使用requests获取docker api返回的json数据

最新推荐文章于 2025-08-09 15:48:06 发布
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#dockerapi #API #json #python #requests

本文介绍如何使用Python的Requests库来获取Docker API的JSON数据。通过一个简单示例，展示如何向Docker API发起GET请求并解析返回的JSON信息。

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使用requests获取docker API

使用requests对docker API的json提取

pip3 install requests
# 因为requests并不是python3的标准库，所以需要pip拉取

docker安装和开启API，作者之前写过这样的文章，docker版本：18.09 Ubuntu19.04

docker安装

docker API

在这里只举出最简单的例子，不加以深究。有兴趣的小伙伴可以在本章基础之上，进行扩展。

这片代码的意思：用requests向docker api发起get请求，获取指定url所返回的json数据

# -*- coding:utf-8 -*-


import requests
import json


url = "http://localhost:2375/containers/json?all=1"
r = requests.get(url)
decoded = json.loads(r.text)
print(decoded)
```<h1 align="center"><font color="red">使用requests获取docker API</font></h1>

使用requests对docker API的json提取

pip3 install requests
# 因为requests并不是python3的标准库，所以需要pip拉取

docker安装和开启API，作者之前写过这样的文章，docker版本：18.09 Ubuntu19.04

docker安装

docker API

在这里只举出最简单的例子，不加以深究。有兴趣的小伙伴可以在本章基础之上，进行扩展。

这片代码的意思：用requests向docker api发起get请求，获取指定url所返回的json数据

# -*- coding:utf-8 -*-


import requests
import json


url = "http://localhost:2375/containers/json?all=1"
r = requests.get(url)
decoded = json.loads(r.text)
print(decoded)
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何通过Docker API创建自定义镜像的教程。首先，我得回忆一下Docker API的相关知识，尤其是构建镜像的部分。用户可能已经知道Dockerfile的基本用法，但想通过API直接操作，可能是为了自动化或者集成到其他系统中。 首先，Docker API的构建镜像通常是通过发送Dockerfile和相关上下文到API端点。记得Docker的构建过程需要将整个构建上下文（包括Dockerfile和其他文件）打包发送，所以API应该也是这样处理的。可能需要使用POST请求到/build端点。 接下来，我需要确认正确的API版本。用户提到的引用中并没有直接提到API版本，但根据常见的实践，Docker Engine API v1.40是比较新的，应该适用。要确保在请求头中指定正确的版本，比如设置`Docker-Engine: v1.40`或者类似的头信息。 然后，构建上下文需要作为tar文件发送。用户需要将Dockerfile和所需的文件打包成tar，然后作为请求体发送。这里可能需要使用流式传输，特别是如果上下文较大，避免内存问题。例如，使用Python的requests库时，可以用流式上传。 还要注意Dockerfile的位置。默认情况下，Docker会在上下文的根目录寻找名为Dockerfile的文件，但也可以通过参数指定，比如使用`dockerfile`参数来设置不同的路径或文件名。例如，如果Dockerfile在子目录中，或者在上下文中使用不同的名称，就需要这个参数。 认证也是一个需要考虑的问题。如果Docker守护进程启用了TLS，用户需要在请求中包含证书等信息。但如果是本地连接，可能不需要，但安全起见，还是应该提醒用户注意安全设置。 接下来，用户可能需要一个具体的步骤示例。比如，使用curl命令或者Python代码来演示如何发送请求。例如，使用curl时，需要指定方法、头信息、构建参数和上下文的tar文件路径。同时，要提到如何处理响应，比如显示构建进度或者捕获最终的镜像ID。 另外，用户可能想知道如何验证镜像是否创建成功。可以通过列出本地镜像或者运行容器来测试。这部分需要简要说明。 还要考虑可能的错误情况，比如Dockerfile语法错误、上下文打包不正确、权限问题等。需要提醒用户检查这些方面，并参考官方文档或之前的引用中的调试技巧，比如引用[2]提到的在容器中调试步骤后再写入Dockerfile。 最后，生成相关问题。用户可能还想了解如何通过API推送镜像到仓库，或者如何结合Docker Compose使用API，或者如何优化镜像构建层数，比如引用[1]提到的每个指令形成一层，需要注意指令合并。此外，可能还关心认证的详细步骤或者其他高级功能，比如多阶段构建等。 总结步骤应该是：准备Dockerfile和上下文，打包成tar，发送POST请求到/build端点，处理响应，验证镜像。同时要强调认证和错误处理，以及参考官方文档的重要性。需要确保示例正确，语法正确，比如在curl命令中正确转义参数，或者在Python中使用正确的库函数。 现在需要将这些思考整理成一个结构化的回答，确保符合用户的要求，比如使用中文，正确使用LaTeX格式，生成相关问题等。同时要引用提供的参考文献，比如引用[2]中的调试技巧，引用[1]中的Dockerfile层说明，引用[4]中的Dockerfile示例。</think>### 通过 Docker API 构建自定义镜像教程 #### 1. **理解 Docker API 构建流程** Docker API 构建镜像的核心是通过 HTTP 请求将 **Dockerfile 和构建上下文**发送到 Docker 守护进程。构建过程与本地 `docker build` 命令类似，但通过 API 实现自动化集成。 关键步骤包括： - 准备 Dockerfile 和构建上下文（依赖文件） - 将上下文打包为 `.tar` 文件 - 发送 POST 请求到 Docker API 的 `/build` 端点 - 处理响应并验证镜像 #### 2. **具体操作步骤** ##### (1) 准备 Dockerfile 和上下文 示例 Dockerfile（参考引用[4]）： ```dockerfile FROM node:11 WORKDIR /app COPY package*.json ./ RUN npm install COPY . . CMD ["npm", "start"] ``` 将 Dockerfile 和相关文件放入一个目录（如 `myapp`），然后打包上下文： ```bash tar -czf context.tar.gz -C myapp . ``` ##### (2) 发送构建请求 使用 `curl` 发送请求： ```bash curl -X POST \ --unix-socket /var/run/docker.sock \ "http:/v1.40/build?t=my-custom-image:latest" \ -H "Content-Type: application/tar" \ --data-binary "@context.tar.gz" ``` 参数说明： - `--unix-socket`: 本地 Docker 守护进程的 Unix 套接字路径 - `t=my-custom-image:latest`: 指定镜像名称和标签 - `--data-binary "@context.tar.gz"`: 发送打包的上下文文件 ##### (3) 处理响应 API 会返回流式日志，格式为 JSON 对象序列，包含构建进度和错误信息。可通过解析日志确认构建结果。 #### 3. **代码示例（Python）** 使用 `docker` Python SDK 简化操作： ```python import docker client = docker.from_env() image, logs = client.images.build( path="myapp", tag="my-custom-image:latest", dockerfile="Dockerfile" ) print(f"镜像ID: {image.id}") ``` #### 4. **验证镜像** 构建完成后，检查本地镜像列表： ```bash docker images | grep my-custom-image ``` #### 5. **注意事项** - **认证安全**：若远程访问 Docker API，需配置 TLS 证书（参考 Docker 官方文档） - **上下文优化**：仅包含必要文件以减少传输量（如通过 `.dockerignore` 过滤） - **调试技巧**：若构建失败，可
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