镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序，在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载，Docker的镜像是只读的，一个镜像可以创建多个容器。
在容器运行的过程中，无论进行了什么操作，一旦容器退出或者重启，里面的数据都会被清空，这就是容器的生命周期。
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：
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。近年来，Docker方式越来越受欢迎，本文针对Docker ubuntu的镜像操作进行了详细阐述：包括两种方式。
使用docker tag 命令为镜像打上标记，比如为网易蜂巢(已改名网易云)镜像仓库推送镜像，首先需要为镜像做好标记;
在前面的博客中，我们大篇幅的使用到了Docker和Singularity这两种常见的容器化编程环境解决方案，使得我们的各个编程环境能够更好的隔离。如果要展开讲解容器化编程环境的重要性的话，我们有可能会发现容器并不是那么的必须：比如解决python库的依赖冲突问题，我们可以选择使用python的virtualenv或者conda的虚拟环境；比如解决gcc的版本依赖冲突，我们可以手动配置和选择对应的版本；比如对于我们没有root权限和对外网络的环境，想要安装一些工具可以采用源码编译安装。那么，这些种种的问题，如果我们采用Singularity的方案，就可以一次性的解决。而且容器化是一个趋势，比如各种的机器学习框架都会提供容器版本的安装方案，像MindSpore和Tensorflow等等。这里我们尝试使用Singularity的容器def文件（类似于Docker的Dockerfile，而且兼容Docker的镜像），去构造一个Pytorch专属的编程环境。
Docker 是一种容器引擎，可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
生成Dockerfile文件通常可以使用docker history命令来完成。docker history命令可以列出Docker镜像中的所有层，并显示每个层的相关信息，如创建该层的命令、层的大小等。通过查看镜像的历史记录，可以获得镜像的构建信息，并以此构建Dockerfile文件。
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
ubuntu在服务器配置python笔记，按照步骤来，就配置好python了（ 服务器镜像配置： 镜像源配置：https://www.jianshu.com/p/d4525ca41a49 替换镜像源的时候就是把原来的全部删除替换自己的镜像源 清华ubuntu镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/ 服务器ubuntu的python配置： cd / # 就可以进入根目录 ls可以看到根目录下的所有文件夹 cd home/ubuntu 1. su
前面我们讲了python爬虫用到的工具及模块：phantomjs、beautifulsoup4、selenium、lxml等，如果我们想随时随地用到这个已经搭建好的python环境，这就有两个方案：一是利用vagrant打包python环境的box；二是创建一个python环境的docker镜像。
一、准备工作 1.1 Python安装包的下载 (说明：python版本可根据自己需求更换) 官网下载：https://www.python.org/downloads/source/ 1.2 基础镜像Ubuntu16.04 DockerHub拉取docker pull ubuntu:16.04 二、制作过程 2.1 Dockerfile编写 FROM ubuntu:16.04 MAINTAINER cc-man #添加python的安装包 ADD Python-3.5.0.tar.xz /opt
启动镜像nginx并：1.指定容器名称(sunshine-nginx-test)；2.后台运行(-d)；3.指定端口绑定(-p)
Canonical 正式发布了 Chiselled Ubuntu 容器，这是一个生产就绪的、安全的超小型容器镜像，侧重于效率和安全性。这些容器镜像允许用户构建的镜像仅包含其应用程序及运行时依赖，而不包含不必要的操作系统级包、实用程序或库。另外，Canonical 还承诺提供安全维护与支持。
让开发人员最头疼的麻烦事之一就是环境配置了，每台计算机的环境都不相同，应该如何确保自己的程序换一台机器能运行起来呢？
创建一个最最简单的python+django项目，然后在docker容器中运行。 环境： 192.168.174.134服务器中 docker镜像: python:2（python2.7.15） django: 1.8.3 1. 在134服务器中创建python项目 django-admin startproject ops python manage.py migrate 创建一个root用户 python manage.py createsuperuser
镜像标签可以理解为版本号。比如我们项目demo的版本是1.5.1，那么标签可以是：
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包，然后他问我使用那个底层镜像，我说你直接去docker hub上找一个，他打开之后问我这么多我该使用那个，他们之间有什么不一样呢？
之前使用谷歌查资料都是利用V**工具去使用，但是这种方法目前在大环境下受到诸多限制，我们不得不考虑寻找替代品，所以还不如自己搭建自己用安全可靠，美滋滋.工具简介名称：zmirror一个http反向代理，旨在自动和完全镜像一个网站（如谷歌），支持缓存和CDN一个Python反向HTTP代理程序，用于快速，简单地创建别的网站的镜像，自带本地文件缓存，CDN请立即
已经写好了一个Django项目，需要将这个项目用docker封装一个镜像，使用k8s发布！
根据官网介绍：docker-drag 是一个用于与 Docker Hub 交互的工具，并且不需 Docker 客户端本身支持。它主要是通过与 Docker Hub 的 HTTPS API 进行交互来实现相应功能。
可以看到ports字段，显示的为Docker的5000对应了本地的1024端口，我们在浏览器输入：”本地服务器ip:1024 “，就可以看到web运行的结果。
我们可以从 Docker Hub 网站来搜索镜像，Docker Hub 网址为： https://hub.docker.com/
层(Layer)其实是AUFS(Advanced Union File System, 一种联合文件系统)中的概念，是实现增量保存于更新的基础。
一般来说，Docker使用一段时间后，系统中可能会遗留一些临时的镜像文件，以及一些没有使用的镜像，此时可以使用docker image prune命令来进行清理。
上一篇文章搭建了一个具有基础功能，权限认证、TLS 的私有仓库，但是Docker Registry 作为镜像仓库，连管理界面都没有，甚至连一些运维必备的功能都是缺失的，还有什么 Docker 镜像仓库管理工具呢？ 这里有一个简单好用的企业级 Registry 服务器 - Harbor，推荐在生产环境上使用。 Harbor 简介 Harbor是VMware公司开源的企业级Docker Registry项目，其目标是帮助用户迅速搭建一个企业级的Docker registry服务。 它以Docker公司开源的re
保持更新版本迁移至 - Docker - 基于NVIDIA-Docker的Caffe-GPU环境搭建
之后会出现more,是还有更多，让enter翻页的意思，持续按enter，第一个enter下来是空白行，不要担心继续往下按，直到出现
在~/python/myapp目录下创建一个 helloworld.py 文件，代码如下：
容器化技术在各种生产领域已经得到了广泛的应用，这得益于容器的轻量化（相比于虚拟机而言），安全性（隔离弱于虚拟机，但是权限控制得当的情况下也可以认为是安全隔离的）以及系统级虚拟化带来的高可用性（基于NameSpace和cgroup）。虽然现在各大平台的兼容性有趋同的势头，比如Windows推出了WSL子系统，使得用户在Windows机器上也可以很轻松的搭建Linux环境。但是容器依然保持着它的热度，这说明它的可用性并不是一个系统组件就可以替代的。前面几篇文章中我们介绍过Docker容器和Singularity容器的用法，这里我们再讲讲Singularity容器的非源码安装方法（Manjaro Linux平台），以及修改静态容器镜像文件的方法。
镜像是Docker三大核心概念中最重要的一部分，而Docker运行容器前需要本地存在对应的镜像，如果镜像不存在，Docker会尝试从默认的镜像仓库中下载（默认使用Docker Hub公共注册服务器的仓库），用户也可以通过配置来使用自定义的镜像仓库，笔者在前面就自定义了镜像仓库。
使用 Jetson Orin Nano 在 Ubuntu 20.04 中编译安装 ROS2 Foxy
本篇以jetson Nano为例 在烧录完镜像之后，要做的第一件事情就是把原来的源更换为国内的镜像源来提高下载的速度 详细介绍具体步骤：
docker 客户端非常简单 ,我们可以直接输入 docker 命令来查看到 Docker 客户端的所有命令选项。
PaddlePaddle目前还不支持Windows，如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话，就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话，笔者提供两个建议：一、在Windows系统上使用Docker容器，在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像；二、在Windows系统上安装虚拟机，再在虚拟机上安装Ubuntu。
选自Medium 作者：Hamel Husain 机器之心编译 参与：Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日，GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程，文章从基本的概念谈起，清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问：https://github.com/hamelsmu/Doc
我们的业务需要使用公司内部的一个平台做报表展示，公司内部的一个平台支持的数据库都是正式环境或者IDC环境，这使得我们的业务逻辑也需要部署到正式环境或者IDC环境。自从自研资源上云后，鹅厂内部使用IDC资源时不再推荐使用方单独申请IDC资源，而是推荐使用容器服务进行资源的申请和使用。具体来说，就是我们需要把我们的业务先在测试环境上使用docker做成镜像，再把镜像上传到镜像仓库，再从容器服务中把我们的镜像给启动起来。因此，我们就有了使用docker的诉求。
随着 Kubernetes 最近 庆祝其 10 周年，容器镜像已成为现代基础设施的核心。这些容器镜像往往变得更加复杂和庞大；一份报告发现，受访者报告称，从 2020 年到 2021 年，构建时间 增加了 15.9%。
vim先按Esc，然后输入:wq回车，保存退出，生怕你们linux不好(doge。
容器的出现是为了解决环境配置的问题，虚拟机是一种解决方案，但是也有一些缺点，再后来出现了 Linux 容器，Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前最流行的 Linux 容器解决方案。
机器之心发布 来源：百度PaddlePaddle 不久之前，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后，从这篇文章开始上手，安装 PaddlePaddle。 环境 系统：Ubuntu 16.0.4（64 位） 处理器：Intel(R) Celeron(R) CPU 内存：8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows，如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
这阵子陌溪发现只要带着 alpine 前缀的镜像，相比于其它的镜像，体积都相对较小，例如下面这些
想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
第一部分着重介绍多阶段构建（multi-stage builds），因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中，我会解释静态链接和动态链接的区别，它们对镜像带来的影响，以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接：两个奇技淫巧，将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
Dockerfile是用于构建Docker容器镜像的文本文件，它包含了一系列指令和配置，用于描述如何组装一个Docker容器的环境。通过Dockerfile，你可以自动化地构建镜像，确保在不同的环境中都可以复现相同的容器。Dockerfile中的指令可以指定从哪个基础镜像开始构建、复制文件到镜像中、安装软件包、设置环境变量、暴露端口、运行命令等等。每个指令都会在镜像的构建过程中创建一个新的镜像层，这些层构成了最终镜像的结构。这种分层结构让镜像的构建更加高效，同时也方便了镜像的复用和共享。以下是一个简单的Dockerfile示例：
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