如何运用docker配合python开发

由于开发一个python程序时需要依赖大量的三方库包，且python2和3本身就有互不兼容的地方，我们往往需要一个隔离的环境，来避免版本影响造成的bug。
传统的做法大多数人可能会选择virtualenv来隔离，但是它有很多明显的缺点：
- 无法提供完全的隔离
- 如果不想在正式环境中使用，它就会造成差异

而随着容器技术的日渐成熟和普及，Docker无疑成为解决这个问题的最优解
本文将主要介绍docker和flask的配合开发

步骤：

1.安装Docker（这里不详细介绍）

# 参考命令
sudo wget -qO- https://get.docker.com/ | sh

2.应用目录结构

├──fanxiangce
_docker
    ├── Dockerfile
    ├── Readme.md 
    └─fanxiangce
        └──app
        ├── manage.py                       
            └── requirements
            ├── common.txt 

3.编写Dockerfile（详细命令解释可以参考https://docs.docker.com/engine/reference/builder/#environment-replacement）

########################################################## 
# Dockerfile to run a flask-based web application# Based on an centos:7 image 
##########################################################
# Set the base image to use to centos 
FROM centos:7

# Set the file maintainer 
MAINTAINER jasonwang,wjs7740@163.com

# Set env varibles used in this Dockerfile (add a unique prefix, such as DOCKYARD) 
# Local directory with project source 
ENV DOCKYARD_class="lazy" data-src=fanxiangce

# Directory in Container for all project files 
ENV DOCKYARD_class="lazy" data-srcHOME=/opt 
# Directory in container for project source files 
ENV DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ=/opt/fanxiangce

# Update the defualt application repository source list 
RUN yum -y install epel-release 
RUN yum -y install python-pip 
RUN yum clean all

# Copy application source code to class="lazy" data-srcDIR 
COPY $DOCKYARD_class="lazy" data-src $DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ

# Create application subdirectories 
WORKDIR $DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ 
RUN mkdir log 
VOLUME ['$DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ/log/']

# Install Python dependencies 
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -r $DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ/requirements/common.txt

# Port to expose 
EXPOSE 8000

# Copy entrypoint script into the image 
WORKDIR $DOCKYARD_class="lazy" data-srcPROJ 

4. build镜像

# 在Dockerfile同级目录下
sudo docker build -t jason/webdemo .

成功后显示Successfully，同时返回镜像ID，如图：

5.查看并启动镜像

注意，此处-p映射的端口（主机端口：容器端口），容器端口应与flask应用定义的端口一致

sudo docker images
sudo docker run -it --name webdemo -p 8000:8000 jason/webdemo /bin/bash

#### 6.在容器中启动flask应用

python manage.py runserver -p 8000

启动成功如下截图：

7.在浏览器输入127.0.0.1:8000即可访问应用

8.后续

如果容器关闭后需要再次进入，可以用如下命令

# 查看当前容器 
sudo docker ps -a
# 启动容器
docker start webdemo
# 进入容器
docker attach webdemo