WORKDIR /code
时间: 2023-09-25 08:10:24 浏览: 81
"WORKDIR /code" 是Dockerfile中的一条指令,用于设置Docker容器的工作目录。在这个例子中,工作目录被设置为"/code",这意味着在容器中运行命令时,它们将在这个目录下执行。这个指令可以帮助我们更方便地管理容器中的文件和目录,尤其是当我们需要在容器中运行一些脚本或应用程序时。在Dockerfile中,我们可以使用多个"WORKDIR"指令来设置不同的工作目录。
相关问题
[ 4/11] RUN pip install supervision: 40.30 File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/urllib3/response.py", line 560, in read 40.30 with self._error_catcher(): 40.30 File "/opt/conda/lib/python3.10/contextlib.py", line 153, in __exit__ 40.30 self.gen.throw(typ, value, traceback) 40.30 File "/opt/conda/lib/python3.10/site-packages/pip/_vendor/urllib3/response.py", line 443, in _error_catcher 40.30 raise ReadTimeoutError(self._pool, None, "Read timed out.") 40.30 pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out. 41.59 41.59 [notice] A new release of pip is available: 23.1.2 -> 23.2 41.59 [notice] To update, run: pip install --upgrade pip ------ Dockerfile.processor:24 -------------------- 22 | WORKDIR /opt/nuclio 23 | 24 | >>> RUN pip install supervision 25 | 26 | WORKDIR /opt/nuclio -------------------- ERROR: failed to solve: process "/bin/sh -c pip install supervision" did not complete successfully: exit code: 2
这个错误是由于在执行命令 "pip install supervision" 时出现了问题。错误信息中提到了 HTTPS 连接超时,导致无法从 `files.pythonhosted.org` 下载所需的包。
这个问题可能是由于网络连接不稳定或者下载源的问题引起的。你可以尝试以下解决方法:
1. 检查你的网络连接是否正常,确保能够访问互联网。
2. 可以尝试更改下载源为国内源或者其他稳定的源,例如使用清华大学的镜像源,可以在命令行中执行以下命令进行更改:
```shell
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
这将把下载源更改为清华大学的镜像源,可能能够解决由于网络原因导致的下载超时问题。
***
自定义Dockerfile,要求Dockerfile主要完成一下工作:构建一个基于python3.5的镜像,把当前目录添加镜像终点/code路径下,吧工作路径设置为/CODE设置容器的默认命令为python app.py
好的,下面是Dockerfile的内容:
```
# 使用python3.5作为基础镜像
FROM python:3.5
# 将当前目录添加到镜像终点的/code路径下
ADD . /code
# 设置工作路径为/CODE
WORKDIR /code
# 安装依赖库
RUN pip install -r requirements.txt
# 设置容器的默认命令为python app.py
CMD ["python", "app.py"]
```
需要注意的是,在使用该Dockerfile构建镜像前,需要将当前目录下的requirements.txt文件准备好,以便安装依赖库。同时,将该Dockerfile与app.py文件放置于同一目录下。
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