我开始使用Docker了

2 年 ago

韵, 科

2 minutes

听说将制作的工具类放入容器中会非常方便，因此我决定开始使用之前一直关注的Docker。
这次，我打算将用Python的Flask构建的web服务器进行容器化，试着通过仅启动和停止容器来管理web服务器。

这是我使用的环境。

$ cat /etc/redhat-release 
Red Hat Enterprise Linux release 8.2 (Ootpa)
$ docker --version
Docker version 19.03.12, build 48a66213fe

※ 顺便说一句，在安装Docker时，有些人可能会遇到在CentOS 8上找不到containerd.io的问题。就我个人而言，我已经成功地解决了这个问题，供您参考。

Docker复习

首先，简要整理如何使用Docker（创建容器）。创建Docker容器有以下4个步骤。

从映像中生成和启动Docker容器

个人的看法是，我认为最初创建Dockerfile是最难理解的部分。因此，我首先会完成第一阶段，即在容器内运行简单的Python脚本，并逐步修改以实现第二阶段，即运行基于Flask的Web服务器。

在容器内执行Python脚本。

首先，我们将在容器中创建并执行以下 myapp.py 文件。

print("hello Docker!")

引用基本图像

搜索在Docker Hub上注册的Python 3系列镜像，准备一个作为Python 3环境的映像。

$ sudo docker search python3
NAME                                                                    DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
rackspacedot/python37                                                                                                   11                                      
sellpy/python3-jupyter-sklearn                                          python3-jupyter-sklearn                         5                                       [OK]
openwhisk/python3action                                                 Apache OpenWhisk runtime for Python 3 Actions   5                                       
sellpy/python3-jupyter-sklearn-java                                     python3-jupyter-sklearn-java                    2                                       [OK]
quoinedev/python3.6-pandas-alpine                                       Python 3.7 on alpine with numpy and pandas i…   2                                       
（略）

这次我们将使用STARS最多的rackspacedot/python37版本。让我们拉取它。

$ sudo docker pull rackspacedot/python37

由于 rackspacedot/python37 是一个 Docker 镜像，因此在拉取后，您可以通过运行 docker images 命令进行确认。

$ sudo docker images
REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
rackspacedot/python37   latest              3d51361ee118        7 weeks ago         1.06GB

如果你有这个镜像，你就可以在容器内使用Python。你可以把这个作为基础，然后添加其他需要的部分（比如脚本的安排），就可以了。

创建Dockerfile

接下来，请创建一个名为Dockerfile的文件。

FROM rackspacedot/python37

WORKDIR /usr/local/script
COPY myapp.py .

CMD python myapp.py

简单来说，

FROM rackspacedot/python37

ベースとなるイメージを指定する部分です。先ほどpullしたイメージを指定します。

WORKDIR /usr/local/script

コンテナ内での作業ディレクトリを指定します。今自分がいるディレクトリと違っていても問題ありません。

COPY myapp.py .

myapp.pyをコンテナ内の第二引数で指定したディレクトリにコピーします。今回は . で指定しているので、 WORKDIR で指定したディレクトリにコピーされます。

CMD python myapp.py

コンテナ起動時に実行するコマンドです。

以下是我們目前準備好的文件列表。

$ ls -l
total 8
-rw-r--r--. 1 user developer 146 Sep 11 16:39 Dockerfile
-rw-r--r--. 1 user developer 173 Sep 11 17:04 myapp.py

构建Docker镜像并启动容器。

由于创建了Dockerfile，我们将开始构建镜像并启动容器。
首先是构建镜像。

$ sudo docker build -t myapp:test .

– 使用 -t 参数可以设置镜像的名称和标签（与脚本名称不同也可以）。使用 . 符号指定 Dockerfile 所在的目录路径。

如果成功创建了镜像，将显示其哈希值，然后可以通过 docker images 命令来确认。

$ sudo docker images
REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
myapp                   test                e577339515a7        10 seconds ago      1.06GB
rackspacedot/python37   latest              3d51361ee118        7 weeks ago         1.06GB

由于已经有一个想法，我会创建并启动容器。

$ sudo docker run myapp:test
hello Docker!

我能够在无事容器中执行Python脚本。在这里启动的容器会保留下来，所以可以再次使用相同的命令来执行。此外，可以使用docker ps -a命令来确认创建的容器。

在容器中运行 Flask 服务器。

好的，既然已经可以在容器内运行Python脚本，那么作为第二步，让我们来创建一个使用Flask的服务器吧。
将myapp.py按照下面的方式进行修改。

from flask import Flask

app = Flask("myapp")

@app.route("/")
def main():
    return "hello Docker!!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080)

为了能够明显区分之前和现在，我将叹号的数量改为两个。
让我们把它变成可以在容器中作为Web服务器使用的状态。

修改Docker文件

由于使用了Flask，需要在容器中安装Flask。rackspacedot/python37默认包含pip，因此将pip install部分添加到Dockerfile的镜像构建步骤中。

FROM rackspacedot/python37

RUN pip install flask

RUN useradd docker
USER docker

WORKDIR /usr/local/script
COPY myapp.py .

CMD python myapp.py

追加的部分需要解释一下，

RUN pip install flask

コンテナ内にflaskをインストールします。

RUN useradd docker / USER docker

docker というユーザーを追加し、その後の操作を docker ユーザーとして実行します。
今回は無くても動作しますが、セキュリティ上の理由で追加しています。

构建Docker镜像并启动容器。

由于修改了文件，所以需要重新构建镜像→启动容器。
首先进行重新构建。

$ sudo docker build -t myapp .

我们这次省略了标签，所以会自动分配一个名为latest的标签。让我们使用docker images来确认一下。

$ sudo docker images
REPOSITORY              TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
myapp                   latest              6c747be5d597        3 seconds ago       1.06GB
myapp                   test                e577339515a7        50 minutes ago      1.06GB
rackspacedot/python37   latest              3d51361ee118        7 weeks ago         1.06GB

那么让我们启动容器吧。由于这是一个Web服务器，所以我们需要添加一些选项。

$ sudo docker run -d -p 8080:8080 myapp

关于端口号，-p 的写法如下：接收端口号:容器端口号。接收端口号可以是任意数字，而容器端口号需要与容器内的 myapp.py 中指定的编号（本例中为8080）相同。

如果启动没有问题，您可以使用”docker ps”命令来确认正在运行的容器。

$ sudo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
00d1ab6fc24a        myapp               "/bin/sh -c 'python …"   3 seconds ago       Up 2 seconds        0.0.0.0:8080->8080/tcp   thirsty_mccarthy

让我们试着实际访问一下。

$ curl http://localhost:8080
hello Docker!!

好啊。这样web服务器容器化就完成了。
如果想要停止容器的话

$ sudo docker stop thirsty_mccarthy

如果想要在停止后重新启动，请：

$ sudo docker start thirsty_mccarthy

请在”thirsty_mccarthy”的位置指定容器名称（显示在执行docker ps命令时的NAME字段）。如果使用docker start命令启动容器，它会自动在之前指定的端口上运行。
此外，将其容器化后，当在其他环境中运行已创建的容器时，只需进行镜像构建→容器启动即可立即运行，非常方便。

这次就到这里了。如果能够使用Docker Compose来一次性执行多个容器的命令，将会进一步拓宽范围，所以我以后可能也会学习这个。