python集群docker

❶ 怎么使用docker部署python应用

本文详细解析如何利用Docker部署Python应用，适合编程初学者以及进阶用户。以下是具体步骤：

首先，确保在你的系统上安装了Docker。在Windows环境，你可以通过Docker Desktop进行安装。

然后，准备Python项目。本例中使用名为docker-test的项目，其根目录下包含app包和hello.py脚本。hello.py脚本实现的功能是请求网络官网并打印出请求内容。

为确保Docker镜像能正确安装所有依赖库，生成requirement.txt文件。使用命令在项目目录下执行以下操作：

若未安装pipreqs，先执行`pip install pipreqs`，然后执行`pipreqs .`。这样生成的requirements.txt文件将包含项目运行所需的所有库。

接着，创建Dockerfile。在docker-test文件夹下新建Dockerfile，编写以下内容：

在Dockerfile中指定基础镜像（例如使用官方Python镜像），安装从requirements.txt文件中列出的库，并设置工作目录为app。

使用命令`docker build -t your-image-name .`构建镜像，其中your-image-name为镜像名称。构建完成后，镜像会存储在Docker本地存储位置。

若需在其他服务器上部署，可以将项目上传至目标服务器，然后在服务器上运行构建的镜像。确保服务器端的Docker环境已准备就绪。

启动容器即运行镜像。在Docker Desktop环境下，点击镜像进行运行。在命令行界面中，使用命令`docker run -it --rm your-image-name bash`启动容器并执行容器内的bash命令。

本文通过实践案例和截图，详细介绍了使用Docker部署Python应用的全过程。欢迎读者根据自身需求进行实践操作，如有疑问或需要资源支持，请关注并联系作者。

❷ 【Python程序开发系列】一文捋清楚Docker相关基本概念和基础知识（理论干货）

Docker是一种工具，它使开发人员能够交付他们的应用程序（以及库或其他依赖项），确保这些应用程序可以在不同的部署环境中以正确的配置运行。Docker允许用户快速构建、测试和部署应用程序，通过将软件及其依赖项打包到轻量级、可移植的容器中来实现这一目标。这些容器是独立的、可执行的软件包，包含了运行应用程序所需的所有内容，包括代码、运行时、库、环境变量和系统工具。虽然容器内的应用程序被分隔开，但它们可以共享操作系统和其他资源。简而言之，Docker可以将应用程序“容器化”。

• 效率与速度：在容器之前，虚拟机（如VMWare和Hypervisor）是解决环境一致性问题的一种方式，但它们在效率、速度和可移植性方面存在不足。Docker容器作为虚拟机的轻量级替代品，不需要预先分配大量的RAM、CPU等资源，也不需要为每个应用程序启动一个完整的虚拟机。
• 资源优化：当涉及复杂且资源密集的应用，尤其是多个应用部署在同一台服务器，或同一应用需要部署到多台服务器时，容器技术显得尤为有用。它允许开发人员更高效地利用资源。
• 环境一致性：使用Docker，开发人员不需要为不同的部署环境制定特殊版本的应用程序，从而可以专注于应用程序的核心业务逻辑。这极大地简化了开发和部署流程。

• 联系与区别：

  容器是基于镜像创建的运行实例，使用镜像作为其文件系统和运行时环境。

  镜像是静态的、不可变的文件，而容器是动态的、运行中的实体。

  镜像是构建和发布的阶段，容器是部署和运行的阶段。

  镜像用于构建和分发应用程序，容器用于在不同的环境中运行应用程序。

• Docker Compose：

  Docker Compose是用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。

  使用YAML配置文件，Docker Compose允许开发人员在一个地方配置多个容器，并使用单个命令启动和停止这些容器。

  Docker Compose还允许定义容器共享的对象，如卷和网络。

• 其他编排工具：

  除了Docker Compose，还有其他用于编排多个容器的工具，如Kubernetes、Openshift和Apache Mesos。

Docker作为一种轻量级、高效的容器化技术，为开发人员提供了强大的工具来构建、测试和部署应用程序。通过理解Docker的基本概念、关键组件以及Image和Container的区别，开发人员可以更好地利用Docker来优化开发和部署流程。同时，Docker Compose等工具进一步简化了多容器应用程序的管理和部署。