文章编号：35854 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2024-12-13 00:24:24 / 浏览：次

引言

Docker 容器技术已成为构建、部署和管理软件应用程序的革命性工具。通过提供轻量级、可移植且隔离的环境，Docker 使开发人员能够轻松地创建、运行和更新他们的应用程序，无论底层基础设施如何。本文将深入探讨 Docker 容器的功能和优势，帮助您充分利用其强大功能。

Docker 容器的基础知识

Docker 容器本质上是隔离的软件环境，包含运行应用程序所需的所有依赖项，包括代码、运行时和库。它们与底层主机操作系统分开运行，这提供了更高的安全性和应用程序的可移植性。

Docker 容器通过容器引擎管理，最流行的引擎是 Dockerc/h3>

Docker 提供自动化工具，例如 DockerCompose 和 Docker Swarm，这些工具可以简化容器编排和管理。这有助于提高效率并减少人为错误。

Docker 容器的优势

提高开发效率

Docker 容器使开发人员能够快速构建、测试和部署应用程序。通过隔离应用程序及其依赖项，开发人员可以专注于应用程序逻辑而无需担心底层基础设施。

加快部署时间

Docker 容器的可移植性和自动化功能使应用程序部署变得更快、更容易。应用程序可以轻松地从开发环境部署到测试环境再到生产环境，而无需进行重大更改。

降低基础设施成本

由于容器的轻量级和资源效率，它们可以帮助降低基础设施成本。多个应用程序可以运行在单个主机上，从而更有效地利用硬件。

提高安全性

Docker 容器的隔离特性提高了安全性，因为恶意或有缺陷的应用程序不会影响其他应用程序或底层操作系统。Docker 提供安全功能，例如图像扫描和签名。

微服务架构支持

Docker 容器非常适合微服务架构，其中应用程序被分解成更小的、独立的组件。容器可以隔离每个微服务，使其更容易开发、部署和管理。

结论

Docker 容器技术为软件开发和部署带来了革命性的变化。通过提供隔离、可移植性、轻量级、一致性和自动化等功能，Docker 使应用程序构建、部署和管理变得更加高效、可靠和安全。从提高开发人员效率到降低基础设施成本，Docker 容器已成为现代软件开发中不可或缺的工具。通过充分利用其强大的功能，开发人员可以创建和部署令人惊叹的应用程序，从而推动创新和业务增长。

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10 个优化技巧，减少 Docker 镜像大小

在本文中，我们将探索10个优化技巧，以减少Docker镜像的大小。 首先，我们需要了解Docker是什么。 Docker是一种容器引擎，用于在容器内运行代码。 Docker镜像是在任何位置运行应用程序而不受应用程序依赖性影响的方式。 要构建镜像，Docker使用名为Dockerfile的文件。 Dockerfile包含许多指令（如RUN、COPY、EXPOSE等）。 成功执行这些命令后，Docker将创建一个镜像供我们任何位置使用。 减小Docker镜像大小的原因是，我们需要优化Dockerfile以构建大小和构建时间得到优化的镜像。 接下来，我们探讨了10种减少Docker镜像大小的有效方法。 首先，最小化镜像层可以减少Dockerfile中的层数。 Dockerfile中的每个FROM、RUN、COPY命令都会创建一个单独的层，并增加镜像的整体大小和构建时间。 可以通过将多个命令组合到单个RUN或COPY指令中来减小Docker镜像大小。 使用Docker Squash可以减小镜像大小，它有助于在逻辑层中组织镜像。 我们可以使用较小的基础镜像，例如使用python:3.9-slim而非python:3.9，进一步减小镜像大小。 多阶段构建可以显着减小镜像尺寸，使用apt安装中添加--no-install-recommends标志可以减少镜像大小，同时使用文件可以减小镜像大小。 在COPY之后放置RUN可以帮助减小镜像大小，安装后删除软件包可以节省空间，使用Docker镜像缩容工具可以帮助减少镜像大小。 综上所述，这些优化技巧将帮助我们更有效地构建Docker镜像，使其更小、更快，同时不会影响其功能和性能。

Docker封装python项目使用总结（Mac）

使用Docker封装Python项目的优势主要体现在环境管理的便捷性上。 当你将一个Python项目打包为Docker镜像时，实际上是在将项目的代码和运行所需的环境一起打包，形成一个独立的、易于复制和部署的单元。 相比于将项目打包为war包或zip包，Docker镜像更易于在不同环境之间移植，避免了因环境配置差异导致的运行问题。 这种封装方式对于交付给没有深厚技术背景的用户尤其有用，因为用户只需运行镜像即可获得一致的运行结果，无需手动配置环境。 Docker的基本原理是通过构建镜像来封装应用及其运行所需环境。 镜像中包含了一切运行应用所需的文件系统、依赖、配置、脚本以及环境变量等，从而实现了应用的隔离。 容器则是运行镜像的实例，每个容器都是一个独立的进程环境，与系统上的其他进程隔离，这得益于内核命名空间和cgroups技术的使用。 由于容器运行时使用的是镜像的自定义文件系统，因此一个镜像是对一个应用的封装，比如nginx镜像仅提供nginx应用，运行中的实例被称为容器，一个镜像可以产生多个容器，体现了类和对象之间的相似性。 容器之间的通信可通过网络实现，容器默认相互独立，不共享信息。 要实现容器间的通信，需要通过网络连接，可以是创建时即分配网络连接，也可以是运行后连接现有容器。 在使用Docker时，Linux、macOS 和 Windows 都有相应的环境配置。 macOS 用户可以使用Docker的图形界面，进行无需命令行操作的生成和运行容器。 Windows 用户则通常需要借助Linux虚拟机来运行Docker。 macOS 和 Linux 系统均可通过浏览器访问Docker官网下载安装，而Linux系统则需要命令行命令。 Dockerfile是构建Docker镜像的关键文件，用于指定构建过程中的各个步骤。 镜像的构建基于一个基础镜像，例如选择最小的busybox镜像用于测试，alpine镜像用于测试和生产环境，centos镜像用于生产环境追求稳定性，ubuntu镜像用于人工智能计算和企业应用（通常使用ubuntu:20.04），以及debian镜像用于生产环境。 对于Python应用，python:3.8-slim-buster是良好的基础镜像选择。 构建镜像时，使用Dockerfile中的指令，如FROM、COPY、WORKDIR、RUN和CMD等，来完成所需的操作。 其中，CMD指令用于启动镜像时运行的命令，不会创建镜像层，而RUN指令用于构建镜像时执行的命令，会创建镜像层。 在Python项目中，文件用于记录项目依赖的第三方包。 生成文件通常使用pipreqs工具，或者通过freeze命令，但推荐使用pipreqs以获得更准确的依赖列表。 有了文件，只需运行pip install -r 命令即可安装所有依赖包。 为避免Docker从官方源拉取镜像时遇到超时问题，可以将Docker镜像源更换为中国官方镜像源、网易镜像源、USTC镜像源、阿里云镜像源或腾讯云镜像源。 在Linux系统中，修改镜像源的步骤是编辑/etc/docker/文件，加入镜像源配置。 macOS用户则可通过Docker图形界面设置镜像源。 构建Docker镜像后，需要进行检测以确保镜像的完整性和正确性。 通过docker run命令运行镜像并检查其功能，确保其符合预期。 在构建过程中，使用docker build命令构建镜像，例如：sudo docker build -t demo:v1 .，其中参数-t指定镜像名称和标签。 构建完成后，执行docker save命令将镜像打包为文件，以便在其他环境中使用。 若需要删除构建的镜像，使用docker rmi命令。 进行重复测试以确保构建的镜像在不同的环境或机器上都能正确运行。 Docker镜像的发布是通过登录Docker Hub并创建仓库来实现的。 发布镜像的命令会根据镜像的命名和标签自动生成，运行该命令即可将镜像推送到Docker Hub仓库。 在构建Docker镜像的过程中，可能会遇到如Importerror: .1: cannot open shared object file: no such file or directory的错误。 这通常与缺少依赖项有关。 解决此问题的方法包括更新软件包、安装无外部依赖的opencv-python-headless包、安装libgl1依赖项等。 这些方法有助于确保构建的镜像是完整的，且在不同环境上都能正确运行。

从开发到部署：使用 FastAPI 和 Docker 构建可扩展的 Python Web API

FastAPI 是一个现代、高性能的 Web 框架，专为使用 Python 3.7+ 构建 API 而设计。 本文将指导你如何使用 FastAPI 创建 Python Web API，并将 API 容器化为 Docker 镜像进行部署。 本文将提供从 FastAPI 开发到部署的详细步骤，帮助你快速入门并掌握 FastAPI 的应用。 对于初学者而言，本文亦提供了参考价值，后续将逐步展开介绍 FastAPI 的高级功能。

一、FastAPI 简介

FastAPI 是一个基于标准 Python 类型提示构建高性能 API 的现代框架。 它旨在简化 Web API 开发过程，提供卓越的速度、优于其他 Python 后端框架的性能，并与 等流行框架竞争。 FastAPI 的独特优势包括快速处理速度、自动文档生成、异步支持和提高生产力。

1.1、为什么选择 FastAPI

FastAPI 的选择原因在于其性能、类型注解、自动文档生成和异步支持。 它无需进行大量设置和配置即可快速构建 API，且能够生成 OpenAPI 规范文档，无需额外库。

1.2、FastAPI 与其他 Python 框架的比较

二、FastAPI 安装与开发

在开始使用 FastAPI 前，首先确保已安装 virtualenv。 创建一个新目录并使用 virtualenv 创建虚拟环境。 安装 FastAPI 和 uvicorn（一个 ASGI 服务器）以运行应用。

2.1、使用 FastAPI 创建 API

创建 文件，导入 FastAPI 实例并定义 API 路径和操作。 理解路径（URL 的最后部分）和操作（HTTP 请求方法）的概念，以及如何使用路径操作装饰器为每个路径注册函数。

2.2、运行服务器

使用 uvicorn 运行服务器，通过浏览器访问 127.0.0.1:8000 查看响应。

2.3、路径参数与数据转换

定义路径参数类型（如 int 或 float），并了解如何将路径参数值传递给函数。 数据转换使得请求数据能够正确处理和验证。

2.4、数据验证与交互式 API 文档

FastAPI 支持自动数据验证，通过类型提示确保数据的正确性。 访问 API 的交互式文档（Swagger UI 或 ReDoc）以了解 API 的详细信息和操作。

三、Docker 部署 FastAPI 服务

安装 Docker Engine，创建 Dockerfile 文件定义应用依赖和运行环境。 构建 Docker 镜像并创建 Docker 容器，通过 Docker 容器启动 FastAPI 服务。 访问应用，测试其功能。

四、使用 PyCharm 开发 FastAPI 服务

使用 PyCharm Professional 开发 FastAPI 应用，享受编码辅助、检查、运行/调试配置等支持。 创建项目、编写代码、启动应用，并使用 PyCharm 的 Endpoints 工具窗口管理 API 端点。

总结

FastAPI 为 Python 开发者提供了一种构建高性能 API 的高效方式，结合 Docker 实现容器化部署，使得应用的部署和管理变得更为简单。 通过本文的学习，你将能够熟练地使用 FastAPI 开发并部署 Web API，为你的项目带来更高的性能和可扩展性。

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