Docker入门使用

用一个hello world的小例子来入门docker

在 Docker 容器中部署 Python + Flask 的简单 Hello World 项目,需要遵循以下流程:

  1. 编写应用程序

首先,在本地计算机上编写一个简单的 Python+Flask 应用程序,例如:

# hello.py

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0')

该应用程序创建了一个简单的 Flask 应用程序,监听本地的 5000 端口,当访问根路径(/)时,返回 “Hello, World!” 信息。

  1. 创建 Dockerfile

接下来,创建一个 Dockerfile ,指定如何在 Docker 镜像中构建和运行 Python + Flask 应用程序。Dockerfile主要作用就是来生成镜像images。例如:

# Dockerfile

# 这里选一个在docker公共库中有的python版本即可
FROM python:3.10.12-slim-bookworm

# requirements.txt里面一般存有python项目中需要的包
COPY requirements.txt /app/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r /app/requirements.txt

# 工作目录/app。在镜像创建一个容器后,会在其linux系统下多一个目录,/app。里面存着我们的项目
COPY . /app

WORKDIR /app

# 指定端口
EXPOSE 5000

# 在启动docker镜像之后,它会自动运行python hello.py这条命令
CMD ["python", "hello.py"]

该 Dockerfile 的实现过程是这样的:

  • 基于 Python 3.10 版本的 slim 基础镜像来构建镜像。
  • 拷贝 requirements.txt 文件到容器中,使用 pip 命令来安装依赖到镜像中。
  • 将当前文件夹中的所有文件代码放到容器中名为 /app 的目录中。
  • 使用 WORKDIR 指令设置工作目录为 /app
  • 定义暴露的端口为 5000。
  • 使用 CMD 指令来运行 Python 应用程序。

  1. 构建镜像

使用以下命令在本地计算机上构建 Docker 镜像:

$ docker build -t myflaskapp .

该命令将基于 Dockerfile 构建镜像,并将其标记为名称为 myflaskapp 的镜像。
构建好的镜像存在本地docker仓库中,可以用命令 docker images来查看。

  1. 运行容器

最后,在 Docker 容器中运行 Python+Flask 应用程序,可以使用以下命令:

$ docker run -p 5000:5000 myflaskapp

该命令将基于 myflaskapp 镜像启动 Docker 容器,并将 5000 端口映射到本地计算机的 5000 端口上。

在本地计算机上打开浏览器,并访问 http://localhost:5000 ,应该可以看到 “Hello, World!” 信息。


【总结】:
Docker因为其隔绝环境的特性,可以非常方便部署项目。

举个例子,编写好的项目proj要编写dockerfile来定义如何打包镜像,最后运行docker build命令来完成打包,生成proj对应的镜像image。然后可以通过docker run 来运行打包好的镜像image,使其独立成一个容器container。
因此,只要使用一样的镜像image,最后任何人都可以成功在docker上部署项目来复现代码效果,不用因为环境依赖冲突而烦恼。


【容器共享linux内核】
另外,在docker容器中运行

uname -a

可以查到其版本为
Linux d848bd04657b 5.15.49-linuxkit-pr #1 SMP Thu May 25 07:17:40 UTC 2023 x86_64 GNU/Linux。
这是一个Linux内核版本,不同于Ubuntu、Debian 等发行版。
Ubuntu、Debian 等发行版上面是基于内核安装了许多其他的工具和应用程序,以便用户能够方便地使用它们。
这也可以看出,多个docker容器是共享一个linux内核的。这种方式可以大大减少容器所需的硬件资源,同时也使得容器更加轻量级、高效和便携。

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