Docker上Python安装指南

在 Docker 中安装 Python 非常简单，可以使用官方的 Python 镜像来快速部署 Python 环境。以下是一个简单的教程，指导你如何使用 Docker 安装和运行 Python。

1. 拉取 Python 镜像

首先，从 Docker Hub 拉取官方的 Python 镜像。你可以选择不同版本的 Python，例如 Python 3.9 或 3.10，或者使用包含特定操作系统（如 Debian 或 Alpine）的镜像。

1.1 拉取 Python 镜像（Python 3.x）

sudo docker pull python:3.9

这会拉取 Python 3.9 的官方镜像。如果你需要其他版本的 Python，可以指定不同的版本号（如 python:3.10）。

1.2 拉取 Python 镜像（小型镜像：Alpine）

如果你需要一个更轻量的镜像，可以选择基于 Alpine 的 Python 镜像：

sudo docker pull python:3.9-alpine

Alpine 镜像非常小，适合需要节省空间的环境，但有些库可能需要额外的依赖。

2. 运行 Python 容器

一旦镜像拉取完成，你可以启动一个 Python 容器并进入 Python 交互模式。

2.1 运行 Python 容器

使用以下命令启动一个 Python 容器并进入 Python 交互式环境：

sudo docker run -it python:3.9

-it：使容器交互式运行。

python:3.9：指定要运行的 Python 镜像。

运行命令后，你将进入容器内部，并自动进入 Python 解释器。

2.2 退出 Python 容器

在 Python 解释器中，你可以像通常那样编写 Python 代码。当你完成时，可以输入 exit() 或按 Ctrl + D 来退出 Python 交互模式。

3. 运行 Python 脚本

你也可以在 Docker 容器中运行 Python 脚本文件。假设你有一个 app.py 脚本，你可以通过以下命令将它传递给容器并执行：

sudo docker run -v /path/to/your/script:/usr/src/app -w /usr/src/app python:3.9 python app.py

-v /path/to/your/script:/usr/src/app：将本地的 Python 脚本文件夹挂载到容器中。

-w /usr/src/app：设置工作目录为 /usr/src/app。

python app.py：在容器中运行 app.py 脚本。

4. 使用 Dockerfile 构建自定义 Python 镜像

如果你需要在容器中安装一些额外的 Python 库（如 requests、numpy 等），你可以创建一个 Dockerfile 来定制镜像。

4.1 创建 Dockerfile

创建一个文件名为 Dockerfile 的文件，内容如下：

# 基于 Python 3.9 镜像 FROM python:3.9 # 设置工作目录 WORKDIR /usr/src/app # 复制本地代码到容器中 COPY . . # 安装依赖项 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 运行 Python 脚本 CMD ["python", "app.py"]

在这个 Dockerfile 中：

FROM python:3.9：指定基础镜像为 Python 3.9。

WORKDIR /usr/src/app：设置工作目录为 /usr/src/app。

COPY . .：将本地的文件复制到容器中。

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt：安装 requirements.txt 中列出的依赖。

CMD ["python", "app.py"]：设置容器启动时执行 app.py 脚本。

4.2 构建镜像

在包含 Dockerfile 的目录中运行以下命令构建自定义镜像：

sudo docker build -t my-python-app .

4.3 运行容器

构建完成后，使用以下命令启动容器：

sudo docker run -it my-python-app

5. 安装额外的 Python 库

如果你需要在运行的容器中安装额外的 Python 库，可以使用以下命令进入容器并安装库：

5.1 启动并进入容器

sudo docker run -it python:3.9 /bin/bash

5.2 安装库

进入容器后，使用 pip 安装所需的库：

pip install requests

安装完成后，你就可以在 Python 代码中使用这些库了。

6. 查看运行中的容器

如果你启动了一个容器并希望查看其状态或获取更多信息，可以使用以下命令：

sudo docker ps

此命令将列出所有运行中的容器。你还可以查看所有容器（包括停止的）：

sudo docker ps -a

7. 停止和删除容器

当你不再需要某个容器时，可以停止并删除它：

7.1 停止容器

sudo docker stop <container_id>

7.2 删除容器

sudo docker rm <container_id>

你可以通过 docker ps -a 获取容器的 ID。

8. 持久化数据

如果你需要持久化数据（例如，保存安装的 Python 库或处理的文件），可以使用 Docker 卷。通过将本地目录挂载到容器，你可以确保数据不会随着容器的删除而丢失。

例如，挂载本地目录到容器中的 /usr/src/app 目录：

sudo docker run -v /path/to/your/data:/usr/src/app -it python:3.9

这样，你的容器内的 /usr/src/app 目录将与本地的 /path/to/your/data 目录同步。

9. 使用 Docker Compose

如果你的应用涉及多个服务（例如，Python + Redis、Python + MySQL），可以使用 Docker Compose 来管理这些服务。

9.1 创建 docker-compose.yml

例如，创建一个 Python 与 Redis 集成的 docker-compose.yml 文件：

version: '3.1' services: python: image: python:3.9 container_name: python-app volumes: - ./path/to/your/python/app:/usr/src/app networks: - app-network redis: image: redis:latest container_name: redis-container networks: - app-network networks: app-network: driver: bridge

9.2 启动服务

使用以下命令启动所有服务：

sudo docker-compose up -d

这将启动 Python 和 Redis 服务并将它们连接到同一个网络。

总结

通过 Docker 安装和配置 Python 环境，可以为开发和生产环境提供高效、灵活的支持。你可以使用官方的 Python 镜像，快速启动 Python 容器，安装所需的库，并通过 Dockerfile 和 Docker Compose 自定义和管理多服务环境。此外，Docker 还可以帮助你持久化数据，方便进行开发和部署。

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10. Docker 中使用 Python 创建 Web 应用

你可以使用 Docker 来构建和部署一个简单的 Python Web 应用，通常推荐使用 Flask 或 Django 作为 Python 的 Web 框架。这里我们使用 Flask 框架来创建一个简单的 Web 应用。

10.1 创建 Flask 应用

首先，创建一个简单的 Flask 应用。例如，创建一个名为 app.py 的 Python 文件，内容如下：

from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello_world(): return "Hello, Docker World!" if __name__ == "__main__": app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

此代码启动了一个 Flask Web 应用，并监听 0.0.0.0:5000，使其可以从外部访问。

10.2 创建 requirements.txt 文件

在同一个目录下，创建一个 requirements.txt 文件，列出 Flask 依赖项：

Flask==2.1.1

10.3 创建 Dockerfile

为了将应用容器化，我们需要一个 Dockerfile。创建一个名为 Dockerfile 的文件，内容如下：

# 使用 Python 3.9 官方镜像作为基础镜像 FROM python:3.9 # 设置工作目录为 /app WORKDIR /app # 复制当前目录的所有文件到容器的 /app 目录 COPY . /app # 安装 Python 依赖 RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt # 设置容器启动时的默认命令 CMD ["python", "app.py"]

该 Dockerfile 执行以下操作：

从 Python 3.9 官方镜像开始构建。

将本地的所有文件复制到容器内的 /app 目录。

安装 requirements.txt 中列出的依赖项。

默认启动 Flask 应用。

10.4 构建 Docker 镜像

在包含 Dockerfile 和 app.py 的目录下运行以下命令来构建 Docker 镜像：

sudo docker build -t python-flask-app .

此命令会构建一个名为 python-flask-app 的镜像。

10.5 运行容器

构建完成后，使用以下命令启动容器并映射容器的端口到本地端口：

sudo docker run -p 5000:5000 python-flask-app

-p 5000:5000：将本地的 5000 端口映射到容器的 5000 端口。

python-flask-app：是你在构建镜像时指定的镜像名称。

此时，你可以在浏览器中访问 http://localhost:5000 来查看 Flask 应用的输出。

10.6 使用 Docker Compose 启动多容器应用

如果你需要将 Flask 应用与其他服务（如数据库或缓存）一起部署，可以使用 Docker Compose 来简化管理。

例如，假设你希望将 Flask 应用与 Redis 一起运行，可以创建一个 docker-compose.yml 文件：

version: '3.1' services: python: image: python:3.9 container_name: python-flask working_dir: /app volumes: - .:/app command: python app.py ports: - "5000:5000" depends_on: - redis redis: image: redis:latest container_name: redis-server networks: default: driver: bridge

depends_on 确保在启动 Flask 容器时，Redis 容器先启动。

redis 是 Redis 服务的名字，Flask 容器可以通过该名称访问 Redis。

10.7 启动多容器服务

在 docker-compose.yml 文件所在的目录中运行以下命令：

sudo docker-compose up -d

此命令将启动 Flask 应用和 Redis 容器，Flask 应用将运行在 5000 端口，并与 Redis 集成。

11. 使用 Docker 执行单元测试

在开发 Python 应用时，执行单元测试是确保代码质量的一部分。Docker 提供了一个方便的环境来执行测试。

11.1 安装测试依赖

假设你使用 unittest 或 pytest 进行测试。在你的 requirements.txt 中添加测试库：

Flask==2.1.1 pytest==7.1.2

11.2 创建测试文件

创建一个名为 test_app.py 的文件，内容如下：

import unittest from app import app class TestFlaskApp(unittest.TestCase): def setUp(self): self.app = app.test_client() self.app.testing = True def test_hello_world(self): response = self.app.get('/') self.assertEqual(response.data, b"Hello, Docker World!") if __name__ == '__main__': unittest.main()

此测试用例验证 Flask 应用的根路由是否返回正确的文本。

11.3 构建和运行容器

重新构建 Docker 镜像：

sudo docker build -t python-flask-app .

然后，运行容器并执行测试：

sudo docker run --rm python-flask-app pytest

--rm 标志会在测试完成后删除容器，确保清理环境。

12. 使用 Docker 部署到生产环境

当你的 Python 应用准备好部署到生产环境时，Docker 可以帮助你轻松地实现这一点。你可以将容器推送到 Docker Hub 或私有注册表，然后在生产环境中拉取并运行。

12.1 推送镜像到 Docker Hub

首先，确保你已经登录 Docker Hub：

sudo docker login

然后，标记镜像并推送：

sudo docker tag python-flask-app <your-dockerhub-username>/python-flask-app sudo docker push <your-dockerhub-username>/python-flask-app

12.2 在生产环境中拉取并运行

在生产环境中，你可以从 Docker Hub 拉取镜像并运行它：

sudo docker pull <your-dockerhub-username>/python-flask-app sudo docker run -p 5000:5000 <your-dockerhub-username>/python-flask-app

总结

通过 Docker，你可以方便地构建、测试、部署和管理 Python 应用。无论是创建简单的 Flask Web 应用，还是将多个服务（如 Redis、MySQL）整合到同一个环境中，Docker 都提供了灵活的容器化解决方案。此外，通过 Docker Compose 你可以轻松地管理多容器应用，并通过 Docker Hub 等工具将你的应用部署到生产环境。

作者：小宝哥Code