5分钟教会你用Docker部署一个Python应用

前言

在传统物理机或云服务器上部署项目时，往往面临诸多痛点。

常见问题包括项目部署效率低下、服务器资源利用率低、迁移过程复杂以及扩展性不足。

相比之下，采用 Docker 进行项目部署具有显著优势：

• 能够高效利用系统资源。
• 服务启动速度更快。
• 环境保持一致，使得迁移操作更加便捷。

本文将介绍使用 Docker 部署 Python 项目的标准流程。

1. Dockerfile 描述文件

Dockerfile 是位于项目根目录下的配置文件，Docker 命令可依据该文件构建镜像。

其中常用的指令包括：

FROM

用于指定基础镜像。

MAINTAINER

用于指定维护者信息，该指令可省略。

RUN

通常与安装命令结合使用，用于安装工具及依赖包。

ADD

用于将宿主机文件复制到容器内，并自动执行解压操作。

COPY

功能与 ADD 类似，但不会执行解压操作。

WORKDIR

用于切换容器内的工作目录。

VOLUME

用于配置宿主机与容器之间的目录映射。

EXPOSE

用于配置容器内项目对外暴露的端口号。

CMD

用于指定容器启动后执行的命令。

例如，可通过该指令运行特定命令来启动项目。

2. 实战一下

使用 Docker 部署应用的常规流程如下：

首先完成项目开发并在本地测试通过。

随后编写 Dockerfile 并放置到项目根目录。

接着打包生成镜像文件。

然后运行镜像容器。

最后进行功能测试。

为便于演示，本文以简单的 Flask 项目为例进行讲解。

2-1 项目开发

from flask import Flask

# 安装依赖
# pip3 install -U flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return "测试容器部署!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8888)

# 浏览器访问测试
# http://127.0.0.1:8888/

项目开发完成并通过本地测试后，即可开始编写 Dockerfile 文件。

2-2 编写 Dockerfile

在项目根目录下创建 Dockerfile 文件，并依据前述指令编写描述脚本。

需注意，Dockerfile 中通过 EXPOSE 指令暴露的端口号，必须与入口文件中定义的端口号保持一致。

# Dockerfile

FROM centos:7.9.2009
RUN yum makecache fast;
RUN yum install python3-devel python3-pip -y
RUN pip3 install -i https://pypi.douban.com/simple flask
COPY main.py /opt
WORKDIR /opt
EXPOSE 8888
CMD ["python3","main.py"]

2-3 构建镜像

# 在当前文件夹下，根据Dockerfile文件构建一个镜像
# 镜像名称：xag/my_flask_web
# --no-cache：不使用旧的缓存进行镜像构建
docker build --no-cache -t "xag/my_flask_web" .

2-4 运行镜像容器

使用 docker run 命令基于已构建的镜像运行容器。

其中涉及的参数说明如下：

-d：表示容器在后台运行，而非前台运行。

--name：用于指定容器的别名。

-p：用于配置宿主机与容器之间的端口映射。

# -d：后台运行
# 宿主机（9999）映射容器内的8888（上面Dockerfile已经暴露了8888端口）
docker run -d --name flask_web -p 9999:8888 xag/my_flask_web  

2-5 测试一下

最后，在浏览器中通过宿主机暴露的端口号 9999 访问项目。

访问地址为：http://127.0.0.1:9999/

3. 总结

本文通过一个简单的 Web 项目，阐述了利用 Docker 部署项目的标准流程。

实际上，Dockerfile 具有极高的灵活性，还支持 ARG/ENV 设置环境变量、VOLUME 指令挂载目录、ENTRYPOINT 配置启动程序和参数等功能，读者可根据官方文档自行扩展学习。

至此，关于使用 Docker 部署 Python 应用的介绍到此结束。如需了解更多相关内容，请搜索本站历史文章或继续浏览后续文章，感谢大家的支持！