dockerを使用して、Linuxサーバーでpython拡張パッケージpyhanlpを構成します

1.適切な基本イメージを選択します。基本的なpython3.6、C ++環境gcc、java SDKなどを持参できるため、後でコンテナにインストールする必要はありません。

docker pullmirrorコマンド

docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@DIGEST]

docker pull 镜像链接:版本号

2. TensorFlow、jpype1などのさまざまな拡張パッケージをインストールするには、前のブログ投稿を参照してください。ここでは、pipを使用してインストールできます。

3. javaがインストールされていない場合は、java SDKインストールパッケージをローカルにダウンロードして、docker指定のコンテナーにアップロードできます。

指定されたバージョンのjavaSDKをダウンロードします

Java環境が保存されているフォルダを作成します

mkdir -p /usr/lib/jvm

dockerの指定されたコンテナにアップロードします

1）コンテナIDを取得します

docker ps -a

2）完全なコンテナIDを取得します

docker inspect -f  '{
   
   {.Id}}' container_id

3）ローカルファイルをdockerコンテナにアップロードします

docker cp 本地文件路径 ID全称:容器路径

4）Java環境インストールパッケージを解凍します

tar -zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm

5）環境変数を設定する

vim /etc/profile

dockerコンテナを使用する場合、vimが内部にインストールされていないことがあり、vimコマンドを押すと、vim：コマンドが見つかりません。このとき、vimをインストールする必要がありますが、apt-get install vimコマンドを押すと、次のプロンプトが表示されます。

Reading package lists... Done
Building dependency tree       
Reading state information... Done
E: Unable to locate package vim

このとき、ノックする必要があります。

apt-get update

このコマンドの機能は、/ etc / apt / sources.listおよび/etc/apt/sources.list.dにリストされているソースのインデックスを同期して、最新のソフトウェアパッケージを取得できるようにすることです。

更新が完了するまで待ってから、コマンドを入力します

apt-get install vim

vimを正常にインストールできます

このとき、java環境変数を構成し、構成ファイルを編集できます。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_231
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

6）構成ファイルをリロードします

source /etc/profile

これにより、再起動せずに構成をすぐに有効にできます

7）それをテストする

java -version

表示

java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

つまり、構成は成功し、インストールプロセス全体が終了します。

4.pyhanlpをインストールします

pip install pyhanlp -i https://pypi.doubanio.com/simple/ --trusted-host pypi.doubanio.com

5.pyhanlpが正常にインストールされているかどうかを確認します

python環境に入った後、pyhanlpパッケージをインポートします。成功した後、エラーは報告されず、いくつかの必要なモデルファイルがロードされます。

from pyhanlp import *