共计 1636 个字符,预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。
在应用传统物理机或云服务器上部署我的项目都会存在一些痛点
比方:我的项目部署速度慢、资源节约、迁徙难且扩大低
而应用 Docker 部署我的项目的劣势蕴含:
- 高效利用系统资源
- 服务启动更快
- 环境统一,迁徙更加不便
本篇文章将介绍 Docker 部署一个 Python 我的项目的惯例流程
1. Dockerfile 形容文件
Dockerfile 是一个搁置在我的项目根目录下的形容文件,能够利用 Docker 命令基于该文件构建一个镜像
罕用的指令蕴含:
- FROM
用于定义根底镜像 - MAINTAINER
指定维护者信息,能够省略不写 - RUN
和「装置命令」连贯在一起,可用于装置工具依赖包 - ADD
将宿主机的文件,并进行解压 - COPY
和 ADD 指令性能一样,然而不会进行解压操作 - WORKDIR
用于切换工作目录 - VOLUME
配置宿主机与容器的目录映射 - EXPOSE
配置容器内我的项目对外裸露的端口号 - CMD
指定容器启动后,运行的命令
比方,能够运行某个命令启动我的项目
2. 实战一下
应用 Docker 部署利用的惯例流程是:
- 开发我的项目并本地测试通过
- 编写 Dockerfile 搁置到我的项目根目录
- 打包镜像文件
- 运行镜像容器
- 测试
为了演示不便,这里以一个简略的 Flask 我的项目为例进行解说
2-1 我的项目开发
from flask import Flask
# 装置依赖
# pip3 install -U flask
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
return "测试容器部署!"
if __name__ == '__main__':
app.run(host='0.0.0.0', port=8888)
# 浏览器拜访测试
# http://127.0.0.1:8888/
我的项目开发实现,并在本地测试通过后就能够编写 Dockerfile 文件了
2-2 编写 Dockerfile
在我的项目根目录下,创立一个 Dockerfile 文件,应用下面的指令编写形容脚本
须要留神的是,这里应用「EXPOSE」指令裸露的端口号与入口文件定义的端口号保持一致
# Dockerfile
FROM centos:7.9.2009
RUN yum makecache fast;
RUN yum install python3-devel python3-pip -y
RUN pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple flask
COPY main.py /opt
WORKDIR /opt
EXPOSE 8888
CMD ["python3","main.py"]
2-3 构建镜像
# 在以后文件夹下,依据 Dockerfile 文件构建一个镜像
# 镜像名称:xag/my_flask_web
# --no-cache:不应用旧的缓存进行镜像构建
docker build --no-cache -t "xag/my_flask_web" .
2-4 运行镜像容器
应用 docker run 命令基于镜像运行一个容器
其中
* -d:代表容器在后盾运行,不是基于前台运行
* --name:用于执行容器的别名
* -p:用于配置宿主机与容器的端口映射
# -d:后盾运行
# 宿主机(9999)映射容器内的 8888(下面 Dockerfile 曾经裸露了 8888 端口)docker run -d --name flask_web -p 9999:8888 xag/my_flask_web
2-5 测试一下
最初在浏览器中,通过宿主机裸露的端口号 9999 拜访我的项目了
拜访地址:http://127.0.0.1:9999/
3. 总结
文章中以一个简略的 Web 我的项目论述了利用 Docker 部署我的项目的惯例流程
实际上,Dockerfile 十分的灵便,它还反对 ARG/ENV 设置环境变量,VOlUME 指令挂载目录,ENTRYPOINT 配置启动程序和参数等,这部分内容大家能够依据官网介绍自行进行扩大
最近整顿了几百 G 的 Python 学习材料,蕴含新手入门电子书、教程、源码等等,收费分享给大家!想要的返回“Python 编程学习圈”,发送“J”即可收费取得