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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營(yíng)銷(xiāo)解決方案

都2020年了，居然還有人沒(méi)有在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中使用Docker？

新手程序員面臨的困難的問(wèn)題之一是理解“環(huán)境”的概念。環(huán)境就是你編寫(xiě)代碼的系統(tǒng)，聽(tīng)起來(lái)很容易，但很快你就會(huì)明白維護(hù)系統(tǒng)有多困難。

創(chuàng)新互聯(lián)公司一直通過(guò)網(wǎng)站建設(shè)和網(wǎng)站營(yíng)銷(xiāo)幫助企業(yè)獲得更多客戶資源。以"深度挖掘，量身打造，注重實(shí)效"的一站式服務(wù)，以成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、成都做網(wǎng)站、移動(dòng)互聯(lián)產(chǎn)品、全網(wǎng)整合營(yíng)銷(xiāo)推廣服務(wù)為核心業(yè)務(wù)。10余年網(wǎng)站制作的經(jīng)驗(yàn)，使用新網(wǎng)站建設(shè)技術(shù)，全新開(kāi)發(fā)出的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)站，不但價(jià)格便宜而且實(shí)用、靈活，特別適合中小公司網(wǎng)站制作。網(wǎng)站管理系統(tǒng)簡(jiǎn)單易用，維護(hù)方便，您可以完全操作網(wǎng)站資料，是中小公司快速網(wǎng)站建設(shè)的選擇。

很大原因是庫(kù)和 IDE，甚至 Python 代碼本身都會(huì)經(jīng)歷更新和版本更改，有時(shí)候，我們對(duì)一個(gè)庫(kù)進(jìn)行更新，就會(huì)導(dǎo)致另一段代碼報(bào)錯(cuò)。正因如此，我們經(jīng)常需要修復(fù)各種來(lái)源不明的 BUG。

此外，如果我們同時(shí)開(kāi)發(fā)多個(gè)項(xiàng)目，可能會(huì)出現(xiàn)依賴(lài)性沖突。如果一段代碼因?yàn)榱硪欢未a而出現(xiàn) BUG 時(shí)，情況會(huì)更糟糕。

另外，如果你想將一個(gè)項(xiàng)目共享給一個(gè)在不同操作系統(tǒng)上工作的團(tuán)隊(duì)成員，或者將你在 Mac 上構(gòu)建的項(xiàng)目發(fā)送到另一個(gè)操作系統(tǒng)上的服務(wù)器，你是否需要重新配置代碼?很明顯是一定需要的。

因此，為了減少這些問(wèn)題的出現(xiàn)，人們提出使用容器來(lái)分離項(xiàng)目和它們所在的環(huán)境。容器基本上是一個(gè)環(huán)境可以運(yùn)行的地方，與系統(tǒng)中的所有其他東西分開(kāi)。一旦定義了容器中的內(nèi)容，就可以輕松地重新創(chuàng)建環(huán)境，甚至與同事共享項(xiàng)目。

要求

首先，我們需要安裝一些設(shè)置：

Windows或macOS：安裝Docker Desktop(https://www.docker.com/get-started)

Linux：先安裝Docker，再安裝 Docker Compose(https://docs.docker.com/compose/install/)

對(duì)Python服務(wù)進(jìn)行容器化

假設(shè)我們正在創(chuàng)建一個(gè)名為 server.py 的 Flask 服務(wù)，并假設(shè)文件內(nèi)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，我們需要記錄代碼的依賴(lài)關(guān)系，因此，我們可以創(chuàng)建一個(gè) requirements.txt 文件，其中可以包含以下要求：

 
 
 
   
  
  
  Flask==1.1.1

因此，我們的軟件包需要具有以下結(jié)構(gòu)：

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

該結(jié)構(gòu)非常合理(源代碼保存在單獨(dú)的目錄中)。要執(zhí)行我們的 Python 程序，只需安裝一個(gè)Python 解釋器并運(yùn)行即可。

我們可以在本地運(yùn)行該程序，但是假設(shè)我們正在處理 15 個(gè)項(xiàng)目：在容器中運(yùn)行是有意義的，這樣可以避免與其他項(xiàng)目發(fā)生沖突。

讓我們進(jìn)入容器化。

Dockerfile

要運(yùn)行 Python 代碼，我們將容器打包為 Docker 映像，然后基于它運(yùn)行一個(gè)容器。如下所示：

創(chuàng)建一個(gè) Dockerfile，其中包含構(gòu)建圖像所需的說(shuō)明;
然后由 Docker builder 創(chuàng)建映像;
簡(jiǎn)單的 docker run image 命令然后創(chuàng)建一個(gè)運(yùn)行應(yīng)用程序的容器。

分析 Dockerfile

Dockerfile 是一個(gè)文件，其中包含有關(guān)組裝 Docker 映像(保存為 myimage )的說(shuō)明：

 
 
 
   
  
  
  # 設(shè)置基本映像（主機(jī)操作系統(tǒng)）   
  
  
  FROM python:3.8   
  
  
  # 在容器中設(shè)置工作目錄   
  
  
  WORKDIR /code   
  
  
  # 將依賴(lài)項(xiàng)文件復(fù)制到工作目錄中   
  
  
  COPY requirements.txt .   
  
  
  # 安裝依賴(lài)項(xiàng)   
  
  
  RUN pip install -r requirements.txt   
  
  
  # 將本地src目錄的內(nèi)容復(fù)制到工作目錄   
  
  
  COPY src/ .   
  
  
  # 在容器啟動(dòng)時(shí)運(yùn)行的命令   
  
  
  CMD [ "python", "./server.py" ]

Dockerfile 是逐行編譯的，因此構(gòu)建器會(huì)生成圖像層并將其堆疊在先前的圖像上。

我們還可以在 build 命令的輸出中觀察到作為步驟執(zhí)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，我們可以看到映像位于本地映像存儲(chǔ)目錄中：

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

在開(kāi)發(fā)過(guò)程中，我們希望花費(fèi)盡可能少的時(shí)間，為 Python 服務(wù)重建映像。

注意：Docker 和 virtualenv 非常相似但又有所不同。Virtualenv 只允許我們?cè)?Python 的依賴(lài)關(guān)系之間切換，無(wú)法使用主機(jī)操作系統(tǒng)。但是，使用Docker，你可以在任何操作系統(tǒng)上交換整個(gè)操作系統(tǒng)：安裝并運(yùn)行Python(例如 UBTUN，Debian，Alpine，甚至Windows Server Core)。因此，如果你的團(tuán)隊(duì)工作需要驗(yàn)證你的技術(shù)，請(qǐng)使用Docker。如果不需要，可以使用 venv。

總結(jié)

在上文中，我們展示了如何把 Python 服務(wù)容器化。希望此過(guò)程將變得更容易，并且能夠?yàn)槟愕捻?xiàng)目提供更長(zhǎng)的保質(zhì)期。同時(shí)，因?yàn)橐蕾?lài)關(guān)系的變化，也能降低你的代碼錯(cuò)誤的可能性。

文章標(biāo)題：都2020年了，居然還有人沒(méi)有在數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目中使用Docker？
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