5 分鐘，教你用 Docker 部署一個 Python 應用！_程式設計學習網

在使用傳統物理機或雲伺服器上部署專案都會存在一些痛點

比如：專案部署速度慢、資源浪費、遷移難且擴充套件低

而使用 Docker 部署專案的優勢包含：

高效利用系統資源
服務啟動更快
環境一致，遷移更加方便

本篇文章將介紹 Docker 部署一個 Python 專案的常規流程

1. Dockerfile 描述檔案
Dockerfile 是一個放置在專案根目錄下的描述檔案，可以利用 Docker 命令基於該檔案構建一個映象

常用的指令包含：

FROM
用於定義基礎映象
MAINTAINER
指定維護者資訊，可以省略不寫
RUN
和「安裝命令」連線在一起，可用於安裝工具依賴包
ADD
將宿主機的檔案，並進行解壓
COPY
和 ADD 指令功能一樣，但是不會進行解壓操作
WORKDIR
用於切換工作目錄
VOLUME
配置宿主機與容器的目錄對映
EXPOSE
配置容器內專案對外暴露的埠號
CMD
指定容器啟動後，執行的命令

比如，可以執行某個命令啟動專案

2. 實戰一下
使用 Docker 部署應用的常規流程是：

開發專案並本地測試通過
編寫 Dockerfile 放置到專案根目錄
打包映象檔案
執行映象容器
測試

為了演示方便，這裡以一個簡單的 Flask 專案為例進行講解

2-1 專案開發

from flask import Flask

# 安裝依賴
# pip3 install -U flask

app = Flask(__name__)


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


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

# 瀏覽器訪問測試
# http://127.0.0.1:8888/

專案開發完成，並在本地測試通過後就可以編寫 Dockerfile 檔案了

2-2 編寫 Dockerfile

在專案根目錄下，建立一個 Dockerfile 檔案，使用上面的指令編寫描述指令碼

需要注意的是，這裡使用「 EXPOSE 」指令暴露的埠號與入口檔案定義的埠號保持一致

# 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 構建映象

# 在當前資料夾下，根據Dockerfile檔案構建一個映象
# 映象名稱：xag/my_flask_web
# --no-cache：不使用舊的快取進行映象構建
docker build --no-cache -t "xag/my_flask_web" .

2-4 執行映象容器

使用 docker run 命令基於映象執行一個容器

其中

* -d：代表容器在後臺執行，不是基於前臺執行
* --name：用於執行容器的別名
* -p：用於配置宿主機與容器的埠對映

# -d：後臺執行
# 宿主機（9999）對映容器內的8888（上面Dockerfile已經暴露了8888埠）
docker run -d --name flask_web -p 9999:8888 xag/my_flask_web

2-5 測試一下

最後在瀏覽器中，通過宿主機暴露的埠號 9999 訪問專案了

訪問地址：http://127.0.0.1:9999/

3. 總結
文章中以一個簡單的 Web 專案闡述了利用 Docker 部署專案的常規流程

實際上，Dockerfile 非常的靈活，它還支援 ARG/ENV 設定環境變數，VOlUME 指令掛載目錄，ENTRYPOINT 配置啟動程式和引數等，這部分內容大家可以根據官網介紹自行進行擴充套件

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