これは、Webテクノロジーに基づいた写真管理アプリケーションです。ホームサーバーで実行すると、任意のデバイスを使用して写真コレクションから必要なものを見つけることができます。スマートフィルタリングは、オブジェクト認識、場所の認識、カラー分析、その他のアルゴリズムによって自動的に可能になります。
このプロジェクトは現在開発中であり、バージョン1.0にはまだ完全ではありません。壊れた部品に我慢してもよい場合は、Dockerイメージを実行して試してみてください。他の貢献者が関与することを望んでいます。
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それを実行する最も簡単な方法は、これらの手順に従って事前に構築された画像を使用してDocker Composeを使用することです。
内部で実行する新しいディレクトリを作成して、Docker Composeファイルの例をダウンロードします。
mkdir photonix
cd photonix
curl https://raw.githubusercontent.com/photonixapp/photonix/master/docker/docker-compose.example.yml > docker-compose.yml
コンテナの外に保存されているデータのボリュームディレクトリを作成します。
mkdir -p data/photos
必要なDocker画像を引っ張って実行するDocker Composeを表示します。
docker-compose up
開始後数秒後、ブラウザでhttp:// localhost:8888/にアクセスできるはずです。
ユーザー名、パスワード、ライブラリを作成する必要があります。現在、これはコマンドラインで行う必要があるため、新しい端末ウィンドウでこれを実行してください。 USERNAME
独自のユーザー名に置き換えます。
docker-compose run photonix python photonix/manage.py createsuperuser --username USERNAME --email [email protected]
docker-compose run photonix python photonix/manage.py create_library USERNAME "My Library"
いくつかの写真をフォルダーdata/photos
に移動すると、すぐに検出されてインポートされるはずです。システムの試行が終了したら、 docker-compose.yml
ファイルのボリューム./data/photos
編集できます。システムデータベース、サムネイル、その他のキャッシュデータは写真とは別に保存されているため、エリアを汚染しないでください。エラーの場合、独自のバックアップを保持する責任があります。
事前に構築されたDocker画像を使用している場合は、以下を使用してキルを使用して、引っ張って戻ってくることができます。
# Ctrl-C to kill
docker-compose pull
docker-compose up
Makefile
と個別のDockerがファイルdocker-compose.dev.yml
を作成します。プロジェクトで作業する場合は使用する必要があります。リポジトリをご覧ください。このセットアップにより、画像が作成され、コードがボリュームとしてマウントされ、Hot-Reload JSの変更がブラウザに変更され、ほとんどの変更のためにPythonサーバーをリロードします。
git clone [email protected]:damianmoore/photonix.git
cd photonix
mkdir -p data/photos
make build
make start
Error starting userland proxy: listen tcp 0.0.0.0:5432: bind: address alerady in use
してください。 Photonixのサービスを変更して、 docker/docker-compose.dev.yml
を編集し、 '5432:5432'
を'5433:5432'
に設定することで、代替ポート番号を使用できます。これはPostgresのためですが、RedisまたはWebサーバーポートにとって同様のソリューションです。
開発のためにBashまたはPythonシェルにアクセスする場合は、次のコマンドを使用できます。
make shell
Pytestは、テストランナーとして、および備品を作成するために使用されます。テストを実行する最も簡単な方法は、次のようなDockerコンテナ内です。
make test