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一文教会你用Docker打包Python运行环境

来源:互联网 收集:自由互联 发布时间:2023-07-28
一文教会你用Docker打包Python运行环境什么是Docker Docker是一个应用程序容器化引擎,用于创建、部署和运行应用程序。它可以帮助我们将应用程序和它所依赖的库,一起打包成一个容器。
一文教会你用Docker打包Python运行环境 什么是Docker

Docker是一个应用程序容器化引擎,用于创建、部署和运行应用程序。它可以帮助我们将应用程序和它所依赖的库,一起打包成一个容器。使我们的应用程序可以在任何地方快速、可靠的运行。

Docker安装

Docker的安装很简单,我们可以在官网上下载安装包进行安装。不同系统的安装方式略有不同,官网上都有详细的安装说明。

创建Dockerfile

我们需要创建一个Dockerfile来描述如何构建我们的Docker镜像。

一个最简单的Dockerfile看起来像这样:

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

这个Dockerfile的作用是:基于Python3.9 slim版本的镜像,在/app目录下,将requirements.txt文件复制到容器中,安装其中所列的包,然后将当前目录下的所有文件都复制到容器中,最后启动app.py应用程序。

构建Docker镜像

我们可以使用下面的命令来构建我们的Docker镜像:

docker build -t myimage:1.0 .

其中myimage是我们给镜像取的名字,1.0是版本号,.(点号)表示构建当前目录下的Dockerfile。

运行Docker容器

我们可以使用以下命令来运行我们的Docker容器:

docker run -it --rm -p 5000:5000 myimage:1.0

这个命令的作用是:运行myimage:1.0这个镜像,并将容器的5000端口映射到主机的5000端口。如果容器停止后,自动删除容器,保持主机干净。

示例1:Flask应用程序

假设我们有一个简单的Flask应用程序,它的目录结构如下:

flask-app
├── app.py
├── Dockerfile
├── requirements.txt

其中,Dockerfile的内容如下:

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

我们可以用以下命令构建出我们的Docker镜像并运行:

docker build -t flask-app:1.0 .

docker run -it --rm -p 5000:5000 flask-app:1.0

这个命令会在本地的5000端口上启动我们的Flask应用程序。我们可以在浏览器中访问http://localhost:5000来看到应用程序运行的效果。

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示例2:Django应用程序

假设我们有一个简单的Django应用程序,它的目录结构如下:

django-app
├── Dockerfile
├── manage.py
├── requirements.txt
├── myproject/
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py

其中,Dockerfile的内容和Flask的一样:

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt requirements.txt

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]

我们可以用以下命令构建出我们的Docker镜像并运行:

docker build -t django-app:1.0 .

docker run -it --rm -p 8000:8000 django-app:1.0

这个命令会在本地的8000端口上启动我们的Django应用程序。我们可以在浏览器中访问http://localhost:8000来看到应用程序运行的效果。

结语

通过本文的学习,希望读者可以理解Docker的基本概念和使用方法,并且能够快速创建自己的Python应用程序镜像。

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