一文教會你用Docker打包Python運行環境

前言

雖然Docker作為部署環境打包鏡像的工具,和我的科研並沒有直接的關系。但我覺得在項目中運用Docker來打包環境依賴也可以大大提高工作效率,於是準備專門學習一下Docker。

1. Docker基礎

1.1 Docker架構

Docker使用客戶端服務器架構。Docker客戶端與Docker守護進程會話,後者復雜構建、運行和分發Docker容器的繁重工作。Docker客戶端和守護程序可以在同一系統運行,也可以將Docker客戶端連接到遠程Docker守護進程。Docker客戶端和守護程序通過REST API(采用一種簡潔的URL風格規范)通信,其底層基於UNIX套接字或網絡接口。其架構示意圖如下:

其中,Docker 守護程序 (dockerd) 監聽Docker API 請求並管理Docker對象,例如鏡像、容器、網絡和磁盤分卷。守護進程還可以與其他守護進程通信以管理Docker服務。而Docker 客戶端 ( docker) 是用戶與 Docker 交互的主要方式。當我們使用諸如docker run之類的命令時,客戶端會將這些命令發送到dockerd執行它們。docker命令使用 Docker API。Docker 客戶端可以與多個守護進程通信。

Docker註冊表存儲Docker鏡像(你可以類比為Maven的repo)。Docker Hub 是一個任何人都可以使用的公共註冊表,並且 Docker 默認配置為在Docker Hub上查找鏡像。我們也可以運行自己的私有註冊表。我們可以調用docker pull從註冊表中拉取鏡像。當我們docker run命令時,系統會從先從本地尋找鏡像,如果本地找不到,則會從Docker Hub拉取。當我們使用docker push命令時,鏡像會被推送到我們配置的註冊表中。可以看出,Docker鏡像版本控制和Git類似。

1.2 Docker對象

當我們在使用Docker時,我們就正在創建和使用鏡像、容器、網絡、磁盤分卷、插件和其他對象瞭。下面簡要介紹一下其中的鏡像和容器對象。

  • 鏡像 鏡像可視為一個隻讀模板,其中包含創建 Docker 容器的指令。通常,一個鏡像基於另一個鏡像,並帶有一些額外的自定義。例如可以基於現有的ubuntu鏡像,來構建安裝有其它應用程序的鏡像。要構建我們自己的鏡像,需要使用簡單的語法創建一個Dockerfile ,用於定義創建和運行鏡像所需的步驟。

  • 容器容器是鏡像的可運行實例(類似於進程和程序的關系)。我們可以使用 Docker API 或 CLI 創建、啟動、停止、移動或刪除容器。我們可以將容器連接到一個或多個網絡。

2. 啟動Docker進程並運行鏡像

2.1 啟動Docker守護進程

Linux

Linux上的docker同時包括客戶端和守護進程兩部分,故安裝好docker後,隻需要用以下命令即可運行docker守護進程:

$ sudo service docker start # Ubuntu/Debian

如果您是RedHat/Centos,則需要運行:

$ sudo systemctl start docker

MacOS

然而,在Mac上docker二進制僅僅是client部分(因為docker守護進程使用瞭一些Linux內核的特點),我們不能使用它來運行docker守護進程。所以,我們還需要安裝docker-machine來創建一個虛擬機並將守護進程運行在上面。如果你的Mac上已經有brew,可以直接運行以下命令安裝:

brew install docker-machine

然後啟動docker-machine:

(base) [email protected] ~ % brew services start docker-machine
==> Successfully started `docker-machine` (label: homebrew.mxcl.docker-machine)

2.2 運行鏡像

之後我們就可以嘗試運行Docker鏡像瞭。比如我們下面用docker run命令運行docker/getting-started鏡像:

(base) [email protected] ~ % docker run -d -p 80:80 docker/getting-started 
Unable to find image 'docker/getting-started:latest' locally
latest: Pulling from docker/getting-started
9981e73032c8: Pull complete 
e5f90f35b4bc: Pull complete 
ab1af07f990a: Pull complete 
bd5777bb8f79: Pull complete 
a47abff02990: Pull complete 
d4b8ebd00804: Pull complete 
6bec3724f233: Pull complete 
b95ca5a62dfb: Pull complete 
Digest: sha256:b558be874169471bd4e65bd6eac8c303b271a7ee8553ba47481b73b2bf597aae
Status: Downloaded newer image for docker/getting-started:latest
cc167092ff76941a25fe51da25fbbfe6a0a70cc07171fa5f56707f3bf7383e6a

可以看到由於沒有在本地找到docker/getting-started:latest鏡像,Docker從遠處Docker Hub註冊表上pull下來。

我們用docker ps查看目前在運行的鏡像實例(即容器):

(base) [email protected] ~ % docker ps       
CONTAINER ID   IMAGE                    COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS                NAMES
cc167092ff76   docker/getting-started   "/docker-entrypoint.…"   29 minutes ago   Up 29 minutes   0.0.0.0:80->80/tcp   epic_lehmann

可以用docker stop終止鏡像運行:

(base) [email protected] ~ % docker stop cc167092ff76
cc167092ff76
(base) [email protected] ~ % docker ps   
CONTAINER ID   IMAGE     COMMAND   CREATED   STATUS    PORTS     NAMES

docker images查看有哪些本地鏡像:

(base) [email protected] ~ % docker images                                 
REPOSITORY               TAG       IMAGE ID       CREATED       SIZE
docker/getting-started   latest    157095baba98   4 weeks ago   27.4MB

3. 用Docker打包Python環境

接下來我們看如何用Docker打包一個Python環境。
首先,我們編寫一個Python小Demo:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(-10, 10, 0.01)
y = x**2
plt.plot(x, y)
plt.savefig("/out/quad.png") 
# 此處的/out為容器內的絕對路徑,無需手動創建,
# 後面我們會設置掛載參數自動生成該目錄

然後我們編輯好requirements.txt

numpy==1.21.3
matplotlib==3.4.3  

再編輯好Dockerfile:

# syntax=docker/dockerfile:1

FROM python:3.9-slim-buster

WORKDIR /draw_quad

COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip3 install -r requirements.txt 

COPY . .

CMD [ "python3", "draw_quad.py"]

我們來細細看Dockerfile每一部分。

首先,# syntax是指解析器指令。這裡使用docker/dockerfile:1,即始終指向版本1語法的最新版本。

之後,我們需要告訴Docker我們在應用中使用什麼基礎鏡像。由於Docker鏡像可以從其它鏡像繼承,因此我們並不構建自己的基礎鏡像,而是使用官方的Python鏡像,即FROM python:3.9-slim-buster

然後我們建立一個工作目錄/draw_quad,即後續命令的默認執行路徑。這樣我們後面就不必輸入完整的文件路徑,而是可以使用基於工作目錄的相對路徑。如COPY requirements.txt requirements.txt其實是將requirements(第一個參數)復制到到工作目錄中(第二個參數)。

接著,我們將requirements.txt 放入鏡像後,就可以使用RUN命令來執行pip3 install瞭,這和我們在本地安裝的經驗完全相同,不過這次是將模塊安裝到鏡像中。

此時,我們有瞭一個基於Python 3.9的鏡像,並且已經按照瞭我們的依賴項。下一步我們繼續用COPY命令將源代碼添加到鏡像中,即DockerFile中的COPY . .

之後,我們還需要Docker當我們的鏡像在容器中運行時我們想要執行什麼命令,即CMD [ "python3", "draw_quad.py"]

最終的項目目錄如下:

draw
|____ draw_quad.py
|____ requirements.txt
|____ Dockerfile

然後我們就可以構建docker鏡像瞭(用--tag參數指定鏡像名稱):

(base) [email protected] draw % docker build --tag draw .                 
[+] Building 9.1s (14/14) FINISHED                                                                                             
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                      0.0s
 => => transferring dockerfile: 37B                                                                                       0.0s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                         0.0s
 => => transferring context: 2B                                                                                           0.0s
 => resolve image config for docker.io/docker/dockerfile:1                                                                4.9s
 => CACHED docker-image://docker.io/docker/dockerfile:[email protected]:443aab4ca21183e069e7d8b2dc68006594f40bddf1b15bbd83f5137bd  0.0s
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                      0.0s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                         0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.9-slim-buster                                                 3.9s
 => [1/5] FROM docker.io/library/python:[email protected]:830e161433edfe047a23ebc99c12ee0eb1dc0a50e6b5f1c98e869ac27  0.0s
 => [internal] load build context                                                                                         0.0s
 => => transferring context: 594B                                                                                         0.0s
 => CACHED [2/5] WORKDIR /draw_quad                                                                                       0.0s
 => CACHED [3/5] COPY requirements.txt requirements.txt                                                                   0.0s
 => CACHED [4/5] RUN pip3 install -r requirements.txt                                                                     0.0s
 => [5/5] COPY . .                                                                                                        0.0s
 => exporting to image                                                                                                    0.0s
 => => exporting layers                                                                                                   0.0s
 => => writing image sha256:18f3a254f4ce46faa17142ece6bfd442e9157e79510ca60a789ab4d4b1a12498                              0.0s
 => => naming to docker.io/library/draw                                        0.0s

我們輸入docker images命令可以看到名稱為draw的鏡像已經構建成功。

(base) [email protected] Draw % docker images
REPOSITORY               TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
draw                     latest    f1fc30becc34   46 seconds ago   251MB

然後就可以運行鏡像瞭(包含文件系統掛載操作):

(base) [email protected] draw % docker run -d -v ${PWD}/out:/out draw
0e04d81d254fcd963924ee2492b82a6c895789525f09943b43ce0b46ac0d63a9

註意,${PWD}/out為宿主機的目錄,意思為當前目錄下的out文件夾,如果不存在則會自動為我們創建。/out為該容器中的絕對路徑,在容器啟動會自動創建/out目錄。

我們可以看到,quad.png成功在宿主機當前目錄下的out文件中生成:

(base) [email protected] draw % ls out           
quad.png

參考

  • [1] https://docs.docker.com/get-started/overview/
  • [2] https://docs.docker.com/language/python/build-images/
  • [3] https://stackoverflow.com/questions/31448821/how-to-write-data-to-host-file-system-from-docker-container
  • [4] https://stackoverflow.com/questions/58205178/python-docker-filenotfounderror-errno-2-no-such-file-or-directory
  • [5] https://www.jb51.net/article/130032.htm

總結

到此這篇關於用Docker打包Python運行環境的文章就介紹到這瞭,更多相關Docker打包Python環境內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!

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