一.寫在前面

　　本系列中的內容來自對李宏毅老師的機器學習教程的理解和一些個人理解的筆記，主要用於之後方便查看複習。李宏毅老師的機器學習教程地址:https://www.bilibili.com/video/av35932863?from=search&seid=3902369523652897681。

二.機器學習概念

2.1人工智能、機器學習、深度學習這幾個概念的關係

　　要想理解清楚機器學習的基本概念，首先要明白機器學習在人工智能領域中所處的位置，再簡單明了些首先要明白人工智能、機器學習、深度學習這幾個概念的關係。三者關係如下圖2-1

　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　圖2-1 人工智能、機器學習、深度學習三者關係

從圖可以直觀的看出，人工智能的範圍>機器學習的範圍>深度學習的範圍，而平時常說的神經網絡的這些有關概念則是屬於深度學習下的分支。再具體而言這三者的關係，其實人工智能是作為我們最終所要達到的目標，所謂的人工智能概念我覺的用之前某科學家提過的一種說法簡單理解一下就行，即當用一塊黑幕將計算機遮蓋起來，黑幕外的人無法區分所交互的對象是人還是計算機就算是達到了人工智能標準，再簡單點說就是使計算機做到過去只有人才能做到的事，其他更為深入的解釋歡迎查看百度詞條https://baike.baidu.com/item/人工智能/9180?fr=aladdin。而機器學習則是實現人工智能這一目標的手段，這說明還有其他手段有興趣的同學可以自行去了解一下，不過個人認為其餘的手段不是現在的主流研究方向吧。而深度學習則是作為機器學習下的一個重要分支。

2.2 理解機器學習

　　所謂機器學習概念，簡單的理解就是教會計算機學習，舉個具體的例子，當你給它看完貓的某一張圖片后，你告訴機器這是貓，當你給它看完一張狗的圖片后，你告訴它這是狗，不斷重複這一過程讓機器學習大量不同的貓狗照片，學習結束后給予機器一張全新的貓或狗的照片，機器能夠成功的識別出貓和狗。再進一步抽象的理解，我們可以發現這一過程十分類似於數學上求解函數表達式，即這個過程其實是在尋找一個函數f，當輸入某張貓的照片函數f的輸出為貓，當輸入某張狗的照片函數f的輸出為狗。再進一步具體而言整個機器學習框架可以理解為如圖2-2

                                                                       　    圖2-2 機器學習框架描述

整個機器學習框架的步驟大體上分為三步：第一步定義一個函數池，其中有大量的備選函數f₁、f₂、f₃…..f_n;第二步對各個函數進行評價，這裏的話其實我們可以將每個函數理解為一個模型，所謂的評價的標準可以理解為對每個輸入照片各個模型所能識別出來的精確度，優秀的模型識別照片的準確度更高；第三部選出最優的函數f_best，即選出最優的模型。

2.3 理解機器學習的學習圖

　　機器學習的學習圖如圖2-3，這張圖看起來很複雜，其實結構很清晰，主要分為三中顏色藍、橙、綠三種顏色，分別代表運用情景，所要解決問題的目標，以及解決問題用到的方法。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　圖2-3 機器學習學習圖

　　首先是藍色部分，即運用情景從圖中可以看出有supervise learning、semi-supervise learning、transer learning、unsupervised learning、reinforcement learning,看到這麼多運用情景不經想問一個問題，為什麼會有這麼多運用場景的劃分？原因其實很簡單，從前面的對機器學習的介紹中我們可以發現，機器學習的過程中是需要大量的帶標籤的數據，所謂帶標籤的數據就是指給出了輸入數據的正確結果，比如說輸入一張貓的圖片，這個貓就是這張圖片的標籤，但其實當數據量巨大的時候，給每個數據標上標籤是需要消耗大量時間的，所以由輸入的數據是否帶有標籤就產生了不同的運用場景。

　　supervise learning 即監督學習，訓練所使用的數據均帶標籤，即告訴機器輸入數據的正確答案。semi-supervise learning 即半監督學習，訓練中的數據有一部分帶標籤，其餘數據不帶標籤交給機器自己學習。transer learning 即遷移學習 訓練數據中有一部分帶標籤，剩下的數據來自其他模型帶標籤或不帶標籤的數據，舉個例子我們做貓和狗的分類，我們有少量的已經有標籤的貓和狗的數據，還有大量的可能是帶標籤或不帶標籤的其他動物的數據，將這些數據也交由機器學習。unsupervised learning 即無監督學習，訓練中的數據均不帶標籤。reinforcement learning 即強化學習，這種學習方式與前面的學習方式均有所不同，前面的學習方式中均為告訴機器輸入數據的正確答案或者直接將數據交由機器，在強化學習中數據均不帶標籤，它是通評價告訴機器這次學習的結果，舉個例子阿爾法狗，當它完成一次棋局對戰最終取得勝利，則給與機器較高的評價，讓機器自身進行調整，雖然機器本身並不知道自己到底哪下的好，但知道這麼下贏了。

　　其次是橙色部分，即所要解決問題的目標，分為regression和classification以及structured learning。regression即所要解決的問題的解是個數值，比方說預測某日pm2.5的值；classification即所要解決的問題為分類問題，包括二分類即回答是或者否，比方說判斷郵件是否為垃圾郵件，多分類對輸入的數據進行多個類別分類，比方說判斷輸入的文章屬於哪個板塊是娛樂版塊還是體育板塊還是金融板塊等等；structured learning即所要解決的問題是結構化的，比方說輸入一段語言判斷語言的內容。

　　最後是綠色部分，這一塊的話還記的我在2.2中說過的函數池嗎，所謂的函數其實就是模型，我們可以使用不同的模型來解決不同的問題，這些模型有linear model即線性模型、non-linear model 即非線性模型，非線性模型中就包括之前提到的深度學習還有一些非線性模型。

三.寫在最後

　 這一部分主要是對機器學習要有個整體的大概理解，包括理解機器學習的整體框架的大致模樣，尤其是要明白框架中所說的函數其實就是模型的概念，再由就是要對為何要這樣劃分學習圖有自己的理解，至於是否要記住學習圖的內容倒是其次。

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前段時間由於項目上的需求，要在.Net平台下實現把HTML內容生成圖片或PDF文件的功能，特意在網上研究了幾種方案，這裏記錄一下以備日後再次使用。當時想着找一種開發部署都比較清爽並且運行穩定的方案，但實際上兩者同時滿足基本不可能，只能做一個自己覺得合適的取捨，下面從兩個維度（清爽指數和功能指數）逐一對比。

1.   WebBrowser

這種方案在開發時不依賴任務外部程序集和nuget包，部署時也不需要安裝額外的工具和服務，可以說是非常清爽了。它藉助了WinForm下的WebBrowser控件實現HTML內容渲染，並把渲染結果繪製在Bitmap中，進而保存成圖片或PDF文件。這種方案簡單粗暴，是C#中最基礎的實現方式，也是網上搜索結果最多的一種，下面看它的核心代碼（從網上拼湊得來）：

 1     class WebBrowserPage2Image
 2     {
 3         Bitmap m_Bitmap;
 4 
 5         string m_Url;               
 6 
 7         public void Convert(string pageUrl, string fileName)
 8         {
 9             m_Url = pageUrl;
10             Thread m_thread = new Thread(new ThreadStart(HtmlDrawToBitmap));
11             m_thread.SetApartmentState(ApartmentState.STA);
12             m_thread.IsBackground = true;
13             m_thread.Start();
14             m_thread.Join();
15             MemoryStream stream = new MemoryStream();
16             m_Bitmap.Save(stream, System.Drawing.Imaging.ImageFormat.Png);
17             byte[] buff = stream.ToArray();
18             FileStream fs = new FileStream(fileName, FileMode.Create);
19             stream.WriteTo(fs);
20             stream.Dispose();
21             stream.Close();
22             fs.Close();
23         }
24 
25         private void HtmlDrawToBitmap()
26         {
27             WebBrowser browser = new WebBrowser();
28             browser.ScrollBarsEnabled = false;
29             browser.Navigate(m_Url);
30             browser.DocumentCompleted += new WebBrowserDocumentCompletedEventHandler(delegate (object sender, WebBrowserDocumentCompletedEventArgs bdce)
31             {
32                 if (browser.ReadyState == WebBrowserReadyState.Complete)
33                 {
34                     //myWebBrowser.Document.Body.Style = "zoom:180%";
35                     Rectangle r = browser.Document.Body.ScrollRectangle;
36                     browser.Height = r.Height;
37                     browser.Width = r.Width;
38                     m_Bitmap = new Bitmap(browser.Width, browser.Height);
39                     browser.BringToFront();
40                     browser.DrawToBitmap(m_Bitmap, new Rectangle() { Width = browser.Width, Height = browser.Height });
41                 }
42             });
43             while (browser.ReadyState != WebBrowserReadyState.Complete)
44             {
45                 Application.DoEvents();
46             }
47             browser.Dispose();
48         }
49     }

View Code

雖然開發起來非常簡潔，但是問題也很明顯。WebBrowser是Winform下的一個組件，在非Winform項目中運行會出現不可知的異常，即使在Winform項目中，數據量比較大的時候依然會出現卡死的情況。我做過500次循環的測試，在執行到100多次的時候程序出現假死不動也無異常拋出。除此之外，生成的圖片失真也比較嚴重，特殊字體和部分CSS樣式無法渲染。總的來說，基本無法達到生成環境需求。

清爽指數：★★★★★　　　　功能指數：★

2.         Wkhtmltox

這也是網上廣泛流傳的一個方案，wkhtmltox是一套開源的命令行工具，提供了圖片和PDF的轉換能力，它採用C++編寫，使用Webkit作為渲染引擎，開源地址是https://github.com/wkhtmltopdf/wkhtmltopdf。使用方法就是在命令行工具中執行命令，例如：

wkhtmltopdf --grayscale  https://www.baidu.com  baidu.pdf

如果要在.Net項目中使用的話，核心問題就是用程序喚起命令行，同時指定參數執行即可，類似於下面的代碼：

       System.Diagnostics.ProcessStartInfo Info = new System.Diagnostics.ProcessStartInfo();
       Info.FileName = @"D:\dev\wkhtmltox\bin\wkhtmltopdf.exe";
       Info.WindowStyle = System.Diagnostics.ProcessWindowStyle.Hidden;
       Info.CreateNoWindow = true;
       Info.Arguments = @"-q --orientation Landscape https://www.baidu.com D:\\baidu.pdf";
       System.Diagnostics.Process proc = System.Diagnostics.Process.Start(Info);
       proc.WaitForExit();
       proc.Close();

更多強大的功能例如加水印、分頁、改樣式等可以參考這篇文章：https://www.cnblogs.com/82xb/p/7837597.html

詳細的參數說明可以查看文檔：https://wkhtmltopdf.org/usage/wkhtmltopdf.txt

GitHub上有很多針對各個開發語言的封裝，使用起來比較方便，唯一不爽的是部署項目前要先安裝好這個工具。

清爽指數：★★★★　　　　功能指數：★★★★

3.         PuppeteerSharp

這個就更厲害了，說到這個就不得不先介紹下Puppeteer，因為PuppeteerSharp正是從Puppeteer衍生而來。

Puppeteer是由谷歌開源的一個Node項目，它提供了和Chrome DevTools的通信能力，基本上我們能在Chrome實現的操作通過它的API都可以實現，強大到讓你不敢相信。主要的應用有：

• 生成頁面快照（圖片、PDF）
• 爬蟲，網站內容抓取
• 自動化測試（模擬鍵盤鼠標輸入，表單提交，UI測試等）
• 網站性能分析（追蹤，時間線捕獲等）

開源地址是https://github.com/GoogleChrome/puppeteer

在Node項目中使用Puppeteer非常簡單，先安裝npm包：

npm i puppeteer

安裝過程可能會有點慢，因為在安裝的時候會下載一個最近版本的Chromium（Mac下大概170M，Linux下大概282M，Windows下大概280M）。當然，如果你本地已經有一個Chromium，可以設置npm的全局配置PUPPETEER_SKIP_CHROMIUM_DOWNLOAD 跳過下載，然後在程序中手動指定Chromium的位置。

生成圖片和PDF文件例子：

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.baidu.com');
  await page.screenshot({path: 'baidu.png'});
  await page.pdf({path: 'baidu.pdf', format: 'A4'});
  await browser.close();
})(); 

Puppeteer默認使用無界面模式（headless：true），如果想看到完整的瀏覽器界面，可以通過下面的設置開啟：

  const browser = await puppeteer.launch({headless: false});

Puppeteer提供了豐富的選擇器接口，可以輕鬆實現模擬輸入和鼠標點擊，例如：

  await page.type('#index-kw', 'cnblogs');
  await page.click('#index-bn');

      還支持指定使用設備：

  const devices = require('puppeteer/DeviceDescriptors');
  await page.emulate(devices['iPhone 8']);

      詳細的API文檔可以參考：https://github.com/GoogleChrome/puppeteer/blob/master/docs/api.md

Puppeteer確實非常強大，但由於它是一個Node包無法直接在C#項目中使用，那怎麼辦呢？好在有國外的大神把Puppeteer移植到了.Net平台，也就是PuppeteerSharp。

注意：PuppeteerSharp是基於NetStandard 2.0開發的，所以項目的平台最低版本要是.NET Framework 4.6.1和.NET Core 2.0。

首先通過nuget安裝：

PM > Install-Package PuppeteerSharp

導入命名空間：

  using PuppeteerSharp;

下面是我在ASP.NET Core 2.1下封裝的測試方法：

        [HttpPost, Route("page2img")]
        public async Task<string> PageToImage(string url, int? width, int? height)
        {
            await new BrowserFetcher().DownloadAsync(BrowserFetcher.DefaultRevision);
            var browser = await Puppeteer.LaunchAsync(new LaunchOptions
            {
                Headless = true,
                //ExecutablePath="",
                Args = new string[] { "--no-sandbox" }
            });
            var page = await browser.NewPageAsync();
            bool fullPage = true;
            if (width.HasValue && height.HasValue)
            {
                await page.SetViewportAsync(new ViewPortOptions
                {
                    Width = width.Value,
                    Height = height.Value
                });
                fullPage = false;
            }
            await page.GoToAsync(System.Web.HttpUtility.UrlDecode(url));
            string fileName = $"/Files/{Guid.NewGuid().ToString()}.png";
            await page.ScreenshotAsync($"{AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory}{fileName}", new ScreenshotOptions { FullPage = fullPage });
            return $"{Request.Host.ToString()}{fileName}";
        }

上面方法的第一行：

  await new BrowserFetcher().DownloadAsync(BrowserFetcher.DefaultRevision);

程序會判斷本地環境有沒有可用的Chromium，如果沒有的話會自動下載一個默認版本的Chromium，這個過程可能會有點長，下載成功後會在項目根目錄多一個這樣的文件夾：

和前面說的一樣，如果本地已經下載過Chromium，可以通過LaunchOptions的ExecutablePath字段指定一個目錄。目前PuppeteerSharp在網上的資料還不是很多，但是得益於它與Puppeteer高度完整和相似的API，Puppeteer的文檔對它基本都能適用。

總體來說，這個工具功能強大並且比較穩定（我在Windows和Linux下都測試通過），是一個不錯的選擇，但是由於它必須依賴於Chromium來運行，打包部署並不是很方便，我建議把它作為一個獨立的web服務。

清爽指數：★★★　　　　功能指數：★★★★★

4.         IronPdf

    除了一些開源的項目和工具能提供HTML轉圖片或PDF的功能，很多商業軟件公司也提供了這樣的產品，IronPdf算是裏面比較有代表性的一個。和其他收費軟件不同的是，IronPdf有一個對開發者免費試用的license：

    IronPdf的主要特性包括：

• 任何類型的HTML文件、代碼片段、URL生成PDF
• PDF編輯
• 圖片與PDF互轉
• 支持HTML5和CSS3，支持響應式布局，支持JS腳本，豐富的配置選項
• 支持C#、VB、Webform、ASP.NET MVC、.NET CORE

    我們可以在官網下載DLL文件直接引用到項目，也可以通過nuget來安裝：

PM > Install-Package IronPdf

    導入命名空間：

  using IronPdf;

    一個最簡單的例子：

// Create a PDF from any existing web page
var Renderer = new IronPdf.HtmlToPdf();
Renderer.PrintOptions.EnableJavaScript = true;
Renderer.PrintOptions.PaperOrientation = IronPdf.PdfPrintOptions.PdfPaperOrientation.Landscape;
var PDF = Renderer.RenderUrlAsPdf("https://www.baidu.com");
PDF.SaveAs("baidu.pdf");

// This neat trick opens our PDF file so we can see the result
System.Diagnostics.Process.Start("baidu.pdf");

    添加水印：

  pdf.WatermarkAllPages("<h2 style='color:red'>SAMPLE</h2>", PdfDocument.WaterMarkLocation.MiddleCenter, 50, -45, "https://www.baidu.com");

    用圖片生成PDF文檔：

// Select one or more images.  This example selects all JPEG images in a specific folder.
var ImageFiles = Directory.EnumerateFiles(@"C:\project\assets").Where(f => f.EndsWith(".jpg") || f.EndsWith(".jpeg"));

// Convert the images to a PDF and save it.
ImageToPdfConverter.ImageToPdf(ImageFiles).SaveAs(@"C:\project\composite.pdf");

    更多高級功能和配置可以參考官網例子：https://ironpdf.com/examples/image-to-pdf/

　清爽指數：★★★★　　　　功能指數：★★★★

    

寫在最後

    以上幾種方式，都是我在本次實踐中總結出來的，可能不是很全面，歡迎大家不吝補充。

    遺憾的是，最終項目沒有用上面的任何一種方式，而是抓取到HTML內容後用正則解析，然後用Bitmap一點一點重新畫圖生成圖片文件保存。因為我要截取的頁面內容很少，就是一個簡單的电子處方箋，需求上也沒有要求必須完全和原網頁100%一致，繪圖也算是一個不錯的方案，但是缺點是一旦HTML結構或樣式發生變化，那這套東西就失效了，好在這個不會輕易變更，也算是一個折中方案。

 

 

 

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一、docker底層依賴的核心技術

1、命名空間 (Namespaces)

2、控制組 (Control Groups)

3、聯合文件系統 (Union File System)

4、Linux 虛擬網絡支持：本地和容器內創建虛擬接口

(1) 命名空間(Namespaces)：

實現了容器間資源的隔離，每個容器擁有自己獨立的命名空間 , 運行其中的應用就像是運行在獨立的操作系統中一樣 , 我們都可以看到文件系統，網卡等資源保證了容器之間互不影響，namesaces管理進程號 , 每個進程命名空間有一套自己的進程號管理方法 , 進

程命名空間是一個父子關係的結構 , 子空間中的進程對於父空間是可見的。

(2) 控制組 (Control Groups) :

  控制組 (Control groups)–CGroups 是 Linux 內核的一個特性 ,主要用來對共享資源進行隔離、限制、審計等 。cgroups 允許對於進程或進程組公平( 不公平 ) 的分配 CPU 時間、內存分配和 I/O 帶寬。

容器通過 cgroups 來得到所能夠管理資源的分配和使用。因此容器所獲得資源僅為所有系統資源的一個部分

1、資源限制 : 內存子系統為進程組設置內存使用上限，內存達到上限后再申請內存，就會發出 Out of Memory

2、 優先級 : 通過優先級讓一些組得到更多 CPU 等資源

3、 資源審計 : 用來統計系統上實際把多少資源用到適合的目的上 , 可以使用 cpuacct 子系統記錄某個進程組使用的 CPU 時間

4、 隔離 : 為組隔離名字空間 , 這樣一個組不會看到其他組的進程 .網絡連接和文件系統

5、 控制 : 掛起 . 恢復和啟動等操作

(3)聯合文件系統 (Union File System) :

　　docker 中使用AUFS(another Union File System 或 v2 版本以後的Advanced multi-layered Unification File System) 控製為每一個成員目錄設定只讀 / 讀寫 / 寫出權限 , 同時 AUFS 有一個類似分層的概念 , 對只讀權限的分支可以邏輯上進行增量的修改.

二、docker的存儲

docker兩種存儲資源類型：

1、Data Volume （數據卷）

2、Data Volume Dontainers — 數據卷容器

(1) Data Volume （數據卷）：

Data Volume 本質上是 Docker Host 文件系統中的目錄或文件，使用類似與 Linux 下對目錄或者文件進行 mount 操作。數據卷可以在容器之間共享和重用，對數據卷的更改會立馬生效，對數據卷的更新不會影響鏡像，卷會一直存在，直到沒有容器使用。

Data Volume（數據卷）的特點：

1、Data Volume 是目錄或文件，而非沒有格式化的磁盤（塊設備）。

2、容器可以讀寫 volume 中的數據。

3、volume 數據可以被永久的保存，即使使用它的容器已經銷毀。

 Data Volume 的使用：

1、在宿主機根目錄下創建一個目錄（數據卷）

 

2、啟動一個容器並將數據卷掛載到容器的目錄下

 

3、驗證  （ 持久化的需要映射目錄）

 

#

 

(2)Data Volume Dontainers — 數據卷容器

數據卷容器就是一個普通的容器，只不過是專門用它提供數據卷供其他容器掛載使用

Data Volume Dontainers使用：

1、創建一個名為 dbdata 的數據卷，並在其中創建一個數據卷掛載到 /dbdata

docker run -dti -v /dbdata --name dbser centos:latest

2、再啟動兩個容器，並使用數據卷容器

docker run -dti --volumes-from dbser --name db1 centos:latest

#

3、驗證

 

#

容器 db1 和 db2 同時掛載了同一個數據卷到本地相同 /dbdata目錄。三個容器任何一個目錄下的寫入，都可以時時同步到另外兩個

三、docker 三種網絡

　　docker 網絡從覆蓋範圍可分為單個 host 上的容器網絡和跨多個 host 的網絡，docker 目前提供了映射容器端口到宿主主機和容器互聯機制來為容器提供網絡服務，在啟動容器的時候，如果不指定參數，在容器外部是沒有辦法通過網絡來訪問容器內部的網絡應用和服務的

docker 安裝時會自動在host上創建三個網絡

docker   network  ls   （查看docker  網絡）

(1) docker–none網絡

none 網絡就是什麼都沒有的網絡。掛在這個網絡下的容器除了 lo，沒有其他 任何網卡。容器創建時，可以通過 –network=none 指定使用 none 網絡

 

none網絡的應用

封閉的網絡意味着隔離，一些對安全性要求高並且不需要聯網的應用可以使用 none 網絡。

(2)docker–host網絡

連接到 host 網絡的容器,共享 docker host 的網絡棧，容器的網絡配置與host 完全一樣。可以通過 –network=host 指定使用 host 網絡

 

host 網絡的應用

　　直接使用 Docker host 的網絡最大的好處就是性能，如果容器對網絡傳輸效率有較高要求，就可以選擇 host 網絡。當然不便之處就是犧牲一些靈活性，比如要考慮端口衝突問題，Docker host上已經使用的端口就不能再用了。

Docker host 的另一個用途是讓容器可以直接配置 host 網路。比如某些跨host 的網絡解決方案，其本身也是以容器方式運行的，這些方案需要對網絡進行配置，比如管理 iptables

(3) docker–bridge 網絡

docker 安裝時會創建一個 命名為 docker0 的 linux bridge。如果不指定–network，創建的容器默認都會掛到 docker0 上

 

#

 

eth0@if29      與 veth04c5851 是一對 veth pair

#

　　veth pair 是一種成對出現的特殊網絡設備，可以把它們想象成由一根虛擬網線連接起來的一對網卡，網卡的一頭（eth0@if29）在容器中，另一頭（ veth04c5851）掛在網橋 docker0 上，其效果就是將 eth0@if29也掛在了docker0 上。

# 查看網絡配置信息 （ 設置容器ip 網段、網關）

docker network inspect bridge

 

#

注：容器創建時，docker 會自動從 172.17.0.0/16 中分配一個 IP，這裏 16 位的掩碼保證有足夠多的 IP 可以供容器。

四、創建 user-defined網絡 （自定義網絡）

通過 bridge 驅動創建類似前面默認的 bridge 網絡

1、利用bridge驅動創建名為my-net2網橋（docker會自動分配網段）

docker network create --driver bridge my-net2

# 查看網絡配置信息

 

# 查看網橋

 

2、利用bridge驅動創建名為my-net3網橋（user-defined （自定義）網段及網關）

docker network create --driver bridge --subnet 172.33.1.0/24 --gateway 172.33.1.1 my-net3

# 查看網絡配置信息

 

# 查看網橋

 

3、啟動容器使用新建的my-net3網絡

docker run -it  --network=my-net3  busybox:latest

4、啟動容器使用my-net3網絡並指定ip（只有使用 –subnet 創建的網絡才能指定靜態 IP，如果是docker自動分配的網段不可以指定ip）

docker run -it --network=my-net3  --ip 172.33.1.100  busybox:latest

 

5、讓已啟動不同vlan的busybox容器，可以連接到my-net2（其實在busybox中新建了my-net2的網卡）（添加網卡。訪問不同的網段）

 

# #docker network connect my-net3  08493ae30117   （ 連接）

6、使用–name指定啟動容器名字，可以使用docker自帶DNS通信，但只能工作在user-defined 網絡，默認的 bridge 網絡是無法使用 DNS 的。

#docker run -it --network=my-net3 --name=bbox1 busybox:latest

#docker run -it --network=my-net3 --name=bbox2 busybox:latest

7、容器之間的網絡互聯

&1、創建一個 db 容器

docker run -dti --name db centos:latest

&2、創建一個 web 容器，並使其連接到 容器db

docker run -dti --name web --link db:dblink centos:latest /bin/bash

–link db:dblink 實際是連接對端的名字和這個鏈接的名字，也就是和 db 容器建立一個叫做 dblink 的鏈接

 

# 測試  

 

注：此鏈接通信是單向的

8、容器端口映射

在啟動容器的時候，如果不指定參數，在容器外部是沒有辦法通過網絡來訪問容器內部的網絡應用和服務的，當容器需要通信時，我們可以使用 -P （大） &&-p （小）來指定端口映射

(1)   -P ： Docker 會隨機映射一個 49000 ～ 49900 的端口到容器內部開放的網絡端口

(2)   -p ：則可以指定要映射的端口，並且在一個指定的端口上只可以綁定一個容器。

支持的格式

 IP ： HostPort ： ContainerPort

 IP ： ： ContainerPort

 IP ： HostPort ：

&1、 查看映射

docker port   CONTAINER ID/NAMES

&2、映射所有接口地址，此時綁定本地所有接口上的 5200 到容器的 5200 接口，訪問任何一個本地接口的 5000 ，都會直接訪問到容器內部

docker run -dti -p 5200:5200 centos:latest  /bin/bash

&3、多次使用可以實現多個接口的映射

docker run -dti -p 5400:5400  -p 5300:5300 centos:latest  /bin/bash

&4、映射到指定地址的指定接口

此時會綁定本地 192.168.226.147 接口上的 5100 到容器的 5100 接口

docker run -dti -p 192.168.226.147:5100:5100 centos:latest /bin/bash

 

&5、映射到指定地址的任意接口

此時會綁定本地 192.168.226.147 接口上的任意一個接口到容器的 5500 接口

docker run -dti -p 192.168.226.147::5500 centos:latest /bin/bash

實驗、通過端口映射實現訪問本地的 IP:PORT 可以訪問到容器內的 web

1、將容器80端口映射到主機8090端口

docker run -itd -p 192.168.226.147:8090:80 --name http-test httpd:latest

2、查看剛運行docker容器

docker  ps

 

3、進入 容器

 

4、容器內部編輯網頁文件 index.html

 

5、到宿主機上打開瀏覽器輸入 IP:PORT 訪問驗證

http://192.168.226.147:8090/

 

6、宿主機上傳靜態網站測試文件

 

7、解壓

 

8、把解壓的目錄上傳至容器下的網站根目錄

docker cp jd 67b3daf15a40:/usr/local/apache2/htdocs

9、進入容器，刪除原來的index.html 文件

 

10、展開目錄

 

11、web 訪問

http://192.168.226.147:8090/

 

 

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