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在Linux上创建一个Docker容器并在其中执行Python脚本

news 来源：原创 2025/9/19 0:26:10

在Linux上创建一个Docker容器并在其中执行Python脚本的过程，涉及多个方面的内容，包括安装Docker、编写Dockerfile、构建镜像、运行容器等。

1. 安装Docker

在Linux上使用Docker之前，你需要确保系统已安装Docker。Docker支持的Linux发行版有很多，包括Ubuntu、CentOS、Debian等。以下是以Ubuntu为例的安装步骤。

1.1 更新系统软件包

首先，更新你的系统包，以确保所有软件包是最新的：

sudo apt-get update

1.2 安装Docker依赖

安装一些必要的依赖库：

sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common

1.3 添加Docker官方GPG密钥

为了从Docker的官方仓库安装，必须添加Docker的官方GPG密钥：

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -

1.4 添加Docker仓库

然后，你需要将Docker的稳定版仓库添加到你的包管理器源中：

sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"

1.5 安装Docker

更新包信息并安装Docker：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker-ce

1.6 启动并启用Docker

安装完成后，启动Docker服务并设置开机自启动：

sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker

1.7 验证Docker安装

可以使用以下命令验证Docker是否安装成功：

docker --version

这将显示Docker的版本信息，类似于：

Docker version 20.10.7, build f0df350

此外，你还可以运行docker info来查看Docker的详细信息。

2. 创建Python脚本

在这个示例中，我们将创建一个简单的Python脚本，它打印一条消息。假设我们有一个名为hello.py的Python脚本，内容如下：

# hello.py
print("Hello from Docker!")

将此脚本保存为 hello.py，并确保该文件在你准备构建Docker镜像的目录下。

3. 编写Dockerfile

Dockerfile是构建Docker镜像的关键文件，它定义了镜像的基础环境、安装步骤以及容器运行时的默认行为。我们将使用Python官方提供的Docker镜像作为基础镜像。

3.1 创建Dockerfile

在与hello.py同级的目录下创建一个名为Dockerfile的文件，内容如下：

# 选择官方Python 3.9作为基础镜像
FROM python:3.9-slim# 设置工作目录为 /app
WORKDIR /app# 将当前目录（包含 hello.py 的目录）复制到容器的工作目录
COPY . /app# 如果需要，可以在这里安装其他依赖
# RUN pip install -r requirements.txt# 默认执行 python hello.py
CMD ["python", "hello.py"]

在这个Dockerfile中，我们做了以下几件事：

使用python:3.9-slim镜像作为基础镜像，表示镜像中已经预安装了Python 3.9。
设置工作目录为/app，容器启动时会切换到该目录。
使用COPY指令将当前目录中的所有文件复制到容器中的/app目录。
CMD指令设置容器启动时执行的命令。在本例中，我们指定容器启动后默认执行 python hello.py，即运行我们的Python脚本。

3.2 注意事项

FROM python:3.9-slim：选择了一个“轻量级”的Python镜像（slim）。如果你的项目需要更多的依赖或者其他库，可以选择更大的基础镜像。
WORKDIR /app：设置容器中的工作目录。当容器启动时，它会自动进入该目录。
COPY . /app：将本地目录下的所有文件复制到容器内的工作目录。请确保Dockerfile和hello.py在同一个目录中。

4. 构建Docker镜像

现在我们已经编写了Dockerfile和Python脚本，接下来要构建Docker镜像。镜像是运行容器的基础。

4.1 构建镜像

在包含Dockerfile和hello.py文件的目录中打开终端，执行以下命令来构建镜像：

docker build -t my-python-app .

解释：

-t my-python-app：我们为镜像指定一个标签（标签就是镜像的名字）。你可以根据自己的需求更改名字。
.：表示当前目录，这意味着Docker会读取当前目录下的Dockerfile文件并根据其内容构建镜像。

4.2 查看镜像构建情况

构建过程可能需要几分钟，取决于网络连接和机器性能。构建完成后，你可以通过以下命令查看本地Docker镜像：

docker images

输出应该类似如下：

REPOSITORY          TAG       IMAGE ID       CREATED          SIZE
my-python-app       latest    e3f3a732e6c3   10 seconds ago   122MB
python              3.9-slim  0e3db5a07b8d   2 weeks ago      122MB

其中，my-python-app就是我们刚才构建的镜像。

5. 运行Docker容器

现在，我们有了Docker镜像，可以启动一个容器并执行Python脚本。

5.1 运行容器

使用以下命令运行容器：

docker run my-python-app

这将启动一个新的容器并执行CMD指定的命令，即运行hello.py脚本。你应该能看到如下输出：

Hello from Docker!

5.2 运行容器并查看日志

如果你希望查看容器的日志输出（如执行Python脚本时的输出），可以使用docker logs命令。

首先，你需要获取容器ID，运行以下命令：

docker ps

输出类似如下：

CONTAINER ID   IMAGE            COMMAND                  CREATED          STATUS          PORTS     NAMES
d7f84bc8e78e   my-python-app    "python hello.py"        30 seconds ago   Up 29 seconds              gifted_babbage

然后，你可以使用容器ID来查看日志：

docker logs d7f84bc8e78e

这会输出：

Hello from Docker!

6. 进一步优化Docker镜像

6.1 使用虚拟环境

在开发过程中，通常会使用Python虚拟环境来隔离依赖。在Docker容器中，你也可以使用虚拟环境来安装依赖，这有助于使镜像更加清洁。

以下是修改后的Dockerfile，它将在容器内创建一个虚拟环境并安装依赖：

FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY . /app# 创建并激活虚拟环境
RUN python -m venv /env
RUN /env/bin/pip install --upgrade pip# 如果有依赖文件，可以通过 requirements.txt 安装
# RUN /env/bin/pip install -r requirements.txtCMD ["/env/bin/python", "hello.py"]

6.2 使用多阶段构建

如果你的项目需要编译一些C扩展或者你希望镜像更轻量，可以使用多阶段构建。多阶段构建能够将构建过程分为多个阶段，最终只将必要的文件拷贝到最终镜像中。

以下是一个多阶段构建的例子：

# 构建阶段
FROM python:3.9-slim AS builderWORKDIR /appCOPY . /appRUN pip install --upgrade pip
RUN pip install -r requirements.txt# 运行阶段
FROM python:3.9-slimWORKDIR /appCOPY --from=builder /app /app
COPY --from=builder /root/.cache /root/.cacheCMD ["python", "hello.py"]

这种方法能有效地减少最终镜像的大小，只包含必要的部分。

7. 总结

在Linux上创建一个Docker容器并在其中执行Python脚本是一个非常有用的技能，可以帮助开发者在不同环境之间迁移应用，简化部署过程。通过上述步骤，我们：

安装并配置了Docker。
编写了一个简单的Python脚本和相应的Dockerfile。
构建并运行了Docker镜像和容器。

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