在 Docker 中高效部署 Python 应用程序始于一个看似不起眼但至关重要的步骤：选择正确的 Python 镜像。这一选择可以显著影响项目的性能、安全性和兼容性，本文旨在指导选择最适合 Docker 项目的 Python 镜像，确保部署尽可能顺利且高效。
docker官方的镜像库比较慢，在进行镜像操作之前，需要将镜像源设置为国内的站点。
Docker是一种流行的容器化平台，它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker，您需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker，本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
Docker是一种流行的容器化平台，它允许用户构建、分享和运行容器化的应用程序。要使用Docker，需要先下载所需的Docker镜像。之前我们介绍了在Ubuntu系统上安装docker，本文将接着介绍如何使用Docker Pull命令下载Docker镜像的步骤。
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新） 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积，提升 DevOps 效率，另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
Docker是一种流行的容器化平台，它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成容器，以便在不同环境中轻松部署和运行。在Docker中，镜像是构建容器的基础，有些家人们可能在服务器上对docker镜像的操作命令不是很熟悉，本文将深入探讨Docker镜像的操作。
在使用Docker镜像生成Dockerfile文件之前，需要先下载所需的Docker镜像。可以通过以下命令从Docker Hub上下载镜像：
假期处理某些技术的事情，花费2天，其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
在使用 Python 的早些年，为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来，随着 Python 3 的普及，virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配，优点是显而易见的。而这几年，应用场景的的复杂性越来与高，无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列，用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来，就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子：
这样的「误会」，在你看完这篇对Python的Docker“正式版镜像”的解读后，就会烟消云散。
我们在创建一个 python 的 web 服务的镜像时，一般的做法是，将 python 环境与代码打包成一个镜像，然后将这个镜像进行发布。
今天windows 下使用说我的python版本 3.5 有点低，于是就想使用下最新的，想到在centos 7 上使用python 的docker 镜像。本文主要是 docker python 镜像的使用及pip安装click 模块。为啥是click 模块，因为需要到了。
在进行 Python 开发时，建议使用 pipenv 进行包管理，使用 node 中的 pm2 进行应用监控。本文将会简述如何构建一个 Python + Node + pipenv + pm2 环境的镜像。
Docker 是一种容器引擎，可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
Dockerfile 文件可以让你定制化你自己的镜像。它可以用来描述生成镜像所需要的软件，它包含了一系列用来设定运行环境以及运行命令的指令。
关于容器技术，我之前分享不少文章和技巧，包括如何优化镜像，如何更优雅的进行构建封装，以及大量的容器应用实践、使用案例以及维护方式。
GitLab 12.9 将弃用用于 Python 依赖扫描的 Alpine Linux 镜像，改用 Debian 作为基础镜像。
在地球科学领域也得到了广泛应用，尤其是地球科学数据处理和可视化方面，比如地球科学数据分析和可视化库Iris，应用于数值模式数据处理的wrf-python，气候数据处理库CDAT以及地球科学可视化库NCL的Python版PyNGL。
某个 Python 项目，基于 Python:3.6 与 Django:1.11 框架开发，希望项目能够容器化，然后可以通过 docker-compose 等工具编排容器/应用，本篇文章的目标是自定义Django基础镜像。
docker 诞生之初就提出一个理念： Build once，Run anywhere， 而支撑这个理念的最主要组件之一就是镜像。构建镜像很简单，一个 Dockerfile 即可完成，但是要构建一个好的镜像却不容易。下文将一步一步构建出一个好的镜像。
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中获益。所有这些都是本文要讨论的内容，我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中！
Docker多阶段构建是一个优秀的技术，可以显著减少 Docker 镜像的大小，从而加快镜像的构建速度，并减少镜像的传输时间和存储空间。本文将详细介绍 Docker 多阶段构建的原理、用途以及示例。
面对现代软件开发和运维的世界，环境配置是一个绕不过去的话题。如何确保在各种不同环境下快速构建和运行所需的服务和应用，一直是开发者和运维团队关注的焦点。
简介 Dockerfile是一个文本格式的配置文件，用户可以使用Dockerfile快速创建自定义镜像 ---- 指令及说明 指令 说明 FROM 指定基础镜像 且必须是第一条指令 MAINTAINER 指定镜像作者 RUN 运行指定的命令 默认/bin/sh -c CMD 指定容器启动时要执行的命令 LABEL 设置镜像标签 ADD 把文件复制到镜像中 类似scp COPY 编译时复制本地文件到镜像中 WORKDIR 设置RUN CMD COPY ADD指令的工作目录 不存在则创建 ENTRYPOINT
上一篇文章(2300+字！在不同系统上安装Docker！)教大家如何在系统上安装docker，今天咱们来学习docker的基本使用。
一般情况下我们可以从公共渠道诸如 DockerHub 获取镜像上获取镜像，但是在实际生产过程中，往往需要定制化的镜像，例如修改一些配置文件，增加一些特殊的命令或软件等需求，这时就需要通过编写 Dockerfile 来生成自定义的镜像文件。
镜像是用来创建Docker容器的。一个镜像可以包含一个完整的操作系统环境和用户需要的其他应用程序，在Docker Hub里面有大量现成的镜像提供下载，Docker的镜像是只读的，一个镜像可以创建多个容器。
前一篇文章说了怎样搭建私有仓库，但是在仓库搭建好了之后发现维护仓库里的镜像还是不太方便，docker 官方也没有很好命令行接口来使用，只是提供了API，可以通过调用这些API来查看和删除镜像，但是这些API实在是不好用，所以找了一下发现有个开源的python工具可以实现这些功能。 安装 首先从下面的网站下载最新的 python 脚本，这里只要下载 registry.py 文件就可以了。 https://github.com/andrey-pohilko/registry-cli 安装依赖的第三方包 $ su
随着 Kubernetes 最近 庆祝其 10 周年，容器镜像已成为现代基础设施的核心。这些容器镜像往往变得更加复杂和庞大；一份报告发现，受访者报告称，从 2020 年到 2021 年，构建时间 增加了 15.9%。
环境配置问题可能一直会让我们头疼，包括如下几种情况。 我们在本地写好了一个Scrapy爬虫项目，想要把它放到服务器上运行，但是服务器上没有安装Python环境。 其他人给了我们一个Scrapy爬虫项目，项目使用包的版本和本地环境版本不一致，项目无法直接运行。 我们需要同时管理不同版本的Scrapy项目，如早期的项目依赖于Scrapy 0.25，现在的项目依赖于Scrapy 1.4.0。 在这些情况下，我们需要解决的就是环境的安装配置、环境的版本冲突解决等问题。 对于Python来说，VirtualEnv
在容器运行的过程中，无论进行了什么操作，一旦容器退出或者重启，里面的数据都会被清空，这就是容器的生命周期。
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之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》，介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3，以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器，环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
docker很早就有了，网站事也是久仰大名。最近尝试了一下，发现出乎意料的好用！所以总结一下入门必备，给同样折腾docker的小白一点启示。
想要真正理解Docker，就不得不从虚拟化技术的发展历程说起。普遍认为虚拟化技术经历了物理机时代、虚拟机时代，目前已经进入到了容器化时代。可以说，Docker是虚拟化技术不断发展的必然结果。
这几节我们都是使用microk8s学习kubernetes，于是镜像库我们也是使用它的插件——registry。
Docker 是一个开源平台，专为简化开发、部署和运行应用程序而设计。通过使用称为“容器”（Container）的轻量级虚拟化技术，将应用程序及其依赖环境打包到一个独立的单元中，使应用程序能够在任何环境中一致地运行。
Docker镜像由只读层组成，每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的，每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
Python 是一种高级、通用、解释型的编程语言。它被设计为易于阅读和编写，具有简洁而清晰的语法，适合初学者和专业开发人员使用。
无论是第一次设置TensorFlow的新手数据科学爱好者，还是使用TB级数据的经验丰富的AI工程师，安装库、软件包或者框架总是一个困难又繁琐的过程。但是像Docker这样的集装箱化工具正在彻底改变着软件的可重复性，只不过它们还没有在数据科学和人工智能社区中流行起来。但随着机器学习框架和算法的不断发展，我们将很难花时间专注于学习所有相关的开发人员工具，尤其是那些与模型构建过程没有直接关联的工具。
通过运行 hello-world 镜像来验证 Docker Engine 是否已正确安装。
在 Linux（Ubuntu/Fedora）和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
第一部分着重介绍多阶段构建（multi-stage builds），因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中，我会解释静态链接和动态链接的区别，它们对镜像带来的影响，以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接：两个奇技淫巧，将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
直接参考我这篇文章哦：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
想象这样一种场景，你写好了代码，准备部署在新的服务器上，这台服务器只有 Python2 和 Python3.6，没有你代码适配好的 Python3.12，那怎么办？
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