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在 Deadline Cloud 上使用工作环境
以下任务包对开发人员指南中的使用 OpenJD 队列环境控制作业环境部分进行了补充。每个包都演示了使用开放任务描述环境的不同方式
- job_env_vars
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通过作业环境设置环境变量。
- job_env_with_new_command
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在作业环境中封装任务命令。
- job_env_daemon_process
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在任务的同时运行后台守护进程。
- pip_self_contained_job
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定义一个作业环境，该作业环境使用创建 Python 虚拟环境
pip并将其添加到作业步骤中，无需队列环境。PATH可在任何python3可用的 Linux 工作人员上运行，包括 Deadline Cloud 服务管理的舰队工作人员。 - pip_package_job
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通过截止日期云的 Pip 队列环境而不是作业环境提供作业的 Python 依赖关系。该作业仅设置队列环境读取的
PipPackages参数。使用这种风格可以一次定义 pip 环境，然后在队列中的多个任务中共享它。
有关队列级环境的更多示例，请参阅。截止日期云的队列环境示例
