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以编译一个 sample 为例，出现找不到 “stddef.h” 文件的错误，如下：

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$ proc sample.pc

Pro*C/C++: Release 11.2.0.1.0 - Production on Wed Dec 26 00:40:15 2012

Copyright (c) 1982, 2009, Oracle and/or its affiliates.  All rights reserved.

System default option values taken from: /usr/local/oracle/product/11.2.0/dbhome_1/precomp/admin/pcscfg.cfg

Error at line 33, column 10 in file /usr/include/stdlib.h
#include <stddef.h>
.........1
PCC-S-02015, unable to open include file
Error at line 147, column 10 in file /usr/include/sys/types.h
#include <stddef.h>
.........1
PCC-S-02015, unable to open include file
Error at line 25, column 10 in file /usr/include/alloca.h
#include <stddef.h>
.........1

...........

解决办法：

  1. 先确定 stddef.h 在gcc的哪个目录下

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    find /usr -name stddef.h 
    /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.4.4/include/stddef.h

  2. 在 $ORACLE_HOME/precomp/admin/pcscfg.cfg 文件中加入这个目录

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    /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.4.4/include/

然后再编译：
$ proc sample.pc

生成对应的 sample.c 文件，问题解决。

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程序猿最喜欢的就是写代码，最不喜欢的莫过于写文档。项目刚开始的时候，可能还写一些文档，但是到了项目紧急的时候能把代码写完就不错了，文档的事情就等不忙的时候再慢慢写，然后这个慢慢写的过程基本也是不具有操作性的；而且就算写了，文档和代码的同步工作又是一个让人无比头疼的事情。话说回来，我们每次写代码都会写注释，有什么是比代码注释更好的文档呢。
Sphinx是一个自动化生成Python文档的工具，其可以提取Python代码中的文档注释自动生成文档，方便我们快速生成帮助文件，包括Python的官方文档都是用该工具生成的，下面我就向大家介绍下Sphinx的基础使用方式用。

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qt5.8 中文乱码

解决方法：pragma execution_character_set(“utf-8”)

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Docker技术越来越得到广泛的应用。利用Docker可以创建一个隔离的、自包含的程序运行环境，并且非常方便的进行部署。这篇文章将详细介绍，如何在Docker中开发Flask应用以及如何在Docker中来运行、访问Flask应用。

Docker的优势

通常对于Python开发来讲，我们可以借助virtualenv来建立彼此独立的开发环境。比如应用程序A依赖Python2.7，而应用程序B依赖Python3.5。我们可以分别建立两个virtualenv，其中一个安装python2.7，另外一个安装python3.5。之后我们就可以在各自的虚拟环境中进行开发了。貌似，viertualenv完美解决了不同程序的环境依赖问题。可是，真的是这样吗？

想象一下，我们在开发环境搭建了一套virtualenv，如果部署到生产环境中，还需要再生产环境再部署一套完全一样的virtualenv，对不对？而且还需要在主机上安装必要的软件才能建立虚拟环境。

利用Docker就可以解决这个问题。Docker不但可以做到在同一台主机上开发时建立不同的环境，还可以将建立的Docker镜像搬到其他不同的主机上，而不需要再次安装环境就可以运行程序。这样就可以保证开发、测试、生产环境的服务器上的环境完全一致。

本篇文章默认已经在你的服务器上安装好了Docker服务。如不会安装请参考Docker的官方文档。本文重点是讲解如何构建Docker镜像、如何在镜像中开发Flask程序、如何在镜像中运行Flask应用。

创建Docker镜像

搭建Flask应用的框架

先创建一个Flask应用程序的目录，我们叫它toolbox_docker。

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$ cd ~
$ mkdir -p toolbox_docker
$ cd toolbox_docker

在这个目录中，我们将创建Flask应用程序的源码文件夹toolbox、用于构建Docker镜像的Dockerfile以及Flask应用说明文件Readme.md。

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├── Dockerfile
├── Readme.md
└── toolbox

Flask 应用程序源码toolbox目录结构如下：

├── app
├── manage.py
├── requirements.txt
└── start_server.sh

在这个程序的源码中，包含Flask应用的管理脚本、项目的依赖requirements.txt、以及Flask应用的启动脚本start_server.sh。

创建entry-point启动脚本

entry-point启动脚本是用来启动Flask应用程序的。这个脚本可以作为容器启动时的默认命令，这样在容器启动时，Flask应用程序就被启动了。
start_server.sh脚本如下：

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#!/bin/bash
set -e
touch /opt/toolbox/log/gunicorn.log
touch /opt/toolbox/log/gunicorn.err
touch /opt/toolbox/log/access.log
 
# Start Gunicorn processes
echo Starting Gunicorn...
exec gunicorn manage:app \
        --bind 0.0.0.0:8000 \
        --workers 4 \
        --log-level=info \
        --log-file=/opt/toolbox/log/gunicorn.log \
        --access-logfile=/opt/toolbox/log/access.log \
        "$@"
echo Gunicorn is running...

在这个脚本中，我们创建了三个log files用于记录gunicorn的运行情况。并且通过gunicorn启动Flask应用。
最后，”$@”允许我们在容器启动时，再传递额外的参数给gunicorn。
另外，要记得修改start_server.sh的执行权限：
$ chmod u+x start_server.sh

创建Dockerfile

创建Docker镜像的构建文件Dockerfile。内容如下：

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# Dockerfile to run a flask-based web application# Based on an centos:7 image 
##########################################################

# Set the base image to use to centos 
FROM centos:7

# Set the file maintainer 
MAINTAINER liuchunming033,liuchunming033@163.com

# Set env varibles used in this Dockerfile (add a unique prefix, such as DOCKYARD) 
# Local directory with project source 
ENV DOCKYARD_SRC=toolbox 
# Directory in [Container](http://lib.csdn.net/base/docker "Docker知识库") for all project files 
ENV DOCKYARD_SRCHOME=/opt 
# Directory in container for project source files 
ENV DOCKYARD_SRCPROJ=/opt/toolbox

# Update the defualt application repository source list 
RUN yum -y install epel-release 
RUN yum -y install python-pip 
RUN yum clean all

# Copy application source code to SRCDIR 
COPY $DOCKYARD_SRC $DOCKYARD_SRCPROJ

# Create application subdirectories 
WORKDIR $DOCKYARD_SRCPROJ 
RUN mkdir log 
VOLUME [“$DOCKYARD_SRCPROJ/log/”]

# Install Python dependencies 
RUN pip install -r $DOCKYARD_SRCPROJ/requirements.txt

# Port to expose 
EXPOSE 8000

# Copy entrypoint script into the image 
WORKDIR $DOCKYARD_SRCPROJ 
ENTRYPOINT [“./start_server.sh”]

Dockerfile表明了我们构建Docker镜像的步骤。
1、我们将centos:7作为基础镜像，后续的指令都是在此基础镜像中安装的；
2、使用ENV指令在Container中设置环境变量。这些环境变量可以在Dockerfile的后面指令中使用，也可以被在该容器中运行的程序使用。
3、执行YUM安装系统工具pip，pip用于安装后续requirements.txt中的依赖包
4、将Docker主机上的目录DOCKYARD_SRC内容，复制到镜像中的DOCKYARD_SRCPROJ目录。
5、使用requirements.txt来安装Python依赖。
6、使用EXPOSE指令暴露8000端口，以便容器外可以访问8000端口
7、ENTRYPOINT指令规定了在容器启动时执行的指令。这里是启动Flask应用的脚本。

构建Docker镜像

$ docker build -t automation/toolbox ~/toolbox_docker
将构建的Docker镜像命名为automation/toolbox。该构建执行过程中将经过一系列的Step。最终将输出类似Successfully built 08de9083be30的信息。表示构建镜像已经完成。构建完成后，执行docker images命名查看构建后的镜像：

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REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE 
automation/toolbox latest 08de9083be30 3 days ago 360.7 MB

启动Docker容器

执行docker run命令启动构建的镜像：
sudo docker run –rm -d -p 8002:8000 -v /var/log/toolbox:/opt/toolbox/log –name toolbox_server –restart=always automation/toolbox
上面这个命令的解释如下：
1、 –rm 表示每次启动容器时，删除旧的容器
2、-d 表示后台启动容器
3、-p 8002:8000 表示将Docker主机的8002端口与容器的8000接口绑定，这样访问Docker主机的8002端口时就相当于访问了容器内的8000端口。而容器内的8000端口正好是Flask应用提供的端口。
4、-v 表示将Docker主机的/var/log/toolbox目录与容器内的/opt/toolbox/log目录做映射。这样Flask应用在容器内产生的log文件就可以在主机的/var/log/toolbox目录里面直接读取了。
5、–name 选项给启动的容器起了一个名字
6、–restart=always表示当容器中的Flask应用停止或者崩溃时，要重新启动Docker容器
6、automation/toolbox是镜像的名字。

查看Docker容器

执行docker ps命令查看docer容器:

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CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 
ce272d8960b4 automation/toolbox “/start_server.sh” 3 days ago Up 3 days 0.0.0.0:8002->8000/tcp toolbox_server1

管理Docker容器

下面的命令用于启动、停止、重启Docker容器：

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$ docker stop toolbox_server1 
$ docker start toolbox_server1 
$ docker restart toolbox_server1

修改Gunicorn启动选项

Docker允许在容器启动时传递参数给容器中执行的命令，在本文中Docker容器启动时，执行的是start_server.sh。start_server.sh脚本中执行的是Gnicorn，因此传递参数给start_server.sh时，就相当于传递参数给Gnicorn了。比如要修改Gnicorn启动的线程数，可以这么做：
docker run automation/toolbox --workers 5

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app / db上下文 环境中测试脚本

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from flask import Flask
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
app = Flask(__name__)
with app.app_context():
    app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = True
    app.config['SQLALCHEMY_DATABASE_URI'] = 'sqlite:///~/work/TowerMonitor/TMService/db/global.db'
    db = SQLAlchemy(app)
 
    if __name__ == '__main__':

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方法一：

1.制作一个心仪的图标app.ico(制作工具)

2.拷贝到源代码目录中

3.在*.project文件中添加一行：

RC_ICONS = app.ico

方法二：

1.制作一个心仪的图标app.ico(制作工具)

2.拷贝到源代码目录中

3.在项目的目录中新建文本文档，并且重命名为：proj.rc

4.打开proj.rc文档，编辑如下内容：

IDI_ICON1 ICON DISCARDABLE “app.ico”

5.在*.project文件中添加如下一行：

RC_FILE = proj.rc

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  • 安装好Docker 并且能运行 Docker HelloWorld 后

  • 运行一个容器
    sudo docker run -i -t ubuntu /bin/bash

    • -i 保证容器 STDIN 开启
    • -t 告诉 Docker 为要创建的容器分配一个伪 tty 终端
    • 这样新创建的容器才能提供一个交互式Shell
    • 容器创建完毕后就会执行容器中的 /bin/bash 命令启动一个Bash shell

  • 使用第一个容器

    • 在容器中执行命令
      apt-get update
      apt-get install vim
    • 更新 Ubuntu , 安装 vim

  • 退出容器
    exit 退出当前容器

  • 查看容器
    sudo docker ps -a 查看当前系统中容器的列表
    sudo docker ps 查看当前系统正在运行的容器

    • 最后一列可以看到 容器名称

容器命名
sudo docker run -name ubuntu-test -i -t ubuntu /bin/bash
创建一个 名为 ubuntu-test 的容器

  • 删除容器
    sudo docker rm "容器名称或者 ID"

  • 启动停止的容器
    sudo docker start ubuntu-test

  • 连接正在运行的 容器
    sudo docker attach ubuntu-test 按回车进入回话

  • 创建一个守护式容器
    sudo docker run --name daemon_dave -d ubuntu /bin/sh -c "while true; do echo hello world ; sleep 1; done"

    • 命令创建了一个名为 daemon_dave 的容器
    • -d 参数 会将容器放到后台运行
    • 该命令一直打印 hello world ,知道容器或其进程停止运行

  • 获取容器日志
    sudo docker logs daemon_dave 输出最后几条日志项并返回
    sudo docker logs -f daemon_dave 跟踪日志,通过 ctrl + c 退出
    sudo docker logs -ft daemon_dave 加上时间戳

  • 查看容器内部进程
    sudo docker top daemon_dave 查看容器内部所有进程

  • 在容器内部运行进程
    sudo docker exec -t -i daemon_dave /bin/bash
    在容器内创建一个新的 bash 会话

  • 停止守护式容器
    sudo docker stop daemon_dave

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docker run -i -t ubuntu /bin/bash #-i保证容器stdin开启，-t为容器分配一个伪tty终端。这样容器才能提供一个交互式shell
hostname #查看容器的主机名
cat /etc/hosts #查看hosts文件
ps -aux #查看容器中的进程
apt-get update & apt-get install vim #一样可以在容器里安装程序
exit #退出容器

docker ps #查看运行中的docker容器，-l 最后一次运行的容器
docker run -i -t --name=容器名称 ubuntu /bin/bash #默认随机名称，--name起名
docker start 容器名称或者容器ID
docker attach 容器名称或者容器ID #附着到正在运行的容器上
docker run --name=容器名称 -d ubuntu /bin/sh -c "while true;do echo hello;sleep 1;done" #创建可以长期运行的守护式容器
docker logs 容器名称 #获取容器日志 -f 可以获取到最后几行，-t 可以显示时间戳

docker top 容器名称 #查看容器内部的进程
docker exec -d 容器名称 touch /etc/new_config_file #在容器内执行命令
docker exec -t -i 容器名称 /bin/bash #打开容器的shell

docker stop 容器名称 #停止一个容器
docker run --restart =always --name 容器名称 -d ubuntu /bin/bash -c "while true;do echo hello;sleep 1;done" #创建一个能够自动重启的容器，always 可以替换为on-failure，可以指定次数如：on-failure:5
docker inspect 容器名称或者ID #获取更多的容器信息
docker inspect --format='{{.State.Running}}' 容器名称 #选定查看结果
docker rm 容器名称或者ID #删除一个容器
docker ps -a #列出所有容器
docker ps -a -q #列出所有的
docker rm `ps -a -q` #删除所有的容器