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CDA數據分析師怎么用 Docker 部署一個 Python 應用

發布時間:2023-02-28 09:09:29

CDA數據分析師報考條件

    數據分析師在使用傳統物理機或云服務器上部署項目都會存在一些痛點
    比如:項目部署速度慢、資源浪費、遷移難且擴展低
    而使用Docker部署項目的優勢包含:
    高效利用系統資源
    服務啟動更快
    環境一致,遷移更加方便
    本篇文章將介紹Docker部署一個Python項目的常規流程
    1.Dockerfile描述文件
    Dockerfile是一個放置在項目根目錄下的描述文件,可以利用Docker命令基于該文件構建一個鏡像
    常用的指令包含:
    FROM
    用于定義基礎鏡像
    MAINTAINER
    指定維護者信息,可以省略不寫
    RUN
    和「安裝命令」連接在一起,可用于安裝工具依賴包
    ADD
    將宿主機的文件,并進行解壓
    COPY
    和ADD指令功能一樣,但是不會進行解壓操作
    WORKDIR
    用于切換工作目錄
    VOLUME
    配置宿主機與容器的目錄映射
    EXPOSE
    配置容器內項目對外暴露的端口號
    CMD
    指定容器啟動后,運行的命令
    比如,可以運行某個命令啟動項目
    2.實戰一下
    使用Docker部署應用的常規流程是:
    開發項目并本地測試通過
    編寫Dockerfile放置到項目根目錄
    打包鏡像文件
    運行鏡像容器
    測試
    為了演示方便,這里以一個簡單的Flask項目為例進行講解
    2-1項目開發
    fromflaskimportFlask
    #安裝依賴
    #pip3install-Uflask
    app=Flask(__name__)
    @app.route('/')
    defindex():
    return"測試容器部署!"
    if__name__=='__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=8888)
    #瀏覽器訪問測試
    #http://127.0.0.1:8888/
    項目開發完成,并在本地測試通過后就可以編寫Dockerfile文件了
    2-2編寫Dockerfile
    在項目根目錄下,創建一個Dockerfile文件,使用上面的指令編寫描述腳本
    需要注意的是,這里使用「EXPOSE」指令暴露的端口號與入口文件定義的端口號保持一致
    #Dockerfile
    FROMcentos:7.9.2009
    RUNyummakecachefast;
    RUNyuminstallpython3-develpython3-pip-y
    RUNpip3install-ihttps://pypi.douban.com/simpleflask
    COPYmain.py/opt
    WORKDIR/opt
    EXPOSE8888
    CMD["python3","main.py"]
    2-3構建鏡像
    #在當前文件夾下,根據Dockerfile文件構建一個鏡像
    #鏡像名稱:xag/my_flask_web
    #--no-cache:不使用舊的緩存進行鏡像構建
    dockerbuild--no-cache-t"xag/my_flask_web".
    2-4運行鏡像容器
    使用dockerrun命令基于鏡像運行一個容器
    其中
    -d:代表容器在后臺運行,不是基于前臺運行
    --name:用于執行容器的別名
    -p:用于配置宿主機與容器的端口映射
    #-d:后臺運行
    #宿主機(9999)映射容器內的8888(上面Dockerfile已經暴露了8888端口)
    dockerrun-d--nameflask_web-p9999:8888xag/my_flask_web
    2-5測試一下
    最后在瀏覽器中,通過宿主機暴露的端口號9999訪問項目了
    訪問地址:http://127.0.0.1:9999/
    3.總結
    文章中以一個簡單的Web項目闡述了利用Docker部署項目的常規流程
    實際上,Dockerfile非常的靈活,它還支持ARG/ENV設置環境變量,VOlUME指令掛載目錄,ENTRYPOINT配置啟動程序和參數等,這部分內容大家可以根據官網介紹自行進行擴展

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