本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 在截止日期云上使用作业环境
<a name="examples-jb-job-environments"></a>

以下工作捆绑包补充了开发者指南中的[使用 OpenJD 队列环境控制作业环境](control-the-job-environment.md)章节。每个捆绑包演示了使用 Ope [n Job Description 环境](https://github.com/OpenJobDescription/openjd-specifications/wiki/2023-09-Template-Schemas#4-environment)的不同方式：

[job\_env\_vars](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_vars)  
通过作业环境设置环境变量。

[job\_env\_with\_new\_command](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_with_new_command)  
在作业环境中封装任务命令。

[job\_env\_daemon\_process](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/job_env_daemon_process)  
在执行任务的同时运行后台守护进程。

[pip\_self\_containd\_job](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_self_contained_job)  
定义一个作业环境，该环境使用创建 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 工作程序上运行，包括 Deadline Cloud 服务管理的队列工作人员。

[pip\_package\_job](https://github.com/aws-deadline/deadline-cloud-samples/tree/mainline/job_bundles/pip_package_job)  
通过[截止日期云的 Pip 队列环境](examples-queue-env-pip.md)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。使用此样式定义一次 pip 环境，然后在队列中的许多作业之间共享该环境。

有关更多队列级环境示例，请参阅。[截止日期云的队列环境示例](examples-queue-environments.md)