웹 기술을 기반으로 한 사진 관리 응용 프로그램입니다. 홈 서버에서 실행하면 모든 장치를 사용하여 사진 컬렉션에서 원하는 것을 찾을 수 있습니다. 객체 인식, 위치 인식, 색상 분석 및 기타 알고리즘으로 스마트 필터링이 자동으로 가능합니다.
이 프로젝트는 현재 개발 중이며 아직 버전 1.0에 대한 기능이 없습니다. 부문 부품을 참거나 도와주고 싶지 않다면 Docker 이미지를 실행하여 이동하십시오. 나는 다른 기고자들이 참여하기를 원합니다.
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실행하는 가장 쉬운 방법은 Docker Compose 가이 단계에 따라 미리 작성된 이미지를 사용하는 것입니다.
내부에서 실행할 새 디렉토리를 만들고 예제 Docker Compose 파일을 다운로드하십시오.
mkdir photonix
cd photonix
curl https://raw.githubusercontent.com/photonixapp/photonix/master/docker/docker-compose.example.yml > docker-compose.yml
컨테이너 외부에 저장된 데이터에 대한 볼륨 디렉토리를 만드십시오.
mkdir -p data/photos
필요한 Docker 이미지를 당기고 실행하는 Docker Compose를 가져 오십시오.
docker-compose up
시작 후 몇 초 후에 브라우저에서 http : // localhost : 8888/로 이동할 수 있어야합니다.
사용자 이름, 비밀번호 및 라이브러리를 만들어야합니다. 지금은 명령 줄에서 수행해야하므로 새 터미널 창에서 실행하십시오. USERNAME
자신의 사용자 이름으로 바꾸십시오.
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"
일부 사진을 폴더 data/photos
으로 옮길 수 있으며 즉시 감지 및 가져옵니다. 시스템을 시도한 후에는 docker-compose.yml
파일에서 볼륨 ./data/photos
편집 할 수 있습니다. 시스템 데이터베이스, 썸네일 및 기타 캐시 데이터는 사진과 별도로 저장되므로 해당 영역을 오염시키지 않아야합니다. 오류가 발생한 경우 자신의 백업을 유지해야합니다.
사전 제작 된 Docker 이미지를 사용하는 경우 다음을 사용하여 Kill, Pull 및 Back Up을 사용할 수 있습니다.
# Ctrl-C to kill
docker-compose pull
docker-compose up
프로젝트에서 작업하려면 사용해야하는 Makefile
및 별도의 Docker Compose 파일 docker-compose.dev.yml
이 있습니다. Repo를 확인하면이 설정은 이미지를 빌드하고 코드를 볼륨으로 마운트하고 브라우저로 핫 릴로드 JS를 변경하고 대부분의 변경에 대해 Python Server를 다시로드합니다.
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
docker/docker-compose.dev.yml
편집하고 '5432:5432'
'5433:5432'
로 설정하여 대체 포트 번호를 사용하도록 Photonix의 서비스를 변경할 수 있습니다. 이것은 Postgres를위한 것이지만 Redis 또는 Webserver 포트와 비슷한 솔루션입니다.
개발을 위해 Bash 또는 Python Shells에 액세스하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.
make shell
Pytest는 테스트 러너 및 비품 생성에 사용됩니다. 테스트를 실행하는 가장 쉬운 방법은 다음과 같은 Docker 컨테이너 내에 있습니다.
make test