如何运用docker配合python开发环境实例

很高兴为你介绍使用 Docker 配合 Python 开发环境的实例攻略。这里将会包含两个示例说明。

示例一：使用 Docker 配合 Python 开发环境

步骤一：安装 Docker

使用 Docker 前，需要在本地安装 Docker 软件，可以在 Docker 官网下载合适的版本进行安装。

步骤二：构建 Docker 镜像

进入项目的根目录，在该目录下创建 Dockerfile 文件，编写 Docker 镜像的配置信息。以下是一个简单的 Dockerfile 文件配置示例：

FROM python:3.7

MAINTAINER yourname

ENV PYTHONBUFFERED 1

RUN mkdir /code

WORKDIR /code

COPY requirements.txt /code/

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . /code/

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

在 Docker 镜像构建前，需要将项目路径下的 requirements.txt 文件中的 Python 依赖库添加到 Docker 镜像中，以及将当前项目代码复制到 Docker 镜像中。可执行以下命令构建 Docker 镜像：

$ docker build -t your_image_name .

步骤三：创建并运行 Docker 容器

使用以下命令创建并运行 Docker 容器：

$ docker run -d -p 8000:8000 --name your_container_name your_image_name

其中：

• -d 表示在后台运行容器
• -p 表示映射宿主机和容器的端口
• --name 表示容器的名称
• your_image_name 表示刚才构建的 Docker 镜像名称

步骤四：验证 Docker 容器是否正常运行

通过浏览器访问 http://localhost:8000，查看是否能正常获取访问到 web 页面。

示例二：使用 Docker 配合 Python 开发环境（多阶段构建）

假设有个使用 Flask 作为后端框架的 web 项目，其中有一个需要编译的前端文件，需要使用 node.js 进行编译工作。

在此我们将使用 Docker 的多阶段构建来完成这段工作。以下是多阶段构建的 Dockerfile 文件：

FROM python:3.7 as backend

MAINTAINER yourname

ENV PYTHONBUFFERED 1

RUN mkdir /code

WORKDIR /code

COPY requirements.txt /code/

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . /code/

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

FROM node:8.9 as frontend

RUN mkdir -p /app

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN npm install && npm run build

FROM python:3.7

ENV PYTHONBUFFERED 1

RUN mkdir /code

WORKDIR /code

COPY requirements.txt /code/

RUN pip install -r requirements.txt

COPY --from=frontend /app/dist /code/dist

COPY --from=backend /code /code

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

上面的 Dockerfile 中，我们使用了两个 FROM 指令，在第一个阶段中我们使用 Python 镜像来构建项目的后端部分，在第二个阶段使用 Node.js 官方镜像来处理前端编译工作，最后再将前、后端部分整合到 Python 镜像中。

完成以上操作后，构建一个新的 Docker 镜像：

$ docker build -t your_image_name .

执行如下命令启动容器：

$ docker run --rm -it -p 8000:8000 your_image_name

其中：

• your_image_name 表示刚才构建的 Docker 镜像名称

最后，通过浏览器访问 http://localhost:8000，查看是否能正常获取访问到 web 页面。

以上就是使用 Docker 配合 Python 开发环境实例的完整攻略，你可以根据自己的项目情况进行调整。