怎么设置环境变量pythonpath？

一、怎么设置环境变量pythonpath？

在 Windows 系统中设置 Pythonpath 环境变量的步骤如下：

1. 打开系统的"Environment Variables"（环境变量）设置：可以通过在"搜索栏"中输入"Environment Variables"来打开它，或者在"计算机"或"此电脑"上右键单击，选择"属性"，然后在"高级系统设置"中选择"环境变量"。

2. 在"环境变量"窗口中，找到"系统变量"部分，并选择"path"变量。

3. 点击"编辑"按钮，在"变量值"一栏的结尾处添加一个分号（;），然后添加你的 Python 安装目录，例如"C:\Python\python.exe"。

4. 如果你想在命令行中使用 Python，你还需要在"path"变量中添加 Python 的Scripts 目录，例如"C:\Python\Scripts"。

5. 点击"确定"按钮保存更改，并关闭"环境变量"窗口。

在 MacOS 系统中设置 Pythonpath 环境变量的步骤如下：

1. 打开系统的"终端"应用程序。

2. 使用以下命令查看当前的 Pythonpath：python -c "import sys; print(sys.path)"。

3. 如果你想添加一个新的目录到 Pythonpath 中，可以使用以下命令：export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/new/directory。

4. 如果你想在系统范围内永久设置 Pythonpath，可以在用户目录下的".bash_profile"或".zshrc"文件中添加以下行：export PYTHONPATH=/path/to/new/directory。

5. 保存文件并关闭终端，新的 Pythonpath 设置将在下次启动终端时生效。

请注意，在不同的操作系统和版本中，设置环境变量的步骤可能略有不同。如果你在设置环境变量时遇到问题，请参考操作系统的相关文档或在相关社区中寻求帮助。

二、docker和docker desktop区别？

Docker和Docker Desktop是Docker平台的两个组成部分，它们之间存在以下区别：

1. Docker是一个开源的容器化平台，它提供了一种轻量级的容器化解决方案，使开发人员能够在隔离的环境中构建、打包、部署和运行应用程序。Docker可以在各种操作系统上运行，包括Linux、Windows和macOS。

2. Docker Desktop是面向桌面用户的Docker应用程序，它提供了一个集成的开发环境，方便在个人计算机上使用Docker。Docker Desktop适用于Windows和macOS操作系统，为开发人员提供了一个直观的用户界面，用于管理Docker容器、镜像和服务。

3. Docker包括Docker引擎、CLI工具和一系列库和API，它们一起提供了构建和管理容器的功能。Docker引擎是Docker的核心组件，负责在宿主操作系统上创建和运行容器。CLI工具允许用户通过命令行与Docker进行交互。

4. Docker Desktop在安装时会将Docker引擎、CLI工具和其他一些附加组件一起打包安装。它还提供了一个图形化界面，方便用户管理和监控容器、映像、卷和网络。此外，Docker Desktop还包括一些高级功能，如Kubernetes集成、容器编排等。

总而言之，Docker是一个通用的容器化平台，而Docker Desktop是针对桌面用户的集成开发环境，提供了更便捷的方式来使用和管理Docker。

三、docker和docker-compose区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

在实际生产环境中，一个应用往往由许多服务构成，而 docker 的最佳实践是一个容器只运行一个进程，因此运行多个微服务就要运行多个容器。多个容器协同工作需要一个有效的工具来管理他们，定义这些容器如何相互关联。compose 应运而生。

compose 是用来定义和运行一个或多个容器(通常都是多个)运行和应用的工具。使用 compose 可以简化容器镜像的构建以及容器的运行。

四、docker和nvidia-docker区别？

Docker和NVIDIA-Docker是两种不同的容器化技术。NVIDIA-Docker相比于Docker在支持GPU加速方面更加优秀。NVIDIA-Docker是在Docker的基础上进行了扩展，专门针对使用NVIDIA GPU的应用进行优化。它通过与NVIDIA驱动程序的集成，实现了对GPU资源的直接访问和管理，从而提供了更高效的GPU加速能力。而普通的Docker在默认情况下并不支持GPU加速，需要额外的配置和插件才能实现。NVIDIA-Docker的优势在于能够更好地支持深度学习、机器学习等需要大量计算资源的应用。通过使用NVIDIA-Docker，可以方便地在容器中运行使用GPU的应用程序，提高计算速度和效率。而对于一些不需要GPU加速的应用，普通的Docker已经足够满足需求。因此，在选择使用哪种容器化技术时，需要根据具体应用场景和需求来决定。

五、docker定义以及docker技术优点？

docker的定义：

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

有7点技术优势:

1.简化配置

这是Docker初始目的，虚拟机VM最大的好处是基于你的应用配置能够无缝运行在任何平台上。Docker提供同样类似VM的能力，但是没有任何副作用，它能让你将环境和配置放入代码然后部署，同样的Docker配置能够在各种环境中使用，这实际是将应用环境和底层环境实现了解耦。

2.代码管道化管理

能够对代码以流式pipeline管道化进行管理，从开发者的机器到生产环境机器这个流程中都能有效管理。因为在这个流程中会有各种不同的环境，每个都可能有微小的区别，Docker提供了跨越这些异构环境以一致性的微环境，从开发到部署实现流畅发布。

3.开发人员的生产化

在一个开发环境，我们希望我们的开发环境能更加接近于生产环境，我们会让每个服务运行在自己的VM中，这样能模拟生产环境，比如有时我们并不总是需要跨越网络连接，这样我们可以将多个Docker装载一系列服务运行在单机上最大程度模拟生产分布式部署的环境。

4.应用隔离

有很多理由你需要在一台机器上运行多个应用，这就需要将原来铁板一块monolithic的应用切分为很多微服务。实现应用之间的解耦，将多个应用服务部署在多个Docker中能轻松达到这个目的。

5.服务合并

使用Docker也能合并多个服务以降低费用，不多的操作系统内存占用，跨实例共享多个空闲的内存，这些技术Docker能以更加紧密资源提供更有效的服务合并。

6.多租户

Docker能够作为云计算的多租户容器，使用Docker能容易为每个租户创建运行应该多个实例，这得益其灵活的快速环境以及有效diff命令。

7.快速部署

Docker通过创建进程的容器，不必重新启动操作系统，几秒内能关闭，你可以在数据中心创建或销毁资源，不用担心额外消耗。典型的数据中心利用率是30%，通过更积极的资源分配，以低成本方式对一个新的实例实现一个更聚合的资源分配，我们很容易超过这个利用率，大大提高数据中心的利用效率。

六、docker和docker container的区别？

区别就是两者意思是不一样具体的不同如下

docker是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。

docker container容器(container)是Docker镜像的运行实例,类似于可执行文件与进程的关系,Docker是容器引擎,相当于系统平台。

七、docker 性能？

Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口

由于其基于LXC的轻量级虚拟化的特点，docker相比KVM之类最明显的特点就是启动快，资源占用小。因此对于构建隔离的标准化的运行环境，轻量级的PaaS(如dokku), 构建自动化测试和持续集成环境，以及一切可以横向扩展的应用(尤其是需要快速启停来应对峰谷的web应用)。

八、docker详解？

关于这个问题，Docker是一种基于容器技术的开源应用程序轻量级虚拟化平台，它使开发人员可以在操作系统级别虚拟化的环境中构建、运行和部署应用程序。

Docker最大的特点是其轻量化、跨平台、快速启动、可移植性强等特点，同时还提供了简介的部署、管理工具，方便开发者进行应用程序的构建、发布与管理。

此外，Docker还支持各种技术栈的应用程序，并且有着强大的生态系统，为开发者提供了丰富的资源库和插件。

九、Docker前景？

开发/测试服务设置和部署:节省人力和机器资源。

大多数互联网服务都是基于DB+业务逻辑+web服务+webUI，在宏服务中提供了许多功能。虽然Dev只需要在整个系统中开发一小部分功能，但是测试依赖于许多其他组件。在这一点上，docker减少了环境部署中的能量损失，同时在一台机器上运行多个docker container，以节省机器成本。

实际上docker的主要优势在于轻量级虚拟化，性能损失比VM小得多，在宏服务下比VM节省更多的资源以减少企业成本，在云计算领域，仍然是有希望的。

十、docker原理？

Docker 底层的核心技术包括 Linux 上的命名空间（Namespaces）、控制组（Control groups）、Union 文件系统（Union file systems）和容器格式（Container format）。

我们知道，传统的虚拟机通过在宿主主机中运行 hypervisor 来模拟一整套完整的硬件环境提供给虚拟机的操作系统。虚拟机系统看到的环境是可限制的，也是彼此隔离的。 这种直接的做法实现了对资源最完整的封装，但很多时候往往意味着系统资源的浪费。 例如，以宿主机和虚拟机系统都为 Linux 系统为例，虚拟机中运行的应用其实可以利用宿主机系统中的运行环境。

我们知道，在操作系统中，包括内核、文件系统、网络、PID、UID、IPC、内存、硬盘、CPU 等等，所有的资源都是应用进程直接共享的。 要想实现虚拟化，除了要实现对内存、CPU、网络IO、硬盘IO、存储空间等的限制外，还要实现文件系统、网络、PID、UID、IPC等等的相互隔离。 前者相对容易实现一些，后者则需要宿主机系统的深入支持。