• 0

  • 3

都2020年了,居然还有人没有在数据科学项目中使用Docker?

1个月前
本文将告诉大家什么是 Docker 以及如何在 Python 中使用 Docker。

新手程序员面临的最困难的问题之一是理解“环境”的概念。环境就是你编写代码的系统,听起来很容易,但很快你就会明白维护系统有多困难。

很大原因是库和 IDE,甚至 Python 代码本身都会经历更新和版本更改,有时候,我们对一个库进行更新,就会导致另一段代码报错。正因如此,我们经常需要修复各种来源不明的 BUG。

此外,如果我们同时开发多个项目,可能会出现依赖性冲突。如果一段代码因为另一段代码而出现 BUG 时,情况会更糟糕。

另外,如果你想将一个项目共享给一个在不同操作系统上工作的团队成员,或者将你在 Mac 上构建的项目发送到另一个操作系统上的服务器,你是否需要重新配置代码?很明显是一定需要的。

因此,为了减少这些问题的出现,人们提出使用容器来分离项目和它们所在的环境。容器基本上是一个环境可以运行的地方,与系统中的所有其他东西分开。一旦定义了容器中的内容,就可以轻松地重新创建环境,甚至与同事共享项目。

要求

首先,我们需要安装一些设置:

Windows或macOS:安装Docker Desktop(docker.com/get-started

Linux:先安装Docker,再安装 Docker Compose(docs.docker.com/compose

对Python服务进行容器化

假设我们正在创建一个名为 server.py 的 Flask 服务,并假设文件内容如下:

from flask import Flask
server = Flask(__name__)
@server.route("/")
 def hello():
    return "Hello World!"
if __name__ == "__main__":
   server.run(host='0.0.0.0')

如上所述,我们需要记录代码的依赖关系,因此,我们可以创建一个 requirements.txt 文件,其中可以包含以下要求:

Flask==1.1.1

因此,我们的软件包需要具有以下结构:

app
├─── requirements.txt
└─── src
     └─── server.py

该结构非常合理(源代码保存在单独的目录中)。要执行我们的 Python 程序,只需安装一个Python 解释器并运行即可。

我们可以在本地运行该程序,但是假设我们正在处理 15 个项目:在容器中运行是有意义的,这样可以避免与其他项目发生冲突。

让我们进入容器化。

Dockerfile

要运行 Python 代码,我们将容器打包为 Docker 映像,然后基于它运行一个容器。如下所示:

  • 创建一个 Dockerfile,其中包含构建图像所需的说明;
  • 然后由 Docker builder 创建映像;
  • 简单的 docker run image 命令然后创建一个运行应用程序的容器。

分析 Dockerfile

Dockerfile 是一个文件,其中包含有关组装 Docker 映像(保存为 myimage )的说明:

# 设置基本映像(主机操作系统)
FROM python:3.8
# 在容器中设置工作目录
WORKDIR /code
# 将依赖项文件复制到工作目录中
COPY requirements.txt .
# 安装依赖项
RUN pip install -r requirements.txt
# 将本地src目录的内容复制到工作目录
COPY src/ .
# 在容器启动时运行的命令
CMD [ "python", "./server.py" ]

Dockerfile 是逐行编译的,因此构建器会生成图像层并将其堆叠在先前的图像上。

我们还可以在 build 命令的输出中观察到作为步骤执行的 Dockerfile 指令。

$ docker build -t myimage .
Sending build context to Docker daemon 6.144kB
Step 1/6 : FROM python:3.8
3.8.3-alpine: Pulling from library/python
…
Status: Downloaded newer image for python:3.8.3-alpine
---> 8ecf5a48c789
Step 2/6 : WORKDIR /code
---> Running in 9313cd5d834d
Removing intermediate container 9313cd5d834d
---> c852f099c2f9
Step 3/6 : COPY requirements.txt .
---> 2c375052ccd6
Step 4/6 : RUN pip install -r requirements.txt
---> Running in 3ee13f767d05
…
Removing intermediate container 3ee13f767d05
---> 8dd7f46dddf0
Step 5/6 : COPY ./src .
---> 6ab2d97e4aa1
Step 6/6 : CMD python server.py
---> Running in fbbbb21349be
Removing intermediate container fbbbb21349be
---> 27084556702b
Successfully built 70a92e92f3b5
Successfully tagged myimage:latest

然后,我们可以看到映像位于本地映像存储目录中:

$ docker images
REPOSITORY    TAG       IMAGE ID        CREATED          SIZE
myimage       latest    70a92e92f3b5    8 seconds ago    991MB

在开发过程中,我们希望花费尽可能少的时间,为 Python 服务重建映像。

注意:Docker 和 virtualenv 非常相似但又有所不同。Virtualenv 只允许我们在 Python 的依赖关系之间切换,无法使用主机操作系统。但是,使用Docker,你可以在任何操作系统上交换整个操作系统:安装并运行Python(例如 UBTUN,Debian,Alpine,甚至Windows Server Core)。因此,如果你的团队工作需要验证你的技术,请使用Docker。如果不需要,可以使用 venv。

总结

在上文中,我们展示了如何把 Python 服务容器化。 希望此过程将变得更容易,并且能够为你的项目提供更长的保质期。同时,因为依赖关系的变化,也能降低你的代码错误的可能性。

免责声明:文章版权归原作者所有,其内容与观点不代表Unitimes立场,亦不构成任何投资意见或建议。

Python

3

相关文章推荐

未登录头像

暂无评论