用Docker打包Python运行环境

在项目中运用Docker来打包环境依赖也可以大大提高工作效率。Docker使用客户端服务器架构。Docker客户端与Docker守护进程会话，后者复杂构建、运行和分发Docker容器的繁重工作。Docker客户端和守护程序可以在同一系统运行，也可以将Docker客户端连接到远程Docker守护进程。

虽然Docker作为部署环境打包镜像的工具，和我的科研并没有直接的关系。但我觉得在项目中运用Docker来打包环境依赖也可以大大提高工作效率，于是准备专门学习一下Docker。

1. Docker基础 1.1 Docker架构

Docker使用客户端服务器架构。Docker客户端与Docker守护进程会话，后者复杂构建、运行和分发Docker容器的繁重工作。Docker客户端和守护程序可以在同一系统运行，也可以将Docker客户端连接到远程Docker守护进程。Docker客户端和守护程序通过REST API（采用一种简洁的URL风格规范）通信，其底层基于UNIX套接字或网络接口。其架构示意图如下：

其中，Docker 守护程序 (dockerd) 监听Docker API 请求并管理Docker对象，例如镜像、容器、网络和磁盘分卷。守护进程还可以与其他守护进程通信以管理Docker服务。而Docker 客户端 ( docker) 是用户与 Docker 交互的主要方式。当我们使用诸如docker run之类的命令时，客户端会将这些命令发送到dockerd执行它们。docker命令使用 Docker API。Docker 客户端可以与多个守护进程通信。

Docker注册表存储Docker镜像(你可以类比为Maven的repo)。Docker Hub 是一个任何人都可以使用的公共注册表，并且 Docker 默认配置为在Docker Hub上查找镜像。我们也可以运行自己的私有注册表。我们可以调用docker pull从注册表中拉取镜像。当我们docker run命令时，系统会从先从本地寻找镜像，如果本地找不到，则会从Docker Hub拉取。当我们使用docker push命令时，镜像会被推送到我们配置的注册表中。可以看出，Docker镜像版本控制和Git类似。

1.2 Docker对象

当我们在使用Docker时，我们就正在创建和使用镜像、容器、网络、磁盘分卷、插件和其他对象了。下面简要介绍一下其中的镜像和容器对象。

• 镜像 镜像可视为一个只读模板，其中包含创建 Docker 容器的指令。通常，一个镜像基于另一个镜像，并带有一些额外的自定义。例如可以基于现有的ubuntu镜像，来构建安装有其它应用程序的镜像。要构建我们自己的镜像，需要使用简单的语法创建一个Dockerfile ，用于定义创建和运行镜像所需的步骤。

• 容器
  容器是镜像的可运行实例（类似于进程和程序的关系）。我们可以使用 Docker API 或 CLI 创建、启动、停止、移动或删除容器。我们可以将容器连接到一个或多个网络。

2. 启动Docker进程并运行镜像 2.1 启动Docker守护进程

Linux

Linux上的docker同时包括客户端和守护进程两部分，故安装好docker后，只需要用以下命令即可运行docker守护进程：

$ sudo service docker start # Ubuntu/Debian

如果您是RedHat/Centos，则需要运行：

$ sudo systemctl start docker

MacOS

然而，在Mac上docker二进制仅仅是client部分(因为docker守护进程使用了一些Linux内核的特点)，我们不能使用它来运行docker守护进程。所以，我们还需要安装docker-machine来创建一个虚拟机并将守护进程运行在上面。如果你的Mac上已经有brew，可以直接运行以下命令安装：

brew install docker-machine

然后启动docker-machine:

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % brew services start docker-machine
==> Successfully started `docker-machine` (label: homebrew.mxcl.docker-machine)

2.2 运行镜像

之后我们就可以尝试运行Docker镜像了。比如我们下面用docker run命令运行docker/getting-started镜像：

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % docker run -d -p 80:80 docker/getting-started 
Unable to find image 'docker/getting-started:latest' locally
latest: Pulling from docker/getting-started
9981e73032c8: Pull complete 
e5f90f35b4bc: Pull complete 
ab1af07f990a: Pull complete 
bd5777bb8f79: Pull complete 
a47abff02990: Pull complete 
d4b8ebd00804: Pull complete 
6bec3724f233: Pull complete 
b95ca5a62dfb: Pull complete 
Digest: sha256:b558be874169471bd4e65bd6eac8c303b271a7ee8553ba47481b73b2bf597aae
Status: Downloaded newer image for docker/getting-started:latest
cc167092ff76941a25fe51da25fbbfe6a0a70cc07171fa5f56707f3bf7383e6a

可以看到由于没有在本地找到docker/getting-started:latest镜像，Docker从远处Docker Hub注册表上pull下来。

我们用docker ps查看目前在运行的镜像实例（即容器）：

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % docker ps       
CONTAINER ID   IMAGE                    COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                NAMES
cc167092ff76   docker/getting-started   "/docker-entrypoint.…"   29 minutes ago   Up 29 minutes   0.0.0.0:80->80/tcp   epic_lehmann

可以用docker stop终止镜像运行:

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % docker stop cc167092ff76
cc167092ff76
(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % docker ps   
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES

用docker images查看有哪些本地镜像：

(base) orion-orion@MacBook-Pro ~ % docker images                                 
REPOSITORY               TAG       IMAGE ID       CREATED       SIZE
docker/getting-started   latest    157095baba98   4 weeks ago   27.4MB

3. 用Docker打包Python环境

接下来我们看如何用Docker打包一个Python环境。
首先，我们编写一个Python小Demo：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-10, 10, 0.01)
y = x**2
plt.plot(x, y)
plt.savefig("/out/quad.png") 
# 此处的/out为容器内的绝对路径，无需手动创建，
# 后面我们会设置挂载参数自动生成该目录

然后我们编辑好requirements.txt：

numpy==1.21.3
matplotlib==3.4.3  

再编辑好Dockerfile:

# syntax=docker/dockerfile:1

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /draw_quad

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt 

COPY . .

CMD [ "python3", "draw_quad.py"]

我们来细细看Dockerfile每一部分。

首先，# syntax是指解析器指令。这里使用docker/dockerfile:1，即始终指向版本1语法的最新版本。

之后，我们需要告诉Docker我们在应用中使用什么基础镜像。由于Docker镜像可以从其它镜像继承，因此我们并不构建自己的基础镜像，而是使用官方的Python镜像，即FROM python:3.9-slim-buster。

然后我们建立一个工作目录/draw_quad，即后续命令的默认执行路径。这样我们后面就不必输入完整的文件路径，而是可以使用基于工作目录的相对路径。如COPY requirements.txt requirements.txt其实是将requirements（第一个参数）复制到到工作目录中(第二个参数)。

接着，我们将requirements.txt 放入镜像后，就可以使用RUN命令来执行pip3 install了，这和我们在本地安装的经验完全相同，不过这次是将模块安装到镜像中。

此时，我们有了一个基于Python 3.9的镜像，并且已经按照了我们的依赖项。下一步我们继续用COPY
命令将源代码添加到镜像中，即DockerFile中的COPY . .。

之后，我们还需要Docker当我们的镜像在容器中运行时我们想要执行什么命令，即CMD [ "python3", "draw_quad.py"]。

最终的项目目录如下：

draw
|____ draw_quad.py
|____ requirements.txt
|____ Dockerfile

然后我们就可以构建docker镜像了（用--tag参数指定镜像名称）：

(base) orion-orion@MacBook-Pro draw % docker build --tag draw .                 
[+] Building 9.1s (14/14) FINISHED                                                                                             
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                      0.0s
 => => transferring dockerfile: 37B                                                                                       0.0s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                         0.0s
 => => transferring context: 2B                                                                                           0.0s
 => resolve image config for docker.io/docker/dockerfile:1                                                                4.9s
 => CACHED docker-image://docker.io/docker/dockerfile:1@sha256:443aab4ca21183e069e7d8b2dc68006594f40bddf1b15bbd83f5137bd  0.0s
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                      0.0s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                         0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.9-slim-buster                                                 3.9s
 => [1/5] FROM docker.io/library/python:3.9-slim-buster@sha256:830e161433edfe047a23ebc99c12ee0eb1dc0a50e6b5f1c98e869ac27  0.0s
 => [internal] load build context                                                                                         0.0s
 => => transferring context: 594B                                                                                         0.0s
 => CACHED [2/5] WORKDIR /draw_quad                                                                                       0.0s
 => CACHED [3/5] COPY requirements.txt requirements.txt                                                                   0.0s
 => CACHED [4/5] RUN pip3 install -r requirements.txt                                                                     0.0s
 => [5/5] COPY . .                                                                                                        0.0s
 => exporting to image                                                                                                    0.0s
 => => exporting layers                                                                                                   0.0s
 => => writing image sha256:18f3a254f4ce46faa17142ece6bfd442e9157e79510ca60a789ab4d4b1a12498                              0.0s
 => => naming to docker.io/library/draw                                        0.0s

我们输入docker images命令可以看到名称为draw的镜像已经构建成功。

(base) orion-orion@MacBook-Pro Draw % docker images
REPOSITORY               TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
draw                     latest    f1fc30becc34   46 seconds ago   251MB

然后就可以运行镜像了（包含文件系统挂载操作）：

(base) orion-orion@MacBook-Pro draw % docker run -d -v ${PWD}/out:/out draw
0e04d81d254fcd963924ee2492b82a6c895789525f09943b43ce0b46ac0d63a9

注意，${PWD}/out为宿主机的目录，意思为当前目录下的out文件夹，如果不存在则会自动为我们创建。/out为该容器中的绝对路径，在容器启动会自动创建/out目录。

我们可以看到，quad.png成功在宿主机当前目录下的out文件中生成：

(base) orion-orion@MacBook-Pro draw % ls out           
quad.png

参考

• [1] https://docs.docker.com/get-started/overview/
• [2] https://docs.docker.com/language/python/build-images/
• [3] https://stackoverflow.com/questions/31448821/how-to-write-data-to-host-file-system-from-docker-container
• [4] https://stackoverflow.com/questions/58205178/python-docker-filenotfounderror-errno-2-no-such-file-or-directory
• [5] https://www.cnblogs.com/ivictor/p/4834864.html

数学是符号的艺术，音乐是上界的语言。