Docker部署Python

本文介绍了如何在centos系统下利用Docker部署Python。步骤包括从创建容器到安装Python,再到配置环境,最后通过运行Python脚本来验证配置的成功。此外,还分享了一个Python环境部署的Dockerfile示例。

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由于手头有个项目需要使用Python来完成,恰逢最近在研究Docker容器,便想试试使用Docker容器来部署Python。下面便介绍一下我是怎样在centos系统下面部署Python的。
1.用centos镜像创建一个容器

docker run -it --name python_on_centos centos

2.进入容器后,给这个容器安装wget

yum install -y wget gcc gcc-c++ make openssl-devel

3.下载Python(这里我使用的是Python-3.5.1)
官网上Python-3.5.1的链接为:https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/Python-3.5.1.tar.xz

wget https://www.python.org
### 使用 Docker 部署 Python 应用程序 #### 准备工作 为了成功使用 Docker 部署 Python 应用程序,需要准备以下几个关键组件:Python 应用代码、`requirements.txt` 文件(用于指定依赖项)、以及 `Dockerfile` 文件。这些文件共同定义了应用程序的运行环境及其所需的资源。 #### 创建 Python 应用 假设有一个简单的 Flask 应用程序作为例子[^4]: ```python from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return "Hello, Dockerized Python App!" if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000) ``` 此代码片段展示了一个基本的 Flask Web 应用程序,它会在根路径 `/` 返回一条消息 “Hello, Dockerized Python App!”。 #### 编写 Dockerfile 接下来,创建一个名为 `Dockerfile` 的文件,该文件描述了如何构建 Docker 镜像。以下是基于 Python 3.9.6 的示例 `Dockerfile`[^3]: ```dockerfile FROM python:3.9.6 WORKDIR /app COPY . . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt CMD ["python", "app/main.py"] ``` 在此 `Dockerfile` 中: - `FROM python:3.9.6` 表明使用的基底镜像是官方发布的 Python 3.9.6 版本。 - `WORKDIR /app` 设定容器内的工作目录为 `/app`。 - `COPY . .` 将当前主机上的所有文件复制到容器的工作目录中。 - `RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt` 安装所需的所有 Python 包。 - `CMD ["python", "app/main.py"]` 指定了启动容器时执行的主要命令。 #### 构建 Docker 镜像 完成以上准备工作后,可以通过以下命令构建 Docker 镜像[^1]: ```bash docker build -t my-python-app . ``` 这条命令会读取当前目录下的 `Dockerfile` 并按照其中的指令逐步构建一个新的 Docker 镜像,最终将其命名为 `my-python-app`。 #### 运行 Docker 容器 一旦镜像构建完毕,就可以利用下面的命令来运行这个新创建的应用容器[^2]: ```bash docker run -d --name web_flask -p 8100:5000 my-python-app ``` 这里 `-d` 参数表示以后台模式运行容器;`--name web_flask` 给容器指定了名称为 `web_flask`;`-p 8100:5000` 则将宿主机端口 8100 映射至容器内部服务监听的 5000 端口。 #### 查看容器状态 最后,可通过如下命令确认容器是否正常运行并获取其具体状态信息[^2]: ```bash docker ps ``` 如果一切设置无误,则应该能看到正在运行中的 `web_flask` 容器条目。 --- ### 总结 通过上述步骤,可以轻松实现 Python 应用程序在 Docker 上的成功部署。这种方法不仅简化了复杂环境中应用的分发过程,还极大提升了跨平台兼容性和维护便利性[^5]。
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