Python 应用 Docker 化实践:在 Ubuntu 上构建与运行容器

Python 应用 Docker 化实践:在 Ubuntu 上构建与运行容器

本文旨在提供一个简明教程,指导开发者如何在 Ubuntu 系统上将基于 Python 的应用程序(如 Django REST framework)进行 Docker 容器化。内容涵盖从虚拟环境导出依赖、编写 Dockerfile、构建 Docker 镜像到最终运行容器的完整流程,帮助您高效部署和管理 Python 应用。

在现代软件开发与部署中,docker 已成为不可或缺的工具。它通过容器化技术,将应用程序及其所有依赖项打包到一个独立的、可移植的单元中,从而解决了“在我机器上能运行”的问题,确保了开发、测试和生产环境的一致性。本教程将详细介绍如何在 ubuntu 22.04 环境下,将一个基于 python 3.10.12 并使用虚拟环境的 django rest framework 应用打包成 docker 镜像并运行,即使您是 docker 初学者也能轻松上手。

一、准备项目依赖

在将 Python 应用程序 Docker 化之前,首先需要确保所有项目依赖都被正确地记录下来。通常,这通过生成 requirements.txt 文件来实现。该文件包含了项目所需的所有 Python 包及其精确版本,是 Docker 镜像构建过程中安装依赖的依据。

请在您的项目根目录,并确保已激活虚拟环境的情况下,执行以下命令:

pip freeze > requirements.txt

这条命令会将当前虚拟环境中所有已安装的 Python 包及其对应的版本信息输出到 requirements.txt 文件中。

注意事项:

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务必在您开发应用的虚拟环境(venv)激活状态下执行此命令,以确保导出的依赖列表是准确且完整的。检查生成的 requirements.txt 文件,确保没有包含不必要的开发工具或私有路径。

二、创建 Dockerfile

Dockerfile 是构建 Docker 镜像的核心文件,它包含了一系列指令,用于自动化地创建镜像。在您的项目根目录(与 requirements.txt 同级)创建一个名为 Dockerfile 的文件,并添加以下内容:

FROM python:3.10.12WORKDIR /appCOPY requirements.txt ./RUN pip install -r requirements.txt --quietCOPY . .EXPOSE 8000CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]

让我们逐行解析这些指令:

FROM python:3.10.12: 指定基础镜像。我们选择官方的 Python 3.10.12 镜像作为起点,它预装了 Python 运行时和 pip 工具。WORKDIR /app: 设置容器内的工作目录为 /app。后续的所有指令(如 COPY, RUN, CMD)都将在此目录下执行。COPY requirements.txt ./: 将项目根目录下的 requirements.txt 文件复制到容器的 /app 目录。RUN pip install -r requirements.txt –quiet: 在容器中执行 pip install 命令,安装 requirements.txt 中列出的所有 Python 依赖。–quiet 参数可以减少安装过程中的输出信息。COPY . .: 将项目根目录下的所有文件(除了 .dockerignore 文件中忽略的)复制到容器的 /app 目录。EXPOSE 8000: 声明容器在运行时会监听 8000 端口。这只是一个文档声明,并不会自动发布端口,但有助于阅读者理解容器的服务端口。CMD [“python”, “manage.py”, “runserver”, “0.0.0.0:8000”]: 定义容器启动时执行的默认命令。这里是运行 Django 开发服务器,并监听所有网络接口的 8000 端口(0.0.0.0),以便从容器外部访问。

注意事项:

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COPY requirements.txt ./ 和 RUN pip install 指令应放在 COPY . . 之前。这样,如果项目代码发生变化但依赖没有改变,Docker 可以利用其构建缓存,避免重新安装依赖,从而显著提高镜像构建速度。Django 的 runserver 命令默认监听 127.0.0.1,这在容器内部是无法从外部访问的。因此,必须将其改为 0.0.0.0 才能允许来自容器外部的连接。

三、构建 Docker 镜像

Dockerfile 编写完成后,您可以使用 docker build 命令来构建 Docker 镜像。在您的项目根目录(Dockerfile 所在目录)执行以下命令:

docker build -t my-app-img:0.1.0 .

docker build: Docker 构建命令。-t my-app-img:0.1.0: 为构建的镜像指定名称和标签(tag)。my-app-img 是镜像的名称,0.1.0 是版本标签。这有助于您管理不同版本的镜像。.: 指定构建上下文路径,表示使用当前目录下的 Dockerfile 和所有相关文件作为构建的上下文。

执行此命令后,Docker 将按照 Dockerfile 中的指令逐步构建镜像,并最终生成一个名为 my-app-img、标签为 0.1.0 的镜像。

四、运行 Docker 容器

镜像构建成功后,您可以使用 docker run 命令从该镜像创建一个并运行一个容器。

docker run --rm -d -p 8000:8000/tcp my-app-img:0.1.0

docker run: Docker 运行命令。–rm: 容器停止后自动删除。这在开发和测试环境中非常有用,可以避免产生大量无用的停止容器。-d: 以“分离”(detached)模式运行容器,即在后台运行,不占用当前终端。-p 8000:8000/tcp: 将宿主机的 8000 端口映射到容器的 8000 端口。这样,通过访问宿主机的 8000 端口即可访问容器内运行的应用。/tcp 是可选的,但明确指定协议更严谨。my-app-img:0.1.0: 指定要运行的镜像名称和标签。

执行此命令后,Docker 将在后台启动一个容器,并将宿主机的 8000 端口与容器内部的 8000 端口进行映射。

注意事项:

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端口映射是外部访问容器内服务的关键。如果您的应用监听了不同的端口,请相应地调整 -p 参数。对于生产环境,通常需要更复杂的运行参数,例如挂载数据卷(-v)以实现数据持久化、设置环境变量(-e)进行配置等。

五、访问容器化应

容器成功运行后,您可以通过浏览器访问宿主机的映射端口来访问您的 Django 应用程序。

http://localhost:8000/

在浏览器中输入上述地址,您应该能看到您的 Django 应用的欢迎页面或您配置的任何其他视图。

六、进阶与最佳实践

为了构建更健壮、高效和安全的 Docker 化应用,以下是一些进阶实践和建议:

使用 .dockerignore 文件: 类似于 .gitignore,.dockerignore 文件可以指定在构建镜像时应忽略的文件和目录,例如 .git、__pycache__、.venv、*.log 等。这有助于减小镜像体积并提高构建速度。多阶段构建 (Multi-stage Builds): 对于生产环境,可以考虑使用多阶段构建来创建更小、更安全的镜像。例如,在一个阶段安装所有构建依赖并编译静态资源,然后在另一个更精简的基础镜像中只复制最终的运行时产物。环境变量管理: 敏感信息(如数据库凭据、API 密钥)不应硬编码在 Dockerfile 或代码中。应通过环境变量传递给容器,这可以通过 docker run -e KEY=VALUE 或 Docker Compose 来实现。日志管理: 确保应用程序日志输出到标准输出(stdout)和标准错误(stderr),以便 Docker 的日志驱动程序能够捕获和管理这些日志,便于监控和故障排查。非 Root 用户: 避免以 root 用户身份运行容器中的应用程序,以提高安全性。可以在 Dockerfile 中创建并切换到非 root 用户。

# ... (前面的指令)RUN adduser --system --group appuserUSER appuser# ... (后续的 CMD 指令)

数据持久化: 对于需要持久化存储的数据(如数据库文件、用户上传文件),应使用 Docker 卷(Volumes)进行挂载,以确保数据在容器生命周期结束后仍然存在。例如:docker run -v my_data_volume:/app/data …。健康检查: 在 Dockerfile 中添加 HEALTHCHECK 指令,可以帮助 Docker 引擎判断容器内的应用是否正常运行,而不是仅仅判断进程是否存在。

总结

通过上述步骤,我们成功地将一个 Python Django REST framework 应用容器化,并在 Ubuntu 系统上进行了构建和运行。Docker 提供了一种强大而灵活的方式来打包、分发和运行应用程序,极大地简化了部署流程,并确保了开发、测试和生产环境的一致性。掌握这些基本操作是迈向更高效、更可靠软件部署的关键一步。随着您对 Docker 的熟悉,可以进一步探索其高级功能,如 Docker Compose、Docker Swarm 或 Kubernetes,以应对更复杂的部署场景。

以上就是Python 应用 Docker 化实践:在 Ubuntu 上构建与运行容器的详细内容,更多请关注创想鸟其它相关文章!

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