
1. 前言与准备
随着容器化技术的普及,docker已成为部署和管理应用程序的强大工具。对于python开发者而言,将应用打包成docker镜像不仅能解决环境依赖问题,还能简化部署流程。本教程将以一个基于django rest framework的python应用为例,演示如何在ubuntu 22.04环境下,利用已安装的docker 24.0.7版本,从零开始构建并运行其docker镜像。
在开始之前,请确保您的Ubuntu系统已正确安装Docker,并且您的Python项目(例如Django应用)已准备就绪,通常在虚拟环境(如venv)中进行开发。
2. 管理项目依赖:生成requirements.txt
为了确保Docker镜像中安装的Python包与本地开发环境一致,首先需要导出项目的精确依赖列表。在项目的根目录下,执行以下命令,将当前虚拟环境中安装的所有Python包及其版本信息写入requirements.txt文件:
pip freeze > requirements.txt
这个文件将作为Dockerfile中安装依赖的依据,是实现可重复构建的关键。
3. 编写Dockerfile
Dockerfile是Docker镜像的构建蓝图,它包含了一系列指令,用于指导Docker如何一步步构建出最终的镜像。在项目根目录下创建一个名为Dockerfile的文件(注意没有文件扩展名),并添加以下内容:
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# 指定基础镜像,这里使用官方Python 3.10.12版本 FROM python:3.10.12 # 设置容器内的工作目录 WORKDIR /app # 将requirements.txt文件复制到容器的工作目录 # 这一步单独进行,利用Docker构建缓存,当依赖未改变时可加速构建 COPY requirements.txt ./ # 在容器内安装所有Python依赖包 # --quiet 参数可以减少安装时的输出信息 RUN pip install -r requirements.txt --quiet # 将项目的所有文件复制到容器的工作目录 # 注意:在生产环境中,通常会使用.dockerignore排除不必要的文件 COPY . . # 声明容器将监听的端口,这里Django默认监听8000 EXPOSE 8000 # 定义容器启动时执行的命令 # 对于Django应用,通常是运行开发服务器,并绑定到所有网络接口 CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]
Dockerfile指令解析:
- FROM python:3.10.12: 选择一个官方的Python基础镜像,确保Python环境的一致性。
- WORKDIR /app: 设置容器内的工作目录为/app。后续的所有操作都将在这个目录下进行。
- COPY requirements.txt ./: 将宿主机上的requirements.txt文件复制到容器的/app目录下。
- RUN pip install -r requirements.txt --quiet: 在容器内执行pip install命令,安装所有列出的依赖。
- COPY . .: 将宿主机项目根目录下的所有文件(除了.dockerignore中指定的文件)复制到容器的/app目录下。
- EXPOSE 8000: 声明容器内的8000端口将被暴露。这只是一个文档声明,实际的端口映射需要在运行容器时指定。
- CMD ["python", "manage.py", "runserver", "0.0.0.0:8000"]: 定义容器启动时默认执行的命令。0.0.0.0表示Django应用将监听容器内的所有网络接口,以便外部可以访问。
注意事项:
- .dockerignore文件: 为了优化镜像大小和构建速度,建议在项目根目录创建.dockerignore文件,排除如.git/、__pycache__/、*.pyc、venv/、.env等不应包含在镜像中的文件和目录。
- 生产环境考虑: CMD中使用的runserver仅适用于开发环境。在生产环境中,应使用Gunicorn、uWSGI等WSGI服务器,并结合Nginx进行反向代理。
4. 构建Docker镜像
编写完Dockerfile后,就可以使用docker build命令来构建镜像了。在项目根目录下执行:
docker build -t my-app-img:0.1.0 .
命令解析:
- docker build: Docker构建镜像的命令。
- -t my-app-img:0.1.0: 为构建的镜像打标签(tag)。my-app-img是镜像的名称,0.1.0是版本号。这有助于管理不同版本的镜像。
- .: 指定构建上下文(build context),即Dockerfile所在的路径。这里的.表示当前目录。
构建过程可能需要一些时间,特别是首次下载基础镜像和安装依赖时。构建成功后,您可以通过docker images命令查看新创建的镜像。
5. 运行Docker容器
镜像构建完成后,即可使用docker run命令将其作为容器运行起来:
docker run --rm -d -p 8000:8000/tcp my-app-img:0.1.0
命令解析:
- docker run: Docker运行容器的命令。
- --rm: 当容器停止时,自动删除容器。这对于测试和开发环境非常有用,可以避免残留无用的容器。
- -d: 以“分离”(detached)模式运行容器,即在后台运行,不会占用当前终端。
- -p 8000:8000/tcp: 端口映射。将宿主机的8000端口映射到容器的8000端口。这意味着您可以通过访问宿主机的8000端口来访问容器内运行的Django应用。/tcp是可选的,表示使用TCP协议。
- my-app-img:0.1.0: 指定要运行的镜像名称和标签。
运行成功后,Docker会输出一个容器ID。您可以使用docker ps命令查看正在运行的容器。
6. 访问应用程序
容器成功运行并完成端口映射后,您可以通过宿主机的浏览器访问您的Django应用程序:
http://localhost:8000/
如果一切顺利,您应该能看到Django应用的欢迎页面或您配置的任何前端页面。
7. 总结
通过以上步骤,您已成功在Ubuntu环境下,将Python Django应用容器化为Docker镜像并运行。这个过程提供了一个简单而高效的方式来打包、分发和运行您的Python应用,解决了环境依赖问题,并提升了部署效率。
后续优化与建议:
- 日志管理: 考虑将容器日志输出到标准输出(stdout/stderr),并使用Docker的日志驱动进行集中管理。
- 持久化数据: 如果应用需要持久化数据(如数据库),应使用Docker卷(Volumes)进行挂载,以防止数据随容器删除而丢失。
- 环境变量: 将数据库连接字符串、API密钥等敏感信息作为环境变量传递给容器,而不是硬编码在代码或Dockerfile中。
- 多阶段构建: 对于复杂的应用,可以使用多阶段构建来减小最终镜像的大小。
- Docker Compose: 对于包含多个服务的应用(如Web应用+数据库),推荐使用Docker Compose来定义和运行多容器应用。










