如何在 Docker 容器中运行 Python 应用程序

简介

Docker 已经成为软件开发领域的一个变革者，它允许开发者将他们的应用程序及其依赖项打包成称为容器的可移植、自包含单元。在本教程中，我们将指导你完成在 Docker 容器中运行 Python 应用程序的过程，涵盖从了解 Docker 到部署容器化应用程序的基本步骤。

了解 Docker

什么是 Docker？

Docker 是一个开源平台，它允许开发者在容器化环境中构建、部署和运行应用程序。容器是轻量级、独立且可执行的软件包，其中包含运行应用程序所需的一切，包括代码、运行时环境、系统工具和库。Docker 提供了一种打包和分发这些容器的方式，使得在不同环境中部署和管理应用程序变得更加容易。

使用 Docker 的好处

1. 一致性：无论底层基础设施如何，Docker 容器都能确保应用程序以相同的方式运行。
2. 可扩展性：通过添加或移除容器，Docker 可以根据需要轻松地扩展应用程序的规模，实现向上或向下扩展。
3. 高效性：Docker 容器轻量级，与传统虚拟机相比使用的资源更少，从而能更高效地利用计算资源。
4. 可移植性：Docker 容器可以在不同环境（如开发、测试和生产环境）之间轻松迁移，而无需进行复杂的配置更改。

Docker 架构

Docker 架构基于客户端 - 服务器模型，其中 Docker 客户端与 Docker 守护进程进行通信，Docker 守护进程负责构建、运行和管理 Docker 容器。Docker 架构的关键组件包括：

开始使用 Docker

要开始使用 Docker，你需要在系统上安装 Docker 引擎。你可以从 Docker 官方网站（https://www.docker.com/get-started）下载并安装 Docker。安装完成后，你可以使用 docker 命令行界面（CLI）与 Docker 守护进程进行交互并管理你的容器。

以下是一个使用 Docker 运行简单的“Hello, World!”容器的示例：

$ docker run hello-world

此命令将从 Docker Hub 镜像仓库拉取 hello-world 镜像，创建一个新容器，并在容器内运行该应用程序。

将 Python 应用程序容器化

为 Python 应用程序构建 Docker 镜像

要使用 Docker 将 Python 应用程序容器化，你需要创建一个 Docker 镜像。Docker 镜像是一个轻量级、独立且可执行的软件包，其中包含运行应用程序所需的一切，包括代码、运行时环境、系统工具和库。

以下是为一个简单的 Python 应用程序创建 Docker 镜像的示例：

1. 为你的项目创建一个新目录，并在终端中导航到该目录。

2. 创建一个名为 app.py 的新文件，并添加以下 Python 代码：

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

3. 创建一个名为 Dockerfile 的新文件，并添加以下内容：

   FROM python:3.9-slim
   WORKDIR /app
   COPY. /app
   RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
   CMD ["python", "app.py"]

   此 Dockerfile 定义了为你的 Python 应用程序构建 Docker 镜像的步骤。它从 python:3.9-slim 基础镜像开始，将工作目录设置为 /app，将应用程序文件复制到容器中，安装所需的依赖项，并运行 app.py 脚本。

4. 创建一个名为 requirements.txt 的新文件，并添加以下依赖项：

   flask

5. 使用以下命令构建 Docker 镜像：

   $ docker build -t my-python-app.

   此命令使用标签 my-python-app 构建 Docker 镜像。

在 Docker 容器中运行 Python 应用程序

创建好 Docker 镜像后，你可以使用以下命令在 Docker 容器中运行 Python 应用程序：

$ docker run -p 5000:5000 my-python-app

此命令运行 my-python-app 容器，将容器的端口 5000 映射到主机的端口 5000。

现在，你可以通过打开网页浏览器并导航到 http://localhost:5000 来访问 Python 应用程序。你应该会看到显示“Hello, LabEx!”的消息。

部署 Docker 容器

将 Docker 镜像推送到镜像仓库

要部署你的 Docker 容器，你首先需要将 Docker 镜像推送到一个镜像仓库，比如 Docker Hub 或私有镜像仓库。这能让你将应用程序分享并分发到其他环境。

以下是将你的“my-python-app”镜像推送到 Docker Hub 的方法：

1. 在 https://hub.docker.com 创建一个 Docker Hub 账户（如果你还没有的话）。

2. 使用“docker login”命令登录到 Docker Hub：

   $ docker login

   系统提示时输入你的 Docker Hub 用户名和密码。

3. 使用你的 Docker Hub 用户名和一个标签（例如“latest”）标记你本地的“my-python-app”镜像：

   $ docker tag my-python-app username/my-python-app:latest

4. 将标记后的镜像推送到 Docker Hub：

   $ docker push username/my-python-app:latest

现在你的 Docker 镜像在 Docker Hub 镜像仓库中可用了，并且可以在其他系统上拉取和部署。

部署 Docker 容器

要在生产环境中部署 Docker 容器，你可以使用像 Kubernetes 或 Docker Swarm 这样的容器编排平台。这些平台提供了用于扩展、负载均衡以及管理容器生命周期的功能。

以下是一个如何使用 Docker Swarm 部署“my-python-app”容器的示例：

1. 初始化一个 Docker Swarm 集群：

   $ docker swarm init

2. 为“my-python-app”容器创建一个新服务：

   $ docker service create --name my-python-app -p 5000:5000 username/my-python-app:latest

   此命令创建一个名为“my-python-app”的新服务，并运行“username/my-python-app:latest”镜像，将容器的端口 5000 映射到主机的端口 5000。

3. 将服务扩展到多个副本：

   $ docker service scale my-python-app=3

   此命令将“my-python-app”服务扩展到 3 个副本，为应用程序提供高可用性和负载均衡。

4. 监控服务状态：

   $ docker service ls
   $ docker service logs my-python-app

   这些命令允许你查看“my-python-app”服务的状态并检查日志。

通过使用像 Docker Swarm 这样的容器编排平台，你可以在生产环境中轻松管理、扩展和部署你的 Docker 容器。

总结

在本教程结束时，你将对 Docker 有扎实的理解，并能够将你的 Python 应用程序容器化。你将学习如何构建 Docker 镜像、运行容器，并以一致、可靠且可扩展的方式部署你的应用程序。掌握用于 Python 开发的 Docker 将简化你的工作流程，并使你的应用程序更具可移植性且易于管理。