Docker - инструмент без которого современную разработку представить достаточно трудно.
Docker & Docker Compose предоставляют преимущества разработки и доставки проектов Python ( django, fastapi, flask.. ), JS (node.js, react...) и других php, go, jawa и так далее, обеспечивая скорость, безопасность, платформонезависимость и простоту масштабирования и деплоя / загрузку ( deploy ) приложения на сервер. В курсе для начинающих (на YouTube) изучим базу и посмотрим на реализацию и использование на многих примерах, в том числе Mongo, Nginx, Python. В расширенном курсе будем работать с нюансами реальной работы и требований к реализации рабочих проектов. В том числе изучим дополнительные технологии, вроде проксирования и обслуживания статики и медиа через сервер Nginx, балансировку нагрузки между репликами приложений через Nginx, загрузку ( deploy ) на сервер AWS, освоите навыки работы в Линукс терминале и многое другое, присоединяйтесь!
💡 Полный курс Docker (углубленный) 9 часов на Udemy со СКИДКОЙ + сертификат 🧾 об окончании!
https://www.udemy.com/course/docker-full-course/?couponCode=FEB25Y
Купон FEB25Y уже включен в линк ⬆️
Ответы на распространенные вопросы:
- Проходить курс можно в любое время и в любом темпе (нет ограничения по времени).
- Пожизненный доступ к курсу и к всем будущим его обновлениям и дополнениям.
- На платформе Udemy.
00:00 Интро в курс Docker
01:26 Что вошло в курс для начинающих на YouTube
02:43 Что в расширенном курсе на Udemy
04:43 Что нужно для прохождения курса
06:16 Зачем нужен Docker - проблемы разработки и деплоймента
13:22 VM (виртуальная машина) разница с Docker
17:38 Принцип работы Docker
23:22 Docker образ и Docker контейнер
28:19 Слои образа (теория о принципе)
32:49 Начало установки и нюансы о Docker-Desktop
37:24 Установка Docker на Mac
38:56 Установка Docker на Windows
46:32 Установка Docker на Linux
50:40 Проверка работоспособности Docker Desktop
55:15 Базовые команды Docker с образами и контейнерами
1:16:19 Настройка потребления ресурсов Docker-Desktop
1:17:17 Работаем с образом Ubuntu
1:26:35 Интерактивный терминал контейнера Ubuntu
1:27:39 О файловой системе контейнеров
1:32:21 Установка компонентов в контейнер
1:35:33 Dockerfile. Сборка своего образа и установка компонентов
1:45:31 Уменьшаем количество слоев в образе
1:51:46 Потребление ресурсов контейнерами Live stats
1:57:06 Слои контейнера и сборка образа! из контейнера
2:01:20 Образ Python
2:02:34 Упаковка файлов(проекта) в образ (на простом примере)
2:11:06 О буферизации потока вывода
2:15:01 Разница между RUN и CMD
2:15:37 Очистка системы Docker от кеша, ненужных образов и прочего мусора
2:18:43 Установка доп библиотек в образ из requirements.txt или package.json...
2:19:41 Обзор кода (чекаем пару BTC/USDT)))
2:23:03 Правило структуры Dockerfile (правильной очередности слоев)
2:26:20 Образ Nginx
2:31:22 Монтирование портов и ip адреса хоста к контейнеру Docker
2:38:32 Поработаем в Linux терминале контейнера, редактор Nano
2:51:43 Монтирование директорий хоста к контейнеру
3:00:46 Docker Compose (первый пример с Nginx, портами и директориями)
3:10:13 Сборка руками 4 контейнера Mongo + Mongo-Express + Flask + API Checker
3:12:18 Создание сетей
3:28:05 Онлайн график стоимости (смотрим что получилось))
3:30:03 Compose сборка 4 контейнера Mongo + Mongo-Express + Flask + API Checker
Для спонсоров канала есть Бонус в виде большого набора команд по Docker:
Платформа Buy Me A Coffee (в постах):
https://www.buymeacoffee.com/PythonHubStudio
Спонсорство YouTube (во вкладке сообщество):
https://www.youtube.com/channel/UCN3nx9hIzgItJeDb5FFfy0Q/join
Исходники для этого видео:
https://github.com/PythonHubStudio/docker-course-demo
Курс Django 17 часов:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLNi5HdK6QEmWNqncVoUZtj1QDC2VV0wI6
Курс python 7 часов:
https://youtu.be/5g-MHZ0MzZY
Курс HTML & CSS 7 часов:
https://youtu.be/Bmtu5eNnjK8
Курс по API, парсинг сайтов:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLNi5HdK6QEmWdZmDJM0Yb6qEGepZhsJQL
Экспресс курс ООП python:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLNi5HdK6QEmX9fxp3_IBFx1O5tiTmKlYm
Всем хорошего дня от канала Python Hub Studio!