都2020年了，居然还有人没有在数据科学项目中使用Docker？

新手程序员面临的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。

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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(https://www.docker.com/get-started)

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

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。

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