快捷導(dǎo)航

python項(xiàng)目打包成docker鏡像并運(yùn)行的完整指南

更新時(shí)間：2025年09月10日 10:08:23 作者：onlygyl

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了python如何將項(xiàng)目打包成docker鏡像并運(yùn)行,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

眾所周知，python是解釋型腳本語言，無需編譯即可運(yùn)行，但是同時(shí)也強(qiáng)依賴于運(yùn)行環(huán)境，而將運(yùn)行環(huán)境和項(xiàng)目程序一同打包到docker鏡像中，可以方便快速的移植部署。（以下方法為手動(dòng)拷貝項(xiàng)目到linux服務(wù)器，如果需要可以使用git對代碼進(jìn)行管理）

假設(shè)你的項(xiàng)目目錄結(jié)構(gòu)如下：

1.創(chuàng)建requirements.txt

在項(xiàng)目根目錄下創(chuàng)建requirements.txt文件，用于記錄項(xiàng)目運(yùn)行所需的所有第三方庫及其精確版本。

Logbook==1.7.0.post0
pandas==2.0.3
PyMySQL==1.1.1
Requests==2.32.3
Flask==2.0.3
werkzeug==2.0.3

2.創(chuàng)建Dockerfile

在項(xiàng)目根目錄創(chuàng)建Dockerfile文件。

# Python基礎(chǔ)鏡像
FROM docker.m.daocloud.io/library/python:3.8-slim

# 設(shè)置工作目錄
WORKDIR /

# 復(fù)制requirements.txt文件
COPY /requirements.txt .

# 安裝依賴（官方源速度較慢，使用阿里源）
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 復(fù)制應(yīng)用程序代碼
COPY ./ .

# 暴露端口（如果你的應(yīng)用需要）
EXPOSE 5000

# 定義環(huán)境變量（可選）
# ENV FLASK_APP=main.py
# ENV FLASK_ENV=production

# 運(yùn)行命令
CMD ["python", "app.py"]

3.創(chuàng)建.dockerignore文件

防止不必要的文件被復(fù)制到鏡像中，在根目錄下創(chuàng)建.dockerignore文件

__pycache__
*.pyc
*.pyo
*.pyd
.Python
env
venv
.venv
.git
.DS_Store

4.構(gòu)建Docker鏡像

docker build -t zhgc-tools .

5.運(yùn)行容器

docker run -d -p 5000:5000 --name zhgc-tools zhgc-tools

查看容器運(yùn)行情況，說明服務(wù)正常部署

6.方法補(bǔ)充

python 項(xiàng)目打包 docker鏡像

1.Dockerfile

這是創(chuàng)建容器的啟動(dòng)和編譯的腳本（項(xiàng)目內(nèi)的文件路徑最好用全路徑）

	# 將官方 Python 運(yùn)行時(shí)用作父鏡像
	FROM python:3.8-alpine
	# 設(shè)置時(shí)區(qū)
	ENV TZ Asia/Shanghai
	RUN apk --update add tzdata && \
	 cp /usr/share/zoneinfo/${TZ} /etc/localtime && \
	 echo ${TZ} > /etc/timezone && \
	 apk del tzdata
	# 工程文件導(dǎo)入到容器中
	ADD ./CloudSimPy-master /code
	# 依賴文件導(dǎo)入
	COPY requirements.txt ./
	# 安裝 requirements.txt 中指定的任何所需軟件包
	RUN pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
	# 將工作目錄設(shè)置為 /myapps
	WORKDIR /code
	# 定義環(huán)境變量
	ENV PYTHONPATH /code
	# 在容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行 app.py
	CMD ["python", "/code/playground/Non_DAG/launch_scripts/state-makespan_list-50.py"]

2.requirements.txt

這是python 項(xiàng)目需要的依賴的版本對應(yīng)

simpy==3.0.11
tensorflow==1.12.0
numpy=1.15.3
pandas==0.23.4
colorlog

構(gòu)建鏡像

# 名稱必須小寫
docker build -t flask_redis_env0 .

導(dǎo)出編譯好的鏡像

經(jīng)過編譯沒有錯(cuò)誤后，可以將鏡像導(dǎo)出本地

# 打一個(gè)tag 方便后續(xù)load 時(shí)候有版本等相關(guān)信息
docker tag 7ed7399ab6fc wordhot:v1
# 打包一個(gè)，f299f501774c 是對應(yīng)的 image id
docker save f299f501774c > hangger_server.tar
# 打包多個(gè)
docker save -o images.tar postgres:9.6 mongo:3.4

導(dǎo)入鏡像