Docker, часть вторая. Полуавтоматическая винтовка с самонаведением на ногу

Какая связь?

Docker, часть вторая. Полуавтоматическая винтовка с самонаведением на ногу

Дополню, что админу ничто не мешает изменить настройки чего-либо у уже работающего контейнера и сделать commit.

Рецепты Docker: Monkey patch, часть третья

Почему, если так не хочется поднимать registry, не использовать docker save/load и при этом все-таки делать кастомизацию через Dockerfile (который можно версионировать)? Проблема в размере?

Docker, часть вторая. Полуавтоматическая винтовка с самонаведением на ногу

Вы про свою? понял, что про свою.

Docker, часть вторая. Полуавтоматическая винтовка с самонаведением на ногу

Погодите. Т.е. вы считаете, что исходный код внутри контейнера — это трэш и угар?
Поэтому нужно его выделять в отдельный data container, или что контейнеры-контейнерами, а исходный код на целевой сервер должен поставляться каким-то боком и монтироваться в контейнер через volume с хостовой машины?

Docker Workflow

Спасибо, проглядел видимо.

Введение в Amazon EC2 Container Service

Можно используя команды docker save и docker load

Docker Workflow

Почему не используете штатный модуль docker от ansible?

По поводу deploy-a — либо не понял, либо не увидел, но каким обрзом вы вводите в работе обновленный контейнер? В deploy-ном скрипте видно, что вы выкачиваете новый образ из docker hub-а и запускаете контейнер с автоудалением после завершения работы. Но не видно, чтобы контейнер где-то тормозился, чтобы подняться уже из нового образа.

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

{param1,param2,function() {alert(«aaa»);},

Ваш пример не совсем показателен, так как:

map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4])

Но да, если там будет больше одной инструкции, то принимается. Но лично для меня пример граничит с травмой для читаемости.

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

Просто Haskell менее популярен чем Java, поэтому возможно заказчик будет его избегать, так как систему написанную на таком языке мало кто сможет поддерживать, в отличии от системы написаной там… на PHP :(
Новорят же «в промышленных масштабах». Поэтому промышленное программирования для меня — это поставленная на поток разработка для разных заказчиков. Свой продукт можете и на Haskell-е писать, а вот разработка «на сторону» на таком языке может быть неудобством для заказчика, не смотря на все его прелести.
Сам пока пишу для себя на Scala, а Java не люблю из-за многословности, поэтому Scala немного начинает мутить.

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

А можно пример? Просто я себя всегда ловлю на мысли о том, что я никогда не пишу:

while(condition) { do_stuff(); do_another_stuff(); }

Я все равно это разбиваю на три строки с отступами и поэтому не вижу особого смысла еще и скобки ставить, поэтому Python мне был приятен — избавил от постоянной печати точек с запятой и скобок.
Других примеров надобности скобок, кроме как попытки запихнуть выражение в одну строчку, мне в голову не приходит.

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

Или nested for loops с помощью прямого умножения:

for i in range(10):
    for j in range(10):
        pass

# vs
for i, j in itertools.product(range(10), range(10))
    pass

Второе вроде бы работает быстрее.

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

Haskell хорошо, но по-моему совершенно не пригоден для промышленного программирования. В этом направлении если и отдавать преимущество функциональщине, то тогда Scala.
Забавный у вас переход с Python-а в функциональщину, потом в Go и возврат к FP :)

Если вы решили перейти с PHP на Python, то к чему следует подготовиться

Более громоздкое обращение к родительскому методу.

В Python3:

class Derived(Base):
    def __init__(self):
        super().__init__()

Bottle и плагины

Спасибо, есть над чем подумать.

Bottle и плагины

Тот же nginx push module не решает проблемы 10к и длинных клиентов просто работая с не tornado?

Bottle и плагины

А каково вообще преимущество Tornado для API-oriented сервисов? Скорость?
Если учесть, что тяжелые задачи во Flask/… уносятся к бэкграунд с помощью Celery (что может быть и лучше чем плодить треды).

Bottle и плагины

Тогда лучше Falcon. У них заявлен 100% coverage :) И встроенного ничего нет. Только хардкор.

Bottle и плагины

Просто когда-то это был первый опыт и надо было выбрать что-нибудь. Когда выбираешь в первый раз Falcon/Flask/Bottle/Django для тех целей что он был нужен (небольшой бэкенд для API) выглядят ну уж очень похоже. Концептуальной разницы фактически нет, особенно если в Django использовать только FBV.
Поэтому да, выбрали ткнув пальцем — по бенчмаркам. Но пока, к сожалению, так и не пригодились те скорости, что там заявлены

Bottle и плагины

Для ваших задач Celery + Bottle/Flask/Django-Rest-Framework никак не подходили?
На Tornado в свое время смотрели и тогда, если честно, он немного сломал мозг.
Есть какие-нибудь статьи на тему написания каких-то небольших web-вещей, которые обычно делают на Flask?

> ORM в Flask
Точно есть? В flask.pocoo.org/docs/0.10/foreword/ указано, что database abstraction layer отсутствует.