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基于多因子 Cobb-Douglas 产量模型的作物种植决策支持应用。
新增文件：
- app.py: Streamlit 主应用，包含产量预测模型、多作物数据库、
雷达图/敏感性分析可视化、作物推荐排行及智能建议面板
- main.py: 入口文件
- pyproject.toml: 项目配置（Python 3.14+，依赖 streamlit/plotly/pandas/numpy）
- Dockerfile: 基于 uv 镜像的容器化部署配置
- justfile: 任务自动化（运行/格式化/检查/清理）
- .gitignore: Python/IDE/缓存忽略规则
44 lines
1.3 KiB
Docker
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1.3 KiB
Docker
# 使用 uv 官方镜像作为基础镜像（已包含 Python 3.14 和 uv）
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FROM 172.16.102.3:30648/astral-sh/uv:python3.14-bookworm
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# 设置工作目录
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WORKDIR /app
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# 配置 apt 使用阿里云镜像源
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RUN sed -i 's/httpredir.debian.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources
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# 安装系统依赖
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RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
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curl \
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&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
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# 复制项目配置文件和锁定文件
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COPY pyproject.toml justfile uv.lock ./
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# 配置 uv 使用阿里云镜像源（通过环境变量）
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ENV UV_INDEX_URL=https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
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# 安装 Python 依赖（使用 uv，锁定版本）
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RUN uv sync --frozen --no-dev
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# 复制应用代码和其他文件
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COPY . .
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# 暴露 Streamlit 默认端口
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EXPOSE 8000
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# 设置环境变量
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ENV STREAMLIT_SERVER_PORT=8000 \
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STREAMLIT_SERVER_ADDRESS=0.0.0.0 \
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STREAMLIT_SERVER_ENABLE_XSRF_PROTECTION=false \
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STREAMLIT_SERVER_ENABLE_CORS=false \
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STREAMLIT_SERVER_HEADLESS=true \
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STREAMLIT_BROWSER_GATHER_USAGE_STATS=false
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# 健康检查
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HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s --start-period=5s --retries=3 \
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CMD curl -f http://localhost:8000/_stcore/health || exit 1
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# 运行 Streamlit 应用
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CMD ["uv", "run", "streamlit", "run", "app.py", "--server.port=8000", "--server.address=0.0.0.0"]
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