python記錄docker（python記錄名單學生參加演出請設計一段程序）

本文目錄一覽：

• 1、Python Flask項目在Gitlab CI中自動打包Docker鏡像
• 2、怎樣在Python中操作Docker容器
• 3、如何用python監控docker
• 4、如何開發一個基於 Docker 的 Python 應用
• 5、超值一篇分享，Docker：從入門到實戰過程全記錄

Python Flask項目在Gitlab CI中自動打包Docker鏡像

第一步，在Gitlab中新建一個項目

第二步，克隆支本地

第三步，本地調通Python Flask項目

用VSCode打開該項目，先用flask在app.py下寫了一個hello world：

然後在index.html中寫下hello world，放在templates目錄下：

安裝flask依賴

用以下命令進行本地運行

打開瀏覽器進入localhost:5000即可看到Hello World

本地調試成功

第四步，本地調通Docker打包與容器運行

於是嘗試利用docker打包成鏡像，由於該項目依賴flask庫，所以在根目錄添加了requirements.txt文件，裡面標明了依賴庫以及相應的版本

然後編寫好了Dockerfile

運行命令開始打包：

打包成功，運行容器：

在瀏覽器瀏覽localhost沒有響應

查看日誌發現沒有報錯

再嘗試用瀏覽器打開127.0.0.1，也不行

網上搜索發現python flask在伺服器不能直接運行，需要藉助gunicorn

於是編寫了配置文件gunicorn.conf.py：

同時修改了Dockerfile：

以及修改了依賴包requirements.txt:

再打包鏡像、運行容器，發現可以正常運作了：

第五步，Gitlab CI設置腳本自動打包Docker鏡像

由於自建Docker鏡像倉庫和賬號是隱私信息，因此使用Gitlab CI變數代替，再在項目CI/CD設置內賦值

怎樣在Python中操作Docker容器

Docker容器運行後，如何進入容器進行操作呢看起初我是用SSH。如果只啟動一個容器，用SSH還能應付，只需要將容器的22埠映射到本機的一個埠即可。當我啟動了五個容器後，每個容器默認是沒有配置SSH Server的，安裝配置SSHD，映射容器SSH埠，實在是麻煩。 我發現很多Docker鏡像都是沒有安裝SSHD服務的，難道有其他方法進入Docker容器看 有很多種方法，包括使用 docker attach 命令或 nsenter 工具等。 使用 attach 命令有時候並不方便。當多個窗口同時 attach 到同一個容器的時候，所有窗口都會同步顯示。 nsenter 可以訪問另一個進程的名字空間。 為了連接到容器，你還需要找到容器的第一個進程的 PID，可以通過下面的命令獲取。 PID=$(docker inspect –format 逗{{ .State.Pid }}地 container) //將container換成你的容器id 通過這個 PID，就可以連接到這個容器： $ nsenter –target $PID –mount –uts –ipc –net –pid 更簡單的，建議大家下載 .bashrc_docker，並將內容放到 .bashrc 中。

如何用python監控docker

platform模塊在標準庫中，它有很多運行我們獲得眾多系統信息的函數。讓我們運行Python解釋器來探索它們中的一些函數，那就從platform.uname()函數開始吧！

如何開發一個基於 Docker 的 Python 應用

python是一款應用非常廣泛的腳本程序語言，谷歌公司的網頁就是用python編寫。python在生物信息、統計、網頁製作、計算等多個領域都體現出了強大的功能。python和其他腳本語言如java、R、Perl 一樣，都可以直接在命令行里運行腳本程序。工具/原料

python；CMD命令行；windows操作系統

方法/步驟

1、首先下載安裝python，建議安裝2.7版本以上，3.0版本以下，由於3.0版本以上不向下兼容，體驗較差。

2、打開文本編輯器，推薦editplus，notepad等，將文件保存成 .py格式，editplus和notepad支持識別python語法。

腳本第一行一定要寫上 #!usr/bin/python

表示該腳本文件是可執行python腳本

如果python目錄不在usr/bin目錄下，則替換成當前python執行程序的目錄。

3、編寫完腳本之後注意調試、可以直接用editplus調試。調試方法可自行百度。腳本寫完之後，打開CMD命令行，前提是python 已經被加入到環境變數中，如果沒有加入到環境變數，請百度

4、在CMD命令行中，輸入 「python」 + 「空格」，即 」python 「；將已經寫好的腳本文件拖拽到當前游標位置，然後敲回車運行即可。

超值一篇分享，Docker：從入門到實戰過程全記錄

作者 | 天元浪子

來源 | CSDN博客

想要真正理解Docker，就不得不從虛擬化技術的發展歷程說起。普遍認為虛擬化技術經歷了物理機時代、虛擬機時代，目前已經進入到了容器化時代。可以說，Docker是虛擬化技術不斷發展的必然結果。

那麼，什麼是容器呢？容器和虛擬機有什麼不同？Docker和容器又是什麼關係呢？搞明白這幾個問題，Docker的概念就清晰了。

1.1 虛擬機和容器

藉助於VMWare等軟體，可以在一台計算機上創建多個虛擬機，每個虛擬機都擁有獨立的操作系統，可以各自獨立的運行程序。這種分身術雖然隔離度高（操作系統級），使用方便（類似物理機），但佔用存儲資源多（GB級）、啟動速度慢（分鐘級）的缺點也是顯而易見的。

相較於虛擬機，容器（Container）是一種輕量型的虛擬化技術，它虛擬的是最簡運行環境（類似於沙盒）而非操作系統，啟動速度快（秒級）、佔用存儲資源少（KB級或MB級），容器間隔離度為進程級。在一台計算機上可以運行上千個容器，這是容器技術對虛擬機的碾壓式優勢。

1.2 容器、鏡像和Docker

Docker是一個開源的應用容器引擎，可以創建容器以及基於容器運行的程序。Docker可以讓開發者打包他們的應用和依賴包到一個輕量級、可移植的容器中，然後發布到任何流行的Linux機器上，也可以實現虛擬化。

聽起來很簡單，但是在Docker和容器之間，還隱藏著一個鏡像的概念，令初學者頗感困惑。本質上，Docker鏡像是一個特殊的文件系統，它提供容器運行時所需的程序、庫、資源、配置等文件。Docker鏡像類似於一個py文件，它需要Docker的運行時（類似於Python解釋器）運行。鏡像被運行時，即創建了一個鏡像的實例，一個實例就是一個容器。

1.3 Docker 和 k8s

作為容器引擎，Docker為容器化的應用程序提供了開放的標準，使得開發者可以用管理應用程序的方式來管理基礎架構，實現快速交付、測試和部署代碼。隨著容器的大量使用，又產生了如何協調、調度和管理容器的問題，Docker的容器編排應運而生。

k8s是Google開源的一個容器編排引擎，它支持自動化部署、大規模可伸縮、應用容器化管理，是一個開源的，用於管理雲平台中多個主機上的容器化的應用，k8s的目標是讓部署容器化的應用簡單並且高效，k8s提供了應用部署、規劃、更新、維護的一種機制。

Docker和k8sr都是以containerd（容器化標準）作為運行時，因此使用Docker創建的鏡像完全可以在k8s中無障礙的使用。

2.1 在ubuntu中安裝

在linux系統中安裝Docker非常簡單，官方為我們提供了一鍵安裝腳本。這個方法也適用於Debian或CentOS等發行版。

安裝過程如果出現超時，不要灰心，多試幾次，總會成功的。安裝完成後，Docker只能被root用戶使用，可以使用下面的命令取消許可權限制：

然後，重啟docker服務：

最後，關閉當前的命令行，重新打開新的命令行就可以了。

順便提一下，如果在CentOS下安裝，可能會出現一堆類似於下面的錯誤：

這是由於docker和Podman衝突造成的，需要先卸載Podman：

2.2 在Win10中安裝

Docker的運行，依賴linux的環境，官方提供了Docker Desktop for Windows，但是它需要安裝Hyper-V，Hyper-V是微軟開發的虛擬機，類似於 VMWare 或 VirtualBox，僅適用於 Windows 10。這個虛擬機一旦啟用，QEMU、VirtualBox 或 VMWare Workstation 15 及以下版本將無法使用！如果你必須在電腦上使用其他虛擬機（例如開發 Android 應用必須使用的模擬器），請不要使用 Hyper-V！

我的電腦是win10家庭版，不能直接安裝hyper-v，需要將下面的命令保存到cmd文件中：

然後在cmd文件上點擊右鍵，選擇使用管理員運行。執行完畢後會重啟，在重啟的過程中進行安裝。

2.3 Hello world

docker服務啟動的情況下，運行下面的命令：

此命令的含義是：

第一次運行時，因為本地沒有ubuntu:20.04鏡像，docker會自動從鏡像伺服器下載。下載過程可能需要多試幾次，只要成功一次，以後執行就不再需要下載了。

docker官方還提供了一個hello-world鏡像，可以直接運行：

此命令省略了鏡像版本和運行參數，docker使用latest作為版本，即最新版本。

從hello world的例子中，也可以體驗到，docker實例的運行是非常快的。

docker官方的鏡像庫比較慢，在進行鏡像操作之前，需要將鏡像源設置為國內的站點。

新建文件/etc/docker/daemon.json，輸入如下內容：

然後重啟docker的服務：

3.1 列出本地所有鏡像

執行命令 docker images 可以查看

當前我本地只有剛才安裝的兩個鏡像。

3.2 從鏡像庫中查找鏡像

執行命令 docker search 鏡像名稱可以從docker鏡像庫中查找鏡像。

最好選擇官方（OFFICIAL）的鏡像，這樣的鏡像最穩定一些。

3.3 下載新的鏡像

執行命令docker pull 鏡像名稱:版本號即可下載新的鏡像。

鏡像下載後，就可以使用鏡像來創建容器了。

4.1 啟動容器

執行命令docker run即可啟動容器，也就是創建某個鏡像的實例。docker run命令非常複雜，可以先執行一個docker run –help來查看幫助：

比如我們要執行python的shell，需要添加-it參數，即：docker run -it python:3.8

4.2 將宿主機的文件掛載到容器

docker容器與宿主機是隔離的，要想讓容器內的程序能訪問宿主機上的文件，需要通過-v參數將宿主機的文件掛載到容器中。

比如我們在宿主機上有一個hello.py，可以列印hello，想要在python容器中執行，就需要進行掛載。-v後還需要接兩個參數，分別是宿主機的目錄和容器內的目錄，兩者使用:分隔，路徑必須都是絕對路徑。

我的hello.py保存在主目錄的/docker_test目錄中，將這個目錄掛載到容器的/docker_test目錄，然後在容器內執行python /docker_test/hello.py：

4.3 容器的埠映射

我們修改一下hello.py，創建一個socket服務端，並監聽5000埠，當有客戶端連接時，列印客戶端的地址，先客戶端發送hello，然後關閉連接：

在容器內執行：

接下來，嘗試用telnet命令連接，結果卻是失敗的。原因是，127.0.0.1是宿主機的ip地址，5000是容器的埠，這與我們的習慣稍微有些不同。事實上，docker的容器是非常輕量的，它並沒有自己的網路，要想訪問容器的埠，需要進行埠映射，將容器的某埠映射到宿主機的埠，客戶端連接時，只要與宿主機的埠進行連接就可以了。

需要注意的是，上面的代碼創建的伺服器，無論如何也不可能被客戶端連接，因為代碼中綁定了127.0.0.1的ip，在容器中運行時，需要綁定所有ip，即0.0.0.0。

然後，再使用-p參數，-p還需要三個參數，即宿主機的ip地址、宿主機的埠、容器的埠，三者之間使用:分隔。一般的，可以將宿主機的ip地址省略，只寫宿主機的埠：容器的埠即可。

這樣，就將容器的5000埠映射到了宿主機的5001埠，使用：

即可與容器中的伺服器進行連接。

4.4 容器管理

上面的服務運行之後，可以使用docker ps命令，查看運行中的容器：

顯示的內容有下面幾列：

要想結束容器，可以使用docker kill 容器ID命令。

一般而言，當我們的程序開發完成後，會連同程序文件與運行環境一起製作成一個新的鏡像。

要製作鏡像，需要編寫Dockerfile。DockeFile由多個命令組成，常用的命令有：

注意，Docker鏡像中有一個層的概念，每執行一個RUN命令，就會創建一個層，層過多會導致鏡像文件體積增大。盡量在RUN命令中使用連接多條shell命令，減少RUN命令的個數，可以有效減小鏡像文件的體積。

5.1 自製顯示文本文件內容鏡像

編寫cat.py，接收一個文件名，由python讀取文件並顯示文件的內容：

這個例子比較簡單，縮寫Dockerfile如下：

這個Dockerfile的含義是：

需要說明的是，ENTRYPOINT有兩種寫法：

這裡採用第二種寫法，是因為我們要在外部給容器傳遞參數。執行命令編譯Docker鏡像：

這個命令中，-t的含義是目標，即生成的鏡像名為hello，版本號為1.0，別忘了最後那個.，這叫到上下文路徑，是指 docker 在構建鏡像，有時候想要使用到本機的文件（比如複製），docker build 命令得知這個路徑後，會將路徑下的所有內容打包。

這樣，我們的第一個鏡像就製作完成了，使用下面的命令執行它：

即可看到~/docker_test/cat/files/test.txt的內容。

5.2 自製web伺服器鏡像

我們使用tornado開發一個網站，而python的官方鏡像是沒有tornado庫的，這就需要在製作鏡像時進行安裝。

測試的ws.py如下：

編寫Dockerfile文件如下：

在此我們驗證一下CMD與ENTRYPOINT的區別。在Dockerfile所在有目錄下執行如下命令：

執行完成後，再使用docker images使用就可以看到生成的鏡像了，然後使用下面的命令運行：

在瀏覽器中輸入宿主機的ip和8000埠，就可以看到頁面了。

在這個例子中，我使用的運行命令是CMD，如果在docker run中指定的其他的命令，此命令就不會被執行，如：

此時，容器中被執行的是python命令，而不是我們的服務。在更多情況下，我們希望在docker run命令中為我們的服務傳參，而不是覆蓋執行命令，那麼，我們應該使用ENTRYPOINT而不是CMD：

上面這種寫法，是不支持傳遞參數的，ENTRYPOINT和CMD還支持另一種寫法：

使用這種寫法，docker run命令中的參數才可以傳遞給hello.py：

這個命令中，–port=9000被作為參數傳遞到hello.py中，因此容器內的埠就成了9000。

在生產環境中運行時，不會使用-it選項，而是使用-d選項，讓容器在後台運行：

這種方式下，即使當前的控制台被關閉，該容器也不會停止。

5.3 自製apscheduler服務鏡像

接下來，製作一個使用apscheduler編寫的服務鏡像，代碼如下：

Dockerfile也是信手拈來：

生成鏡像：

應該可以運行了，文件複製需要兩個目錄，在運行時，可以使用兩次-v來掛載不同的目錄：

前面用到的官方python鏡像大小足足882MB，在這個基礎上，再安裝用到的第三方庫，添加項目需要的圖片等資源，大小很容易就超過1個G，這麼大的鏡像，網路傳給客戶非常的不方便，因此，減小鏡像的體積是非常必要的工作。

docker hub上有個一python:3.8-alpine鏡像，大小只有44.5MB。之所以小，是因為alpine是一個採用了busybox架構的操作系統，一般用於嵌入式應用。我嘗試使用這個鏡像，發現安裝一般的庫還好，但如果想安裝numpy等就會困難重重，甚至網上都找不到解決方案。

還是很回到基本的路線上來，主流的操作系統鏡像，ubuntu的大小為72.9MB，centos的大小為209MB——這也算是我更喜歡使用ubuntu的一個重要原因吧！使用ubuntu作為基礎鏡像，安裝python後的大小為139MB，再安裝pip後的大小一下子上升到了407MB，要是再安裝點其他東西，很容易就趕上或超過python官方鏡像的大小了。

看來，尋常路線是很難壓縮鏡像文件體積了。幸好，還有一條曲線救國的路可走，這就是多階段構建法。

多階段構建的思想其實很簡單，先構建一個大而全的鏡像，然後只把鏡像中有用的部分拿出來，放在一個新的鏡像里。在我們的場景下，pip只在構建鏡像的過程中需要，而對運行我們的程序卻一點用處也沒有。我們只需要安裝pip，再用pip安裝第三方庫，然後將第三方庫從這個鏡像中複製到一個只有python，沒有pip的鏡像中，這樣，pip佔用的268MB空間就可以被節省出來了。

1、在ubuntu鏡像的基礎上安裝python：

然後運行：

這樣，就生成了python:3.8-ubuntu鏡像。

2、在python:3.8-ubuntu的基礎上安裝pip：

然後運行：

這樣，就生成了python:3.8-ubuntu-pip鏡像。

3、多階段構建目標鏡像：

這個dockerfile需要解釋一下了，因為它有兩個FROM命令。

第一個是以python:3.8-ubuntu-pip鏡像為基礎，安裝numpy，當然，在實際應用中，把所有用到的第三方庫出寫在這裡。

第二個FROM是以FROM python:3.8-ubuntu鏡像為基礎，將第三方庫統統複製過來，COPY命令後的–from=0的意思是從第0階段進行複製。實際應用中再從上下文中複製程序代碼，添加需要的ENTRYPOINT等。

最後，再運行：

這然，用於我們項目的鏡像就做好了。比使用官方python鏡像構建的版本，小了大約750MB。

到此，我們的鏡像已經製作好了，可是，鏡像文件在哪，如何在生產環境下運行呢？

剛才使用docker images命令時，已經看到了生成的鏡像：

我們可以使用docker save命令將鏡像保存到指定的文件中，保存的文件是一個.tar格式的壓縮文件：

將hello.tar複製到生產環境的機器上，然後執行導入命令：

就可以使用了。