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📝 职场经验干货：
最近学习并应用了docker容器技术，用于将我的Python接口自动化代码快速地部署至服务器。
简单说一下docker，docker 是一种开源的应用容器引擎，它可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到Linux服务器上。
其实我在之前就了解过docker技术，但是并没有在实际项目测试中进行使用，通过这次实际应用，确实让我感受到了容器化技术的魅力。
在使用docker之前，可能需要花一周左右的实时间先简单学一下docker知识。
我们需要学习docker客户端工具、docker命令的基本使用、Dockerfile的编写和Jenkins构建命令的配置。
下面，我将基于我在项目测试中的实践作一下介绍。
安装Docker Desktop客户端工具
docker官网：https://www.docker.com/
Windows系统安装docker，可能需要先行安装WSL（Windows Subsystem for Linux），Docker Desktop 推荐使用 WSL 2 作为后端运行环境，因为 WSL 2 提供了更高效的 Linux 内核支持，是否需要安装需要结合自己电脑系统情况。
比如我的电脑系统是Windows 11 家庭中文版，就需要先安装WSL。
如需安装，可在电脑命令行中执行以下命令：
#安装WSL
wsl --install
#查看当前版本
wsl --version
#列出当前已安装的所有 WSL 发行版及其详细信息
wsl -l -v
#将新安装的 WSL 发行版的默认版本设置为 WSL 2
wsl --set-default-version 2验证docker是否安装成功
如果出现docker的版本信息，说明docker安装成功
自定义Python项目镜像
由于我使用的是Python 3.10.5，因此我需要基于Python 3.10.5来自定义我的项目镜像。
1、首先启动docker客户端工具，然后打开电脑命令行，执行以下命令：
docker pull python:3.10.5命令执行成功之后，可以登录客户端工具或者在电脑命令行中使用命令查看镜像文件。
客户端工具查看
命令行查看：执行docker images命令
2、基于Python3.10.5基础镜像，结合当前项目的依赖，构建自定义镜像文件my-pyhton-base。
2.1 列出当前项目所需的所有依赖包及其版本
在pycharm终端执行命令：
pip freeze > requirements.txt
会在当前项目目录下生成以下文件
2.2创建Dockerfile文件，使用docker build命令构建镜像。
在电脑端进入Dockerfile文件所在目录中
打开命令行工具，执行以下命令：
docker build -t my-python-base:3.10.5 .构建镜像成功之后，会在当前目录下生成my-python-base.tar文件，同样可以在docker客户端工具或电脑命令行中查看，可以看到my-pyhton-base镜像文件已经生成。
导出该镜像文件为tar压缩文件，
上传至服务器
3.1导出自定义镜像文件
docker save -o my-python-base.tar（可自定义）my-python-base:3.10.5(本地镜像名)
3.2将归档文件加载到测试服务器的docker镜像库中
-
在测试服务器执行命令：
docker load -i my-python-base.tar
加载成功后，执行docker images|grep ‘my-python-base’命令，查看
3.3基于自定义Python镜像创建Dockerfile文件
在当前项目下重新创建Dockerfile文件，这次的Dockerfile文件是基于2.2中基于我自定义的镜像文件。
可以看到下方截图中第一行代码：FROM my-python-base:3.10.5
在jenkins中配置构建任务
4.1 配置构建任务
注意
① xqls_autotest是自定义的名称，需要与步骤2.2中创建的Dockerfile文件中的工作目录名称保持一致。
② 在jenkins每次构建时，需要先停止并删除正在运行的容器，并删除原有的镜像文件并重新构建，最后启动容器。
③ 由于在2.2步骤中已经将所需的项目依赖包都安装并打包在镜像文件中了，所以每次构建时，不需要重新下载了，这样保证每次构建时的环境是一样的，且速度很快。
4.2执行构建
可以看到构建过程中，按照设置的命令启动了容器。
按照Dockerfile文件中的指令，会基于我自定义的Python镜像文件。
首先将测试服务器（宿主机）中的Python代码拷贝到xqls_autotest容器中，
然后以xqls_autotest:latest镜像为模板启动容器执行项目代码。
检查构建结果
可以在下图中看到最终项目代码是执行成功了。
由于在jenkins中配置了定时构建，所以每天固定时间jenkins都会从代码仓库中拉取代码自动构建，并生成测试报告。
通过这段时间使用docker结合Jenkins进行测试代码自动化部署，确实感觉方便了不少，主要有以下几大优点：
①实现代码容器化，形成环境隔离。保证了本地环境、测试环境代码及其环境依赖的一致性，提高了代码部署的稳定性和可维护性。
②便于快速部署和启动。docker容器由于轻量，启动非常迅速。
③实现自动化持续集成：通过设置构建任务触，可以实现自动化执行代码拉取、构建、测试、测试报告生成，方便动态监控测试结果，提升交付效率。
本篇文章主要是介绍我在项目测试中应用docker、jenkins的场景和方式，对于还没接触过或者不了解docker、jenkins的同学，可能还需要自己细致学习一下相关的知识，掌握相关知识后能帮助大家更好地应用和拓展。
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