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Docker快速入门以及环境配置详解
Docker 是一个开源的应用容器引擎,可以轻松地为应用程序创建和管理容器化的环境。本文将带领读者通过两个示例,来实现 Docker 环境的快速入门。
环境搭建
在进行 Docker 快速入门之前,需要先搭建 Docker 容器环境。具体步骤如下:
-
在官网下载安装 Docker。
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在命令行中输入以下命令,以验证 Docker 安装是否成功。
docker version
-
如果命令行中输出了 Docker 的版本信息,则说明安装成功。
示例一:创建并运行一个简单的 Node.js 应用
在本示例中,我们将基于 Node.js 创建一个简单的应用,并将其部署在 Docker 容器中。具体步骤如下:
- 创建一个 Node.js 应用。
mkdir node-demo
cd node-demo
touch app.js
- 在 app.js 文件中,输入以下代码:
JavaScript
const http = require('http')
const server = http.createServer((req, res) => {
res.end('Hello World!')
})
server.listen(3000)
- 在命令行中输入以下命令,以打包 Node.js 应用镜像。
docker build -t node-demo .
-
稍等一会儿,Docker 将会在本地构建一个名为 node-demo 的镜像。
-
此时运行以下命令,以在本地创建容器并在容器中启动 Node.js 应用。
docker run -p 3000:3000 node-demo
- 在浏览器中访问 http://localhost:3000,您会看到 Hello World! 的输出。至此,我们已成功地将 Node.js 应用部署到了 Docker 容器中。
示例二:与 MongoDB 集成的 Flask 应用
在本示例中,我们将基于 Flask 编写一个使用 MongoDB 数据库的 Web 应用,并将其部署在 Docker 容器中。具体步骤如下:
- 创建一个 Flask 应用。
mkdir flask-demo
cd flask-demo
mkdir templates
touch app.py
- 在 app.py 文件中,输入以下代码:
```python
from flask import Flask, render_template
from pymongo import MongoClient
app = Flask(name)
client = MongoClient('mongodb://db:27017')
db = client['test-database']
collection = db['test-collection']
@app.route('/')
def main():
documents = collection.find({})
return render_template('index.html', documents=documents)
if name == 'main':
app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=5000)
```
- 创建一个 templates 目录,并在其中创建一个名为 index.html 的文件,内容如下:
```HTML
{% for doc in documents %}
{{doc.title}}
{{doc.content}}
{% endfor %}
```
- 创建一个 Dockerfile 文件,内容如下:
Dockerfile
FROM python:3.7
ADD . /flask-demo
WORKDIR /flask-demo
RUN pip install -r requirements.txt
EXPOSE 5000
CMD ["python", "app.py"]
- 在同级目录下创建一个 requirements.txt 文件,内容如下:
Flask==1.0.2
pymongo==3.6.1
- 执行以下命令,以打包 Flask 应用镜像。
docker build -t flask-demo .
-
稍等一会儿,Docker 将会在本地构建一个名为 flask-demo 的镜像。
-
在命令行中执行以下命令,以在容器中运行 Flask 应用。
docker run -p 5000:5000 --link some-mongo:mongo flask-demo
- 最后,您可以在浏览器中访问 http://localhost:5000,查看 Flask 应用在 Docker 容器中的运行结果。
结语
通过本文的两个示例,我们已经成功地实现了基于 Docker 的快速入门,并部署了两个涉及不同技术栈的应用。希望这篇文章能够对您的学习有所帮助。
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