为 Python 引入 ElasticSearch 库，可以按照以下步骤在 Docker Compose 中添加设置：
- 在
docker-compose.yml文件中定义你的服务，例如：
version: '3'
services:
my_app:
image: python:3.9
volumes:
- .:/app
environment:
- PYTHONPATH=/app/libs # 设置PYTHONPATH环境变量
- PIP_EXTRA_INDEX_URL=https://pypi.org/simple/ # 设置PIP_EXTRA_INDEX_URL环境变量以从PyPI安装包
- ELASTICSEARCH_HOST=my_es_container # 定义Elasticsearch主机名或IP地址
command: bash -c "pip install --no-cache-dir elasticsearch && python main.py" # 使用command指令安装依赖和运行应用程序
my_es_container:
image: elasticsearch:7.10.2
ports:
- '9200:9200'
- 运行
docker-compose up启动应用程序和 Elasticsearch 容器。
在上面的例子中，我们将 image 属性设置为 Python 3.9 的官方镜像，并使用 volumes 将本地目录映射到容器中。我们通过设置 PYTHONPATH 环境变量来告诉 Python 在 /app/libs 目录中查找依赖库。我们还设置了 PIP_EXTRA_INDEX_URL 环境变量以从 PyPI 安装包（如果需要）。
为了连接 Elasticsearch 容器，我们定义了一个名为 my_es_container 的服务，并将其主机名或 IP 地址设置为 ELASTICSEARCH_HOST 环境变量。最后，我们使用 command 指令来安装所需的依赖关系并运行应用程序。
这种方法可以确保你的应用程序具有所需的所有依赖关系，同时也可以避免使用 Dockerfile。
![/data # iw --debug dev wlan0 connect -w "lucky-5g" auth open key 0:1234567890
Usage: iw [options] dev connect [-w] [] [] [auth open|shared] [key 0:abcde d:1:6162636465] [mfp:req/opt/no]
Join the network with ...](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162239148267954.png)
![驱动代码
void kalRxTaskletSchedule(struct GLUE_INFO *pr)
{
static unsigned int num = 0;
tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask[(num++)%NR_CPUS]);
// tasklet_hi_schedule(&pr->rRxTask);
DBGLOG(HAL, ERROR,](https://linuxcpp.0voice.com/zb_users/upload/2023/05/202305162226144313964.png)
