在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前,需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像:
但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu
长话短说:本次原创将向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快镜像构建。
想把 Python 应用打包成 Docker 镜像,很自然的行为就是上网搜个例子。简单的一搜,就能得出大量简单易懂的结果。
Checkov是一款针对基础设施即代码(IaC)的静态代码安全分析工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以在在Terraform、CloudFormation、Kubernetes、Serverless Framework和其他基础设施的构建期间,轻松检测出云端代码安全问题。
docker和容器化技术让运维有了质的飞跃,从此,部署软件再也无需担心软件运行所需的繁杂环境,只要拉取镜像然后运行就可以将应用连带其部署的环境一步到位。
之前我们用docker手动安装了jenkins环境,在jenkins中又安装了python3环境和各种安装包,如果我们想要在其他3台机器上安装,又是重复操作,重复劳动,那会显得很low,这里可以使用Dockerfile来让他自动执行安装命令,类似shell脚本
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。 Compose 使用的三个步骤:
你知道你想要在Kubernetes中运行应用程序,但不知道从哪里开始。或者你刚刚开始,但不知道自己不知道什么。在本博客中,你将了解如何封装应用程序,并使其在Kubernetes运行。
最简单的情况下,如果我们使用官方python镜像,构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时,每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包,也会非常慢。
Dockerfile 是一个用来构建镜像的文本文件,文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令和说明。如下所示是一个示例Dockerfile文件内容:
dockerfile 如下 FROM rlesouef/alpine-python-3.5 RUN echo -e "https://mirrors.aliyun.com/alpine/v3.7/main" > /etc/apk/repositories && \ apk --update add \ bash \ vim \ curl \ git \ libxml2 \ libxml2-dev \ libxslt \ libxslt-
基于已有的Docker容器镜像,去创建一个本地的镜像,有两种方法:一种是在之前的博客中提到过的,使用docker commit的方案,也就是先进去基础系统镜像内部完成所需的修改,然后commit到一个新的容器内部;还有另外一种也非常常用的方法,就是写一个Dockerfile,在本文中会作简单介绍。
这里构建一个运行在Docker Compose上的简单Python Web应用程序。该应用程序使用Flask框架,并在Redis中维护一个计数器。尽管该示例使用Python,但即使您不熟悉此处演示的概念,也应可以理解。
首先,我们需要在github中找一个Python项目,如果具有编码能力也可以写一个简单web app。以下项目是一个Flask项目,简单的web应用。这个项目之前使用的是Jenkins完成的持续交付,现在改造成GitlabCI完成。
Docker 允许通过文本格式的配置文件来构建镜像,默认名称为 Dockerfile
本篇文章聊聊如何使用 Golang 来运行 Python 代码,用 Python 现成软件包来偷个懒儿,来少写一些代码。
官方参考地址:https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/
ADD: 拷贝加解压缩:将宿主机目录下的文件拷贝进镜像且add命令会自动处理rul和解压tar压缩包
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
昇腾 CANN 是华为开发的 AI 场景的异构计算架构,支持用户快速构建基于昇腾平台的 AI 应用和业务。
在进行 Python 开发时,建议使用 pipenv 进行包管理,使用 node 中的 pm2 进行应用监控。本文将会简述如何构建一个 Python + Node + pipenv + pm2 环境的镜像。
Flask + Redis + Docker-compose 快速搭建与上线简易版网络服务
Pipenv是一种工具,旨在将所有包装领域(捆扎机,作曲家,npm,货物,纱线等)中的最佳产品引入Python世界。Windows是我们世界上的头等公民。
最近做了一个好玩的工具,叫 xbin.io[1] 。其中有一项工作是为不同的工具来构建 Docker 镜像,让他们都运行在 Docker 中(实际上,是兼容 Docker image 的其他 sandbox 系统,没有直接用 Docker)。支持的工具越来越多,为了节省资源,Build 的 Docker image 就越小越好,文件越少,其实启动速度也会略微快一些,也会更安全一些。
通过上一篇 Dockerfile 语法与指令的学习,本节就开始使用Dockerfile 来制作自己的 Docker 镜像啦。
有不少比赛在赛后代码复现的环节需要以Docker的形式提交代码,甚至有些比赛每次提交都需要提交Docker这样做的好处则是使得测试集不可见,从而杜绝手工标注等违规操作,与此同时增加了提交的复杂度。
从整体上看,我们定义了二个容器,分别是app、db,容器之间通过定义的端口进行通讯。定义了网络db_network,只有处在同一网络下的容器才能够互相通讯。不同网络之间是隔离的,即便采用同样的端口,也无法通讯。
上一篇我们分享了FastAPI 学习之路(四十一)定制返回Response,本次我们看下如何利用docker部署发布我们的项目
Docker Swarm是Docker自带的一个集群管理模块。他能够实现Docker集群的创建和管理。
剧透:这篇文章是一个手把手的入门教程,所以准备好一杯茶和一张舒服的板凳,让我们开始创建一些容器吧。今天我们将学习Docker的基础知识,学习如何构建、运行和删除容器。
随着应用的容器化、上云后,将伴随着 Docker 镜像的构建,构建 Docker 镜像成为了最基本的一步,其中 Dockerfile 便是用来构建镜像的一种文本文件,镜像的优劣全靠 Dockerfile 编写的是否合理、合规。本文将讲述编写 Dockerfile 的一些最佳实践和技巧,让我们的镜像更小、更优。
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用。前面我们使用Docker的时候,定义 Dockerfile文件,然后使用 docker build、docker run等命令操作容器。
在Python开发中经常会碰到一些棘手的环境问题,例如:如果开发环境是windows,那么在开发ansible模块的时候,而ansible模块又一般都是安装在linux系统,这时候在windows开发就不好处理了。
如何实践Devops? 我觉得肯定是先玩起来,在实践中探索学习和总结Devops文化,不同体制的团队或者公司在Devops文化的理解上都有自己道理,有的人说devops是跨职能团队,也有的说是敏捷团队
看到不少文章讲解用Flask部署YOLOv5的,不过基本都在本地上能够运行而戛然而止。因此,我打算再进一步,利用Docker在云服务器上部署YOLOv5,这样就能够开放给别人使用。
Docker我以前学过,但是太久没用,忘得差不多了。。。这几天准备把写好的Django应用通过Docker部署到服务器,所以重新复习了Docker,于是写了此文,希望对想使用Docker的你有所帮助。
我们前面的文章学习了 docker ,为什么还要 Compose 呢?Compose到底是个啥玩意?
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
本文使用「署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)」许可协议,欢迎转载、或重新修改使用,但需要注明来源。 署名 4.0 国际 (CC BY 4.0)
docker很早就有了,网站事也是久仰大名。最近尝试了一下,发现出乎意料的好用!所以总结一下入门必备,给同样折腾docker的小白一点启示。
现在可谓是容器化的时代,云原生的袭来,导致go的崛起,作为一名java开发,现在慌得一批。作为知识储备,小编也是一直学关于docker的东西,还有一些持续继承jenkins。 提到docker,大家都知道,以前需要在linux中安装的,现在只需要pull下来镜像,然后运行就可以直接使用了!非常的干净又卫生,但是想想我们一个web应用,是需要mysql、redis、mq等很多个应用组成的,我们使用了docker,就需要一个个的运行,很是麻烦,而且还需要给他们建立一个网桥,因为容器之间是相互隔离的!
之前讲Python3(3.6.x)基础的过程中,Python3.7发布了,当时说很多第三方库没更新全,现在可以安装了。
“容器”已成为最新的流行语之一。但是,这个词到底意味着什么呢?说起“容器”,人们通常会把它和 Docker 联系起来,Docker 是一个被定义为软件的标准化单元容器。该容器将软件和运行软件所需的环境封装到一个易于交付的单元中。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云