Docker学习笔记（二）--简单使用,搭建python开发环境

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2023-09-08

安装

docker 安装现在已非常简单，具体可参考官方文档.

安装成功后可以使用以下命令检测：

$ docker --version
Docker version 17.06.2-ce, build cec0b72

更换镜像源

因 Docker 官方仓库地址在国外，速度比较慢。可使用国内的几家大厂放出的 Docker 仓库镜像源。

DaoCloud 加速器。注册登录后可看到如下配置说明文档，按教程配置即可。
阿里云镜像加速器

Docker 使用案例：使用docker 来搭建python开发环境

下面我们以构建python的开发环境为例来看下Docker 在开发中的应用。

docker 容器的运行是基于docker镜像的，所以我们需要先获取镜像。镜像的获取有几种方法：

1、从docker hub (国内有仓库的镜像资源站，如Daocloud、阿里云等)上拉取所需要的镜像，修改打包使用。
2、自己编写Dockerfile, 基于现有镜像或官方镜像，自己构建新镜像。

最早的镜像只有官方推出的官方镜像，随着Docker的发展Docker hub上已有数不清的非官方镜像为使用者提供服务。我们也可以将我们构建的镜像上传到Docker hub 上供其他人使用。

第一步，镜像获取

我们这里通过编写Dockerfile来定制镜像。

FROM python:2.7  
ENV PYTHONUNBUFFERED 1  
RUN mkdir /code    
WORKDIR /code  
ADD ./requirements.txt /code/  
RUN pip install -r requirements.txt

说明：
1、依据python:2.7 镜像构建
2、这是python环境变量
3、在docker容器内创建代码目录
4、设置工作目录为 code
5、复制文件到code 目录下
6、执行命令安装python依赖包

注： 1、如何编写Dockerfile, 官方文档 2、copy vs add 官方文档

ADD 功能更多：
ADD指令可以让你使用URL作为 src 参数。当遇到URL时候，可以通过URL下载文件并且复制到 dest 。
ADD的另外一个特性是有能力自动解压文件。如果 src 参数是一个可识别的压缩格式（tar, gzip, bzip2, etc）的本地文件（所以实现不了同时下载并解压），就会被解压到指定容器文件系统的路径 dest 。
URL下载和解压特性不能一起使用。任何压缩文件通过URL拷贝，都不会自动解压。
Copy :
只复制文件
Dockerfile 里添加文件建议使用 Copy, 除非明确需要使用ADD.

运行 docker build -t docker-ssh:v1 -f Dockerfile . 构建镜像。

注意： Forbidden path outside of the build context错误，解决方案参考

这样，基于python2.7的python开发镜像便做好了，自己需要什么python依赖直接写到requirements文件里即可。

第二步，启动容器，开发项目：django 项目为例

在目录/Users/pylixm/docker.dev/django-demo/下，运行django-admin startproject mysite在本地目录创建django项目, 目录如下：

$ tree
.
├── Dockerfile
├── manage.py
├── mysite
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py
│   ├── urls.py
│   └── wsgi.py
└── requirements.txt

运行以下命令以bash模式启动容器：

docker run -it --rm -p 80:80 -v /Users/pylixm/docker.dev/django-demo/mysite:/code/mysite docker-ssh:v1 bash

说明：
-it：这是两个参数，一个是 -i：交互式操作，一个是 -t 终端。我们这里打算进入 bash 执行一些命令并查看返回结果，因此我们需要交互式终端。
--rm：这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下，为了排障需求，退出的容器并不会立即删除，除非手动 docker rm。我们这里只是随便执>行个命令，看看结果，不需要排障和保留结果，因此使用 --rm 可以避免浪费空间。
-p hostPort:containerPort : 映射容器端口到主机端口，前面是主机端口，后边是容器端口；
-v 主机目录:容器内目录：挂载主机目录作为容器的持久化数据卷。主机目录必须是绝对路径；
bash：放在镜像名后的是命令，这里我们希望有个交互式 Shell，因此用的是 bash。

此处利用容器的数据卷，将我们的开发项目映射到容器中，当我们的项目文件发生电话时会立即体现在容器中。容器关闭后，项目的变动任然存在。这样便可以愉快的使用docker来封装我们的开发环境了。

可进入容器，运行python manage.py runserver 0.0.0.0:80启动django项目。在我们主机的浏览器访问0.0.0.0:80, 便可看到项目页面了。

我们也可改造Dockerfile，设置暴露端口，和执行的命令,重新编译镜像。设置好后，我们便不用再进入容器启动运行django项目启动命令。

## 暴露docker容器的端口
EXPOSE 8000
CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]

或者直接在docker run 命令后加启动命令:

docker run -it --rm -p 80:8000 -v /Users/pylixm/docker.dev/django-demo/mysite:/code/mysite docker-ssh:v1 python ./mysite/manage.py runserver 0.0.0.0:8000

第三步，在pycharm中配置使用

第二步的时候，我们构建了我们的python开发镜像。我们只需要在pycharm中配置Project Interpreter 为Docker镜像即可。

检查在Mac上开发，需要保证Docker for Mac启动，并配置好Docker API(Preferences | Build, Execution, Deployment | Docker)，如下图：

配置

- 1、到`Preferences -> Project Interpreter -> Add Romete `，选择本地的可用Docker 镜像,如图：
![](/imgs/docker-config-1.png)

- 2、配置`Edite configrations`, 将host设置为`0.0.0.0`, 选择刚才添加的项目解释器，并配置容器运行参数`Docker container settings`，如图：
![](/imgs/docker-config-2.png)

>说明：
>    - 容器端口：8000 映射到主机端口 80
>    - 挂载项目目录的数据卷： ` /Users/pylixm/docker.dev/django-demo/mysite:/code/mysite`

- 3、正常启动项目，访问`http://0.0.0.0:80`,即可看到亲切的欢迎界面。

update:2018年05月31日

以上配置是基于pycharm2017.3, 截止到目前为止最新pycharm版本为2018.1。

Docker 管理窗口

此版本增加了对Docker镜像及容器的管理窗口，可以在此创建和启动容器。

并且配置和Django等服务的配置在一个地方，注意区分，不要把Docker的配置和Django运行的python interpreter混淆。

Python Interpreter的配置

1、到Preferences -> Project Interpreter -> Add ，选择 Docker, 随后在右侧窗口选择使用的镜像。如图：
2、配置Edite configrations, 将host设置为0.0.0.0, 选择刚才添加的项目解释器，并配置容器运行参数Docker container settings，如图：