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如何把一个Python应用程序装进Docker

机器学习与数据分析 1464

前言:

眼前咱们对“environpython”大概比较看重,姐妹们都需要知道一些“environpython”的相关知识。那么小编同时在网络上汇集了一些关于“environpython””的相关内容,希望看官们能喜欢,兄弟们快快来了解一下吧!

准备

容器无处不在,但是如何在Docker容器中运行Python应用程序呢?这篇文章将告诉你怎么做!

如果您想知道,这些示例需要Python 3.x。

在深入讨论容器之前,让我们进一步讨论一下我们想要封装的Python应用程序。

这个应用程序是一个web API,它从一个电影集合中返回一个随机的电影。在我们的本地文件夹中,我们有3个文件:

app.py # Python applicationmovies.json # movie collectionrequirements.txt # where we specifiy our Python dependencies

app.py包含一个API端点,它返回一个随机的影片:

import osimport jsonfrom pathlib import Pathfrom random import choiceimport cherrypyPORT = os.environ.get('PORT', 8888)FOLDER_PATH = Path(__file__).parentwith open(FOLDER_PATH / "movies.json", "r") as f:    MOVIES = json.loads(f.read())class Movie:    @cherrypy.expose    @cherrypy.tools.json_out()    def index(self):        return {"movie": choice(MOVIES)}cherrypy.quickstart(    Movie(), config=cherrypy.config.update({        'server.socket_host': '0.0.0.0',        'server.socket_port': PORT,        }))

requirement.txt,我们有我们的依赖包

pip install -r requirements.txt

我们可以使用python app.py运行我们的应用程序。

运行curl localhost:8888应该返回一个随机的影片,类似于:

{  "movie": {    "Title": "Opal Dreams",    "US_Gross": 14443,    "Worldwide_Gross": 14443,    "US_DVD_Sales": null,    "Production_Budget": 9000000,    "Release_Date": "Nov 22 2006",    "MPAA_Rating": "PG",    "Running_Time_min": null,    "Distributor": "Strand",    "Source": "Based on Book/Short Story",    "Major_Genre": "Drama",    "Creative_Type": "Contemporary Fiction",    "Director": null,    "Rotten_Tomatoes_Rating": null,    "IMDB_Rating": 6.5,    "IMDB_Votes": 468  }}
如何容器化我们的程序

包含一个Python应用程序意味着创建一个Docker镜像,其中包含运行它所需要的一切:源代码、依赖项和配置。

容器化应用程序的第一步是创建一个新的文本文件,名为Dockerfile:

app.pymovies.jsonrequirements.txtDockerfile

在Dockerfile(我们认为是最小可行Dockerfile)中,我们需要指定三个步骤:

选择我们想要使用的基本图像选择我们想要在Docker图像中复制的文件安装应用程序的依赖项Base image

要指定基本映像,我们使用FROM命令,后面跟着私有或公共映像。

在我们的例子中,我们将使用官方的Python Docker映像,该映像可在Docker hub上使用。

我们将选择最新可用的基于Ubuntu的python3图像。

# 1. Base imageFROM python:3.8.5-slim-buster

图像名称由两个不同的部分组成:image:tag。在我们的例子中,图像是python,标签是3.8.5-slim-buster。

这就是第一步所需要的一切。

复制应用程序

要在Docker图像中复制我们的应用程序,我们将使用copy命令:

# 2. Copy filesCOPY . /src

此命令将指定的文件(或文件夹)复制到Docker映像中。在我们的例子中,我们希望复制Docker映像中本地文件夹中/src路径下的所有可用文件。

值得注意的是,COPY命令的第一部分是相对于构建上下文的路径,而不是相对于我们的本地机器的路径。

安装requirements.txt

最后一步是在Docker映像中安装我们的依赖项。为了实现这一点,我们将使用RUN命令运行pip安装:

# 3. Install our depsRUN pip install -r /src/requirements.txt

需要注意的一件事是,requirements.txt的路径与我们第一次运行pip安装时不同。

这背后的原因是复制的文件在映像内的/src路径下。

构建并运行Docker映像

# 1. Base imageFROM python:3.8.3-slim-buster# 2. Copy filesCOPY . /src# 3. Install our depsRUN pip install -r /src/requirements.txt

我们的Dockerfile现在已经完成,我们可以使用它来构建Docker映像。为此,我们需要使用docker构建命令:

docker build -t movie-recommender .

这个命令使用当前文件夹作为构建上下文构建一个名为movie-recommender的Docker图像。在最后指定我们想要使用的构建上下文的路径)。

现在我们可以使用docker run命令运行刚刚构建的图像:

docker run movie-recommender python /src/app.py

该命令将在基于电影推荐图像的容器中执行python /src/app.py。

但是,如果我们尝试使用curl localhost:8888连接到我们的应用程序,我们将会得到一个错误。

这怎么可能?为什么我们不能连接到在容器内运行的应用程序?

原因是我们没有将应用程序的端口公开给本地机器。我们可以使用-p HostPort:ContainerPort标志来实现这一点。

因此,让我们尝试再次运行该命令,这一次指定我们希望在本地公开端口8888:

docker run -p 8888:8888 movie-recommender python /src/app.py

然后curl localhost:8888。

现在的效果非常好!我们刚刚包含了一个Python应用程序!

英文原文:

标签: #environpython