python集群docker

❶ 怎麼使用docker部署python應用

本文詳細解析如何利用Docker部署Python應用，適合編程初學者以及進階用戶。以下是具體步驟：

首先，確保在你的系統上安裝了Docker。在Windows環境，你可以通過Docker Desktop進行安裝。

然後，准備Python項目。本例中使用名為docker-test的項目，其根目錄下包含app包和hello.py腳本。hello.py腳本實現的功能是請求網路官網並列印出請求內容。

為確保Docker鏡像能正確安裝所有依賴庫，生成requirement.txt文件。使用命令在項目目錄下執行以下操作：

若未安裝pipreqs，先執行`pip install pipreqs`，然後執行`pipreqs .`。這樣生成的requirements.txt文件將包含項目運行所需的所有庫。

接著，創建Dockerfile。在docker-test文件夾下新建Dockerfile，編寫以下內容：

在Dockerfile中指定基礎鏡像（例如使用官方Python鏡像），安裝從requirements.txt文件中列出的庫，並設置工作目錄為app。

使用命令`docker build -t your-image-name .`構建鏡像，其中your-image-name為鏡像名稱。構建完成後，鏡像會存儲在Docker本地存儲位置。

若需在其他伺服器上部署，可以將項目上傳至目標伺服器，然後在伺服器上運行構建的鏡像。確保伺服器端的Docker環境已准備就緒。

啟動容器即運行鏡像。在Docker Desktop環境下，點擊鏡像進行運行。在命令行界面中，使用命令`docker run -it --rm your-image-name bash`啟動容器並執行容器內的bash命令。

本文通過實踐案例和截圖，詳細介紹了使用Docker部署Python應用的全過程。歡迎讀者根據自身需求進行實踐操作，如有疑問或需要資源支持，請關注並聯系作者。

❷ 【Python程序開發系列】一文捋清楚Docker相關基本概念和基礎知識（理論干貨）

Docker是一種工具，它使開發人員能夠交付他們的應用程序（以及庫或其他依賴項），確保這些應用程序可以在不同的部署環境中以正確的配置運行。Docker允許用戶快速構建、測試和部署應用程序，通過將軟體及其依賴項打包到輕量級、可移植的容器中來實現這一目標。這些容器是獨立的、可執行的軟體包，包含了運行應用程序所需的所有內容，包括代碼、運行時、庫、環境變數和系統工具。雖然容器內的應用程序被分隔開，但它們可以共享操作系統和其他資源。簡而言之，Docker可以將應用程序「容器化」。

• 效率與速度：在容器之前，虛擬機（如VMWare和Hypervisor）是解決環境一致性問題的一種方式，但它們在效率、速度和可移植性方面存在不足。Docker容器作為虛擬機的輕量級替代品，不需要預先分配大量的RAM、CPU等資源，也不需要為每個應用程序啟動一個完整的虛擬機。
• 資源優化：當涉及復雜且資源密集的應用，尤其是多個應用部署在同一台伺服器，或同一應用需要部署到多台伺服器時，容器技術顯得尤為有用。它允許開發人員更高效地利用資源。
• 環境一致性：使用Docker，開發人員不需要為不同的部署環境制定特殊版本的應用程序，從而可以專注於應用程序的核心業務邏輯。這極大地簡化了開發和部署流程。

• 聯系與區別：

  容器是基於鏡像創建的運行實例，使用鏡像作為其文件系統和運行時環境。

  鏡像是靜態的、不可變的文件，而容器是動態的、運行中的實體。

  鏡像是構建和發布的階段，容器是部署和運行的階段。

  鏡像用於構建和分發應用程序，容器用於在不同的環境中運行應用程序。

• Docker Compose：

  Docker Compose是用於定義和運行多容器Docker應用程序的工具。

  使用YAML配置文件，Docker Compose允許開發人員在一個地方配置多個容器，並使用單個命令啟動和停止這些容器。

  Docker Compose還允許定義容器共享的對象，如卷和網路。

• 其他編排工具：

  除了Docker Compose，還有其他用於編排多個容器的工具，如Kubernetes、Openshift和Apache Mesos。

Docker作為一種輕量級、高效的容器化技術，為開發人員提供了強大的工具來構建、測試和部署應用程序。通過理解Docker的基本概念、關鍵組件以及Image和Container的區別，開發人員可以更好地利用Docker來優化開發和部署流程。同時，Docker Compose等工具進一步簡化了多容器應用程序的管理和部署。