小白程序員面臨的最大困難之一就是理解環(huán)境的概念。環(huán)境是指程序員進(jìn)行編碼的系統(tǒng),這聽(tīng)起來(lái)貌似很容易,但隨著程序員職業(yè)生涯的推薦,程序員會(huì)逐漸體會(huì)到維護(hù)“環(huán)境”是一件多么困難的事情。
這主要是因?yàn)閹?kù)、IDE(集成開(kāi)發(fā)環(huán)境),甚至Python代碼都需要經(jīng)過(guò)更新和版本升級(jí)。有時(shí)更新一個(gè)庫(kù),某段代碼就會(huì)出錯(cuò),需要重新修改代碼。如果同時(shí)開(kāi)發(fā)多個(gè)項(xiàng)目,就會(huì)引起依賴沖突,當(dāng)某段代碼導(dǎo)致另一段代碼錯(cuò)誤時(shí),事情就會(huì)變得很棘手了。
另外,如果想將項(xiàng)目共享給一個(gè)在不同操作系統(tǒng)上的工作伙伴,或者將在Mac上構(gòu)建的項(xiàng)目交付到另一個(gè)操作系統(tǒng)的生產(chǎn)服務(wù)器上,就不得不重新配置代碼了。
為了解決這些問(wèn)題,將項(xiàng)目和項(xiàng)目所處的環(huán)境分離的方法被稱為“容器”。容器是支持環(huán)境運(yùn)行的地方,與系統(tǒng)上的其他內(nèi)容東西相分離。一旦定義了容器中的內(nèi)容,重建環(huán)境就很容易了,甚至可以實(shí)現(xiàn)與同事共享項(xiàng)目。
要求
啟動(dòng)Docker,需要安裝軟件:
windows或macOS:安裝Docker Desktop
linux:安裝Docker,然后編寫Docker
Python服務(wù)包
假設(shè)正在創(chuàng)建一個(gè)名為server.py的Flask服務(wù),并設(shè)置該文件的內(nèi)容,如下:
如上述,需保留代碼依賴關(guān)系的記錄。因此創(chuàng)建一個(gè)關(guān)于需求的txt文件,包含以下內(nèi)容:
Flask==1.1.1
因此,服務(wù)包有以下結(jié)構(gòu):
該結(jié)構(gòu)十分符合邏輯(源文件保存在獨(dú)立目錄中)。若執(zhí)行Python程序,我們需要安裝并運(yùn)行Python解釋器。接下來(lái)可以在本地運(yùn)行這個(gè)程序,如果有15個(gè)項(xiàng)目同時(shí)運(yùn)行,在一個(gè)容器中運(yùn)行可以避免與其他項(xiàng)目發(fā)生沖突。
Dockerfile
運(yùn)行Python代碼,需要將容器打包為Docker鏡像,然后運(yùn)行。操作如下:
創(chuàng)建一個(gè)包含構(gòu)建鏡像所需指令的Dockerfile
然后通過(guò)Docker生成器創(chuàng)建鏡像
簡(jiǎn)單的docker run 命令就可以創(chuàng)建一個(gè)正在運(yùn)行應(yīng)用程序的容器
Dockerfile分析
Dockerfile是一個(gè)包含合成Docker鏡像說(shuō)明的文件(命名為myimage):
Dockerfile是逐行編譯的,因此生成器會(huì)生成一個(gè)圖層,并將其疊加在之前的圖像上。在build命令的輸出中,可以看到作為步驟執(zhí)行的Dockerfile指令。
然后可以發(fā)現(xiàn)鏡像存儲(chǔ)在本地圖像中:
在開(kāi)發(fā)過(guò)程中,可能需要多次為Python服務(wù)重新構(gòu)建鏡像,所以希望花費(fèi)盡可能少的時(shí)間。
Docker和virtualenv非常相似,但又有所不同。Virtualenv允許你在Python依賴關(guān)系中切換,但必須使用主機(jī)操作系統(tǒng)。然而,使用Docker就可以在任何操作系統(tǒng)上安裝和運(yùn)行Python(包括Ubuntu、Debian、Alpine以及Windows Server Core)。
因此,如果你在一個(gè)團(tuán)隊(duì)中工作,希望可以在以后證明你的技術(shù),就要使用Docker。如果不用docker,venv也是不錯(cuò)的,但它不是通向未來(lái)的憑證。
本文展示了如何創(chuàng)建Python服務(wù)包,并希望簡(jiǎn)化過(guò)程,使程序員的項(xiàng)目維持更長(zhǎng)時(shí)間。因?yàn)楫?dāng)依賴關(guān)系發(fā)生變化時(shí),它不太可能出現(xiàn)代碼錯(cuò)誤。
責(zé)編AJX
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