiyon oluşturma. PowerShell' i, VS Code Azure Veritabanları uzantısını ve Azure portalını da kullanabilirsiniz.

Tavsiye

VS Code Azure Veritabanları uzantısında MongoDB sunucusuna sağ tıklayıp bağlantı dizesini alabilirsiniz.

Görüntüyü bir kapsayıcıda yerel olarak çalıştırma

Artık yerel MongoDB örneğinizi veya MongoDB için Cosmos DB örneğinizi kullanarak Docker kapsayıcısını yerel olarak çalıştırmaya hazırsınız. Öğreticinin bu bölümünde, görüntüyü yerel olarak çalıştırmak için VS Code veya Azure CLI kullanmayı öğreneceksiniz. Örnek uygulama, ortam değişkenleri kullanılarak MongoDB bağlantı bilgilerinin geçirilmesini bekler. Ortam değişkenlerini yerel olarak kapsayıcıya geçirmek için çeşitli yöntemler vardır. Her yöntemin güvenlik açısından avantajları ve dezavantajları vardır. Kapsayıcıdaki kodda hassas bilgileri denetlemekten veya bırakmaktan kaçının.

Uyarı

Web uygulamasını Azure dağıttığınızda, web uygulaması App Service yapılandırma ayarları olarak ayarlanan ortam değerlerinden bağlantı bilgilerini alır. Yerel geliştirme ortamı senaryosunda yapılan değişikliklerin hiçbiri geçerli değildir.

Azure CLI

MongoDB yerel

Docker görüntüsünü yerel olarak çalıştırmak için yerel MongoDB örneğiniz ile aşağıdaki komutları kullanın.

1. Görüntünün en son sürümünü çalıştırın.

   Bash

   #!/bin/bash
   
   # Define variables
   # Set the port number based on the framework being used:
   # 8000 for Django, 5000 for Flask
   export PORT=<port-number>  # Replace with actual port (e.g., 8000 or 5000)
   
   # Set your computer''s IP address (replace with actual IP)
   export YOUR_IP_ADDRESS=<your-computer-ip-address>  # Replace with actual IP address
   
   # Run the Docker container with the required environment variables
   docker run --rm -it \
     --publish "$PORT:$PORT" \
     --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" \
     --env CONNECTION_STRING=mongodb://mongoservice:27017 \
     --env DB_NAME=restaurants_reviews \
     --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
     --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" \
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   # Define variables
   # Set the port number based on the framework being used:
   # 8000 for Django, 5000 for Flask
   $PORT = "your_port_number"  # Replace with your actual port number
   $YOUR_IP_ADDRESS = "your_ip_address"  # Replace with your actual IP address
   
   # Run the Docker container with the required environment variables
   docker run --rm -it `
       --publish "${PORT}:${PORT}" `
       --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" `
       --env CONNECTION_STRING="mongodb://mongoservice:27017" `
       --env DB_NAME="restaurants_reviews" `
       --env COLLECTION_NAME="restaurants_reviews" `
       --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" `
       msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

2. Konteynerin çalıştığını onaylayın. Başka bir konsol penceresinde docker container ls komutunu çalıştırın.

   docker container ls
   

   Kapsayıcınızı msdocspythoncontainerwebapp:latest listede görürsünüz. Çıkışın NAMES sütununa ve PORTS sütununa dikkat edin. Kapsayıcıyı durdurmak için kapsayıcı adını kullanın.

3. Web uygulamasını test edin.

   Django için http://127.0.0.1:8000, Flask için http://127.0.0.1:5000/ adresine gidin.

4. Kapsayıcıyı kapatın.

   docker container stop <container-name>
   

MongoDB için Azure Cosmos DB

Docker görüntüsünü Azure'da çalıştırmak için MongoDB için Azure Cosmos DB örneğinizle aşağıdaki komutları kullanın.

1. Görüntünün en son sürümünü çalıştırın.

   Bash

   #!/bin/bash
   # PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
   export PORT=<port-number>
   export CONNECTION_STRING="<connection-string>"
   
   docker run --rm -it \
     --publish $PORT:$PORT/tcp \
     --env CONNECTION_STRING=$CONNECTION_STRING \
     --env DB_NAME=restaurants_reviews \
     --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
     --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate \
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   # PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
   $PORT=<port-number>
   $CONNECTION_STRING="<connection-string>"
   
   docker run --rm -it `
     --publish ${PORT}:${PORT}/tcp `
     --env CONNECTION_STRING=$CONNECTION_STRING `
     --env DB_NAME=restaurants_reviews `
     --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews `
     --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate `
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   Tanıtım amacıyla, bu örnekte hassas bilgilerin geçirilmesi gösterilmektedir. docker container inspect komutunu kullanarak kapsayıcıyı inceleyerek bağlantı dizesi bilgilerini görüntüleyebilirsiniz. Gizli dizileri işlemenin bir diğer yolu da Docker'ın BuildKit işlevselliğini kullanmaktır.

2. Yeni bir konsol penceresi açın ve kapsayıcının çalıştığını onaylamak için aşağıdaki docker container ls komutunu çalıştırın.

   docker container ls
   

   Kapsayıcınızı msdocspythoncontainerwebapp:latest listede görürsünüz. Çıkışın NAMES sütununa ve PORTS sütununa dikkat edin. Kapsayıcıyı durdurmak için kapsayıcı adını kullanın.

3. Web uygulamasını test edin.

   Django için http://127.0.0.1:8000, Flask için http://127.0.0.1:5000/ adresine gidin.

4. Kapsayıcıyı kapatın.

   docker container stop <container-name>
   

VS Code

Öğreticinin bu bölümünde, kapsayıcıyı çalıştırmak için Visual Studio Code'daki Docker uzantısını kullanın. VS Code'da yerel MongoDB örneğiniz için bağlantı dizesini veya MongoDB için Cosmos DB örneğinizi kullanabilirsiniz.

1. Örnek uygulamanın .vscode klasöründe ,settings.json dosyası Docker uzantısını kullandığınızda ne olacağını tanımlar ve etiketin bağlam menüsünden Etkileşimli Çalıştır veya Çalıştır'ı seçin. settings.json dosyası, (MongoDB local) ve (MongoDB Azure) senaryolarının her biri için iki şablon içerir.

   

   Yerel bir MongoDB veritabanı kullanıyorsanız:

   • <YOUR_IP_ADDRESS>'nin her iki örneğini IP adresinizle değiştirin.

   • her iki <CONNECTION_STRING> örneğini de MongoDB veritabanınızın bağlantı dizginizle değiştirin.

   • "docker.commands.run" ve "docker.commands.runInteractive" kod blokları için MongoDB yerel şablonları için Docker çalıştırma komutuna geçirilen değişkenlerin dizesine aşağıdaki ortam değişkenini ekleyin:

     -e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
     

   MongoDB için Azure Cosmos DB veritabanı kullanıyorsanız:

   • <CONNECTION_STRING> öğesinin her iki örneğini de MongoDB için Azure Cosmos DB bağlantı dizesiyle değiştirin.

   • "docker.commands.run" ve "docker.commands.runInteractive" kod blokları için MongoDB için Azure Cosmos DB şablonlarının Docker çalıştırma komutuna geçirilen değişkenlerin dizesine aşağıdaki ortam değişkenini ekleyin:

     -e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
     

2. docker.dockerPath Şablonlar tarafından kullanılan yapılandırma ayarını yapın. docker.dockerPath ayarlamak için VS Code Komut Paleti'ni (Ctrl+Shift+P) açın, "Tercihler: Çalışma Alanı Ayarlarını Aç" yazın ve ardından Ayarlarda ara kutusuna "docker.dockerPath" girin. Ayarın değeri için "docker" girin (tırnak işaretleri olmadan).

   Uyarı

   Hem veritabanı adı hem de koleksiyon adı olarak restaurants_reviewskabul edilir.

3. Görüntüyü çalıştırın.

   1. Docker uzantısının IMAGES bölümünde, yerleşik görüntüyü bulun.

   2. En son etiketi bulmak için resmi genişletin, sağ tıklayın ve Etkileşimli Çalıştır'ı seçin.

   3. "Etkileşimli çalıştırma yapılandırması (MongoDB yerel)" veya "Etkileşimli çalıştırma yapılandırması (MongoDB Azure)" gibi senaryonuza uygun görevi seçmeniz istenir.

   Etkileşimli bir çalıştırmayla kodda bulunan ve hata ayıklama için faydalı olabilecek herhangi bir yazdırma ifadesini görürsünüz. Ayrıca, etkileşimli olmayan ve standart girişi açık tutmayan Çalıştır'ı da seçebilirsiniz.

   

   Önemli

   Varsayılan terminal profili (Windows) Komut İstemi olarak ayarlanırsa bu adım başarısız olur. Varsayılan profili değiştirmek için VS Code Komut Paleti'ni (Ctrl+Shift+P) açın, "Terminal: Varsayılan Profili Seç" yazın ve açılan menüden Git Bash veya PowerShell gibi farklı bir profil seçin.

4. Docker kapsayıcısının çalıştığını onaylayın.

   1. Docker uzantısının KAPSAYICILAR bölümünde kapsayıcıyı bulun.

   2. Tek Tek Kapsayıcılar düğümünü genişletin ve "msdocspythoncontainerwebapp" kapsayıcısının çalıştığını onaylayın. Kapsayıcı adının yanında yeşil bir üçgen simgesi arayın.

   

5. Kapsayıcı adına sağ tıklayıp Tarayıcıda Aç'ı seçerek web uygulamasını test edin.

   

   Tarayıcı, varsayılan tarayıcınızda "http://127.0.0.1:8000" yazısı Django için, "http://127.0.0.1:5000/" yazısı Flask için açılır.

   Uyarı

   Zaman aşımı hatası alırsanız MongoDB hizmetinin çalıştığını doğrulayın. Aksi takdirde VS Code'da Docker kapsayıcısını durdurun ve MongoDB hizmetini yeniden başlatın. Ardından Docker kapsayıcısını yeniden başlatın ve tarayıcınızda web uygulamasına erişmeyi deneyin.

6. Konteyneri durdurun.

   1. Docker uzantısının KAPSAYICILAR bölümünde çalışan kapsayıcıyı bulun.

   2. Kapsayıcıya sağ tıklayın ve Durdur'u seçin.

   

Tavsiye

Ayrıca bir çalıştırma veya hata ayıklama yapılandırması seçerek kapsayıcıyı çalıştırabilirsiniz. Çalıştırdığınızda veya hata ayıkladığınızda ,tasks.json'daki Docker uzantısı görevleri çağrılır. Çağrılan görev, seçtiğiniz başlatma yapılandırmasına bağlıdır. "Docker: Python (MongoDB yerel)" görevi için YOUR-IP-ADDRESS değerini< belirtin>. "Docker: Python (MongoDB Azure)" görevi için CONNECTION-STRING< değerini belirtin>.

Ayrıca bir görüntüden kapsayıcı başlatabilir ve Docker Desktop uygulamasını kullanarak durdurabilirsiniz.

Sonraki adım

Azure'da kapsayıcı görüntüsü oluşturma