Що таке Docker і як використовувати його з Python

28 хв. читання

З цього матеріалу ви дізнаєтесь, як використовувати Docker локально. Будемо працювати не лише з контейнерами Python, а й з Nginx та Redis. Для розуміння тексту вам потрібно знати базові концепції згаданих технологій. А закріпимо отримані навички на реальних прикладах у терміналі. Почнемо!

Що таке Docker

Docker — інструмент з відкритим сирцевим кодом, який автоматизує розгортання застосунку у середовищах, що підтримують контейнеризацію. Для кращого розуміння суті Docker проведемо аналогію зі звичайними транспортними контейнерами.

Колись у транспортних компаній виникали труднощі із:

  • транспортуванням різних (несумісних) типів товарів разом (наприклад, їжі та хімікатів або скла та цегли);
  • транспортуванням пакувань різних розмірів у одному й тому ж транспорті.

Після появи контейнерів з'явилася можливість класти цеглу над склом, а хімікати — поруч з їжею. Стандартний контейнер можна наповнювати вантажем різного розміру і завантажувати й розвантажувати його тим самим транспортним засобом.

Повернемося до контейнерів у розробці ПЗ.

Під час розробки застосунку вам треба потурбуватися про всі необхідні залежності: на зразок бібліотек, веб-сервера, баз даних тощо. Інакше застосунок може працювати на вашому комп'ютері, але не запуститися на staging сервері чи комп'ютерах інших розробників та тестувальників.

Таку проблему можна розв'язати, ізолювавши застосунок від системи.

Чим це відрізняється від віртуалізації

Зазвичай для уникнення неочікуваної поведінки застосунку використовувались віртуальні машини (VM). Основна проблема у тому, що VM — це додаткова ОС, що працює поверх хостової, а це додаткові гігабайти для проекту.

Часто ваш сервер обслуговує декілька VM, кожна з яких займає достатньо місця. А відомо, що більшість хмарних платформ стягує плату за використання додаткового простору. Ще один суттєвий недолік віртуальної машини — повільне завантаження.

Docker розв'язує усі перераховані проблеми, розділяючи ядро ОС між усіма контейнерами, що працюють як окремі процеси хостової ОС.

Що таке Docker і як використовувати його з Python

Варто пам'ятати, що Docker — не перша і не єдина платформа контейнеризації. Однак зараз це найпопулярніший та найпотужніший варіант серед аналогів.

Навіщо нам Docker

Через його переваги, серед яких:

  • пришвидшення процесу розробки;
  • зручна інкапсуляція застосунку;
  • однакова поведінка на локальній машині, а також dev/staging/production серверах;
  • простий і чіткий моніторинг;
  • зручність масштабування.

Пришвидшення процесу розробки

Тепер у системі не потрібно встановлювати сторонні застосунки, на зразок PostgreSQL, Redis, Elasticsearch — запускайте їх в контейнерах. Docker також дозволяє запускати різні версії одного застосунку одночасно. Уявімо, що вам необхідно вручну перенести дані зі старої версії Postgres на нову. Також така ситуація виникає у мікросервісній архітектурі, коли ви хочете створити мікросервіс з новою версією стороннього ПЗ.

Завантаження двох різних версій того самого застосунку на хостову ОС викликає труднощі. За таких умов контейнери Docker будуть ідеальним рішенням: ви отримуєте ізольоване середовище для застосунку та сторонніх сервісів.

Зручна інкапсуляція застосунку

Більшість мов програмування, фреймворків та усі операційні системи мають свої пакетні менеджери. Якщо ваш застосунок використовує нативний пакетний менеджер, вам може бути складно створити порт для іншої системи.

Docker передбачає єдиний формат образу (image) для поширення застосунків між різними операційними системами та хмарними сервісами. Ваш застосунок тепер суцільний, має всі необхідні залежності та готовий до запуску.

Однакова поведінка на локальній машині, а також dev/staging/production серверах

Docker не може на 100% гарантувати однакову поведінку, адже завжди є людський фактор. Однак вірогідність помилки через різні версії операційних систем чи залежностей зводиться до мінімуму.

З правильним підходом до створення Docker-образу ваш застосунок використовуватиме його з відповідною версією ОС та необхідними залежностями.

Простий і чіткий моніторинг

Вже «з коробки» у вас є спосіб відстежувати логи усіх запущених контейнерів. Не треба запам'ятовувати, куди ваш застосунок та його залежності пишуть логи, та створювати кастомні хуки для налаштування цього процесу.

Ви можете інтегрувати зовнішній драйвер логування та відстежувати логи вашого застосунку в одному місці.

Зручність масштабування

Правильно огорнутий застосунок відповідає більшості критеріїв «Застосунку 12 факторів». За своїм задумом Docker змушує використовувати основні принципи: конфігурацію через змінні середовища, використання TCP/UDP тощо. Тобто якщо ваш застосунок правильно спроектований, він готовий до масштабування не лише у Docker.

Підтримка платформ

Linux — нативна платформа для Docker, тому він підтримує фічі ядра Linux. Однак Docker можна запускати на macOS і Windows. Різниця лише у тому, що на останніх ОС Docker інкапсульовано у крихітну віртуальну машину. Проте зараз Docker для macOS та Windows значно вдосконалився: він зручний для використання і дуже схожий на нативний інструмент.

Встановлення

Інструкції зі встановлення Docker можна знайти за посиланням.

Якщо ви запускаєте Docker на Linux, вам треба виконати всі команди як root або додати вашого користувача до групи docker та повторно зайти.

sudo usermod -aG docker $(whoami)

Термінологія

  • Контейнер (Container) — запущений екземпляр, що інкапсулює необхідне ПЗ. Контейнери завжди створюються з образу і можуть надавати порти та дисковий простір для взаємодії з іншими контейнерами чи/та зовнішнім ПЗ. Контейнери можна з легкістю знищити/видалити та створити знову. Контейнери не зберігають стан.
  • Образ (Image) — базовий елемент кожного контейнеру. При створенні образу кожен крок кешується і може бути використаний повторно (копіювання під час запису). Час на збірку залежить від самого образу. З іншого боку: контейнери можна одразу запустити з образу.
  • Порт (Port) — TCP/UDP порт у своєму звичному розумінні. Для спрощення припустимо, що порти можуть бути відкриті для зовнішнього ПЗ (доступні з хостової ОС) або підключатися до інших контейнерів (тобто доступні лише з цих контейнерів та невидимі для іншого ПЗ).
  • Volume можна вважати спільною текою. Volume ініціалізується при створенні контейнеру і призначений для збереження даних, незалежно від життєвого циклу контейнера.
  • Registry (Сховище) — сервер, що зберігає образи Docker. Ми можемо порівняти його з Github: витягуєте образ зі сховища, щоб розгорнути його локально, а потім відправляєте локально зібрані образи до віддаленого сховища.
  • Docker Hub — сховище з веб-інтерфейсом від Docker Inc. Зберігає багато Docker-образів з різним ПЗ. Docker Hub — джерело «офіційних» образів Docker, створених їх командою або у співпраці з іншими компаніями (але це не обов'язково образи від офіційних виробників ПЗ). Якщо ви зареєстровані, можна переглянути перелік потенційних вразливостей таких образів. Доступні платні та безкоштовні облікові записи. Для безкоштовного облікового запису можна створювати один приватний образ та безліч публічних.
  • Docker Store — сервіс дуже подібний на Docker Hub. Це майданчик з рейтингами, відгуками тощо.
Що таке Docker і як використовувати його з Python

Приклад 1: hello world

Час запустити ваш перший контейнер:

docker run ubuntu /bin/echo 'Hello world' 

Результат в консолі:

Unable to find image 'ubuntu:latest' locally  
latest: Pulling from library/ubuntu  
6b98dfc16071: Pull complete  
4001a1209541: Pull complete  
6319fc68c576: Pull complete  
b24603670dc3: Pull complete  
97f170c87c6f: Pull complete  
Digest:sha256:5f4bdc3467537cbbe563e80db2c3ec95d548a9145d64453b06939c4592d67b6d  
Status: Downloaded newer image for ubuntu:latest  
Hello world 
  • docker run— команда для запуску контейнера;
  • ubuntu — образ, який ви запускаєте. Наприклад, образ ОС Ubuntu. Коли ви вказуєте образ, Docker спершу шукає його на вашому хості. Якщо образ там не знайдено, він витягується з публічного сховища — Docker Hub;
  • /bin/echo 'Hello world'— команда, що виконується всередині нового контейнера і друкує вказаний текст.

Створимо інтерактивну командну оболонку всередині Docker-контейнера:

docker run -i -t --rm ubuntu /bin/bash 
  • -t прапор задає псевдо-tty або термінал всередині нового контейнера.
  • -i прапор дозволяє здійснити інтерактивне з'єднання, перехопивши стандартний потік вводу (stdin) контейнера.
  • --rm для автоматичного видалення контейнера при завершенні процесу. Зверніть увагу, що за замовчуванням контейнери не видаляються. Наш контейнер натомість існуватиме лише поки триватиме сеанс оболонки.

Якщо ви хочете, щоб контейнер продовжував виконання після завершення сеансу, треба зробити його демоном.

docker run --name daemon -d ubuntu /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done
  • --name daemon визначає назву нового контейнера. Якщо ви явно не вкажете назву, Docker згенерує її автоматично.
  • -d прапор запускає контейнер як фоновий процес (тобто процес-демон).

Поглянемо, які контейнери ми вже створили:

docker ps -a 

Результат в консолі:

CONTAINER       ID      IMAGE    COMMAND CREATED STATUS PORTS  NAMES  
1fc8cee64ec2 ubuntu "/bin/sh -c 'while..."  32 seconds ago Up 30 seconds                         daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  About a minute ago  Exited (0) About a minute ago         gifted_nobel 
  • docker ps — команда для відображення контейнерів;
  • прапор -a потрібен, щоб показати всі контейнери (без нього отримаємо лише перелік запущених).

Тут ми бачимо два контейнери:

  • gifted_nobel (назва згенерована автоматично, тобто у вас вона буде відрізнятися) — перший створений нами контейнер. Він друкує «Hello world».
  • daemon — третій створений контейнер. Запускає фоновий процес.

Помітьте: тут немає другого контейнера (того, що з інтерактивною оболонкою), адже ми вказали прапор -rm. Тобто він автоматично видалився одразу після виконання.

Перевіримо логи, аби побачити, що робить зараз процес-демон:

docker logs -f daemon

В консолі маємо:

...
hello world  
hello world  
hello world
  • docker logs — команда для отримання логів контейнера;
  • прапор -f потрібен, щоб слідувати за результатом у консолі (працює так само, як tail -f).

Зупинимо фоновий контейнер:

docker stop daemon 

Переконаємось, що він дійсно зупинився:

docker ps -a 

Результат у консолі:

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS  PORTS  NAMES  
1fc8cee64ec2  ubuntu  "/bin/sh -c 'while..."  5 minutes ago  Exited (137) 5 seconds ago         daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  6 minutes ago  Exited (0) 6 minutes ago           gifted_nobel 

Бачимо, що контейнер зупинено. Можемо запустити його ще раз:

docker start daemon 

Переконаємось, що все зроблено правильно:

docker ps -a 

Результат у консолі:

CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS  PORTS  NAMES 
1fc8cee64ec2  ubuntu  "/bin/sh -c 'while..."  5 minutes ago  Up 3 seconds                     daemon  
c006f1a02edf  ubuntu  "/bin/echo 'Hello ..."  6 minutes ago  Exited (0) 7 minutes ago         gifted_nobel 

Тепер зупинимо його знову та видалимо усі контейнери вручну:

docker stop daemon  
docker rm <your first container name>  
docker rm daemon 

Для цього можна скористатися ще й такою командою:

docker rm -f $(docker ps -aq)
  • docker rm — команда для видалення контейнера;
  • прапор -f (для rm) зупиняє контейнер, якщо він у процесі виконання (тобто примусове видалення);
  • прапор -q (для ps) потрібен, щоб надрукувати лише ідентифікатори контейнерів.

Приклад 2: Змінні середовища та volume

Від цього прикладу і далі вам знадобляться деякі додаткові файли з GitHub-репозиторію. Ви можете клонувати його або просто завантажити файли для прикладу тут.

Час переходити до створення більш корисного контейнера, на зразок Nginx.

Перейдіть у директорію examples/nginx:

docker run -d --name "test-nginx" -p 8080:80 -v $(pwd):/usr/share/nginx/html:ro nginx:latest 

Застереження: команда може видатись громіздкою, але це лише приклад для пояснення volume та змінних середовища. У 99% реальних випадків ви не будете запускати контейнери Docker вручну, а використаєте сервіси оркестровки (оглянемо docker-compose у прикладі №4) або напишете свій власний скрипт для цього.

Результат у консолі:

Unable to find image 'nginx:latest' locally  
latest: Pulling from library/nginx  
683abbb4ea60: Pull complete  
a470862432e2: Pull complete  
977375e58a31: Pull complete  
Digest: sha256:a65beb8c90a08b22a9ff6a219c2f363e16c477b6d610da28fe9cba37c2c3a2ac  
Status: Downloaded newer image for nginx:latest  
afa095a8b81960241ee92ecb9aa689f78d201cff2469895674cec2c2acdcc61c 
  • -p прапор — перетворення порту HOST PORT:CONTAINER PORT.
  • -v — точка монтування HOST DIRECTORY:CONTAINER DIRECTORY для volume.

Важливо: команда run приймає лише абсолютні шляхи. У нашому прикладі, ми використовували $(pwd) для встановлення абсолютного шляху поточної директорії. Тепер перейдіть за цим url у браузері: 127.0.0.1:8080.

Ми можемо спробувати змінити /example/nginx/index.html (який встановлено як volume для директорії /usr/share/nginx/html всередині контейнера) та перезавантажити сторінку.

Отримуємо інформацію про контейнер test-nginx:

docker inspect test-nginx 

Така команда дозволяє отримати широку системну інформацію про встановлення Docker: версію ядра, кількість контейнерів та образів, відкриті порти, встановленні volume тощо.

Приклад 3: Створення першого Dockerfile

Для створення образу Docker вам потрібно створити файл з назвою Dockerfile. Це звичайний текстовий файл з інструкціями та аргументами. Перелічимо деякі команди з нашого прикладу:

  • FROM — обирає базовий образ;
  • RUN — виконує команду у контейнері;
  • ENV — встановлює змінні середовища;
  • WORKDIR — встановлює робочу директорію;
  • VOLUME — встановлює точку монтування для volume;
  • CMD — встановлює виконуваний файл для контейнера.

Більш детально про Dockerfile за посиланням.

Створимо образ, який отримуватиме вміст веб-сайту з curl та зберігатиме його у текстовий файл. Нам необхідно передати url веб-сайту через змінну середовища SITE_URL. Файл буде розміщено у директорії, змонтованій як volume.

Розмістіть назву Dockerfile у директорії examples/curl з таким вмістом:

FROM ubuntu:latest  
RUN apt-get update   
    && apt-get install --no-install-recommends --no-install-suggests -y curl 
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENV SITE_URL http://example.com/  
WORKDIR /data  
VOLUME /data  
CMD sh -c "curl -Lk $SITE_URL > /data/results"

Dockerfile готовий. Можемо перейти до збірки реального образу.

Перейдіть до директорії examples/curl та виконайте таку команду для збірки:

docker build . -t test-curl 

Результат у консолі:

Sending build context to Docker daemon  3.584kB  
Step 1/6 : FROM ubuntu:latest  
 ---> 113a43faa138
Step 2/6 : RUN apt-get update     && apt-get install --no-install-recommends --no-install-suggests -y curl     && rm -rf /var/lib/apt/lists/*  
 ---> Running in ccc047efe3c7
Get:1 http://archive.ubuntu.com/ubuntu bionic InRelease [242 kB]  
Get:2 http://security.ubuntu.com/ubuntu bionic-security InRelease [83.2 kB]  
...
Removing intermediate container ccc047efe3c7  
 ---> 8d10d8dd4e2d
Step 3/6 : ENV SITE_URL http://example.com/  
 ---> Running in 7688364ef33f
Removing intermediate container 7688364ef33f  
 ---> c71f04bdf39d
Step 4/6 : WORKDIR /data  
Removing intermediate container 96b1b6817779  
 ---> 1ee38cca19a5
Step 5/6 : VOLUME /data  
 ---> Running in ce2c3f68dbbb
Removing intermediate container ce2c3f68dbbb  
 ---> f499e78756be
Step 6/6 : CMD sh -c "curl -Lk $SITE_URL > /data/results"  
 ---> Running in 834589c1ac03
Removing intermediate container 834589c1ac03  
 ---> 4b79e12b5c1d
Successfully built 4b79e12b5c1d  
Successfully tagged test-curl:latest
  • команда docker build проводить збірку нового образу локально;
  • прапор -t задає тег назви для образу.

Новий образ готовий і його можна побачити серед переліку вже наявних такою командою:

docker images 

Результат у консолі:

REPOSITORY  TAG     IMAGE ID      CREATED         SIZE  
test-curl   latest  5ebb2a65d771  37 minutes ago  180 MB  
nginx       latest  6b914bbcb89e  7 days ago      182 MB  
ubuntu      latest  0ef2e08ed3fa  8 days ago      130 MB

Ми можемо створити та запустити контейнер з образу. Спробуємо спочатку з параметрами за замовчуванням:

docker run --rm -v $(pwd)/vol:/data/:rw test-curl 

Щоб побачити збережені до файлу результати:

cat ./vol/results

Протестуємо на прикладі facebook.com.

docker run --rm -e SITE_URL=https://facebook.com/ -v $(pwd)/vol:/data/:rw test-curl 

Для результатів з файлу та сама команда:

cat ./vol/results 

Найкращі практики створення образів

  • Беріть лише необхідний контекст — використовуйте файл .dockerignore (як .gitignore у git).
  • Уникайте встановлення непотрібних пакетів — це зайве місце на диску;
  • Використовуйте кеш. Додайте контекст, який вносить багато змін (наприклад, сирцевий код вашого проекту) у кінець Dockerfile — так він використовуватиме кеш Docker ефективніше.
  • Будьте пильні з volume. Необхідно пам'ятати, які дані є в цих сховищах, адже volume не знищується разом з контейнером, тому наступний контейнер використовуватиме попередньо збережені дані.
  • Використовуйте змінні середовища (у RUN, EXPOSE, VOLUME). Так ваш Dockerfile буде гнучкішим.

Образи Alpine

Більшість Docker-образів створені на Alpine Linux — легкому дистрибутиві, який дозволяє зменшити загальний розмір образів.

Рекомендую використовувати образи на основі Alpine для сторонніх сервісів, на зразок Redis, Postgres тощо. Для образів вашого застосунку, використовуйте образи на основі buildpack — їх легко налагоджувати всередині контейнера. Ви також отримаєте багато попередньо встановлених системних вимог.

Ви самостійно вирішуєте, який базовий образ використовувати. Однак максимум користі можна отримати, застосовуючи один базовий образ — так кеш використовується найбільш ефективно.

Приклад 4: З'єднання між контейнерами

Docker compose — CLI-утиліта для з'єднання контейнерів.

Для її встановлення використовуємо pip:

sudo pip install docker-compose 

У цьому прикладі з'єднаємо контейнери Python та Redis:

version: '3.6'  
services:  
  app:
    build:
      context: ./app
    depends_on:
      - redis
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
    ports:
      - "5000:5000"
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
volumes:  
  redis_data:

Перейдіть до examples/compose та виконайте таку команду:

docker-compose up

У консолі побачимо:

Building app  
Step 1/9 : FROM python:3.6.3  
3.6.3: Pulling from library/python  
f49cf87b52c1: Pull complete  
7b491c575b06: Pull complete  
b313b08bab3b: Pull complete  
51d6678c3f0e: Pull complete  
09f35bd58db2: Pull complete  
1bda3d37eead: Pull complete  
9f47966d4de2: Pull complete  
9fd775bfe531: Pull complete  
Digest: sha256:cdef88d8625cf50ca705b7abfe99e8eb33b889652a9389b017eb46a6d2f1aaf3  
Status: Downloaded newer image for python:3.6.3  
 ---> a8f7167de312
Step 2/9 : ENV BIND_PORT 5000  
 ---> Running in 3b6fe5ca226d
Removing intermediate container 3b6fe5ca226d  
 ---> 0b84340fa920
Step 3/9 : ENV REDIS_HOST localhost  
 ---> Running in a4f9a1d6f541
Removing intermediate container a4f9a1d6f541  
 ---> ebe63bf5959e
Step 4/9 : ENV REDIS_PORT 6379  
 ---> Running in fd06aa65fd33
Removing intermediate container fd06aa65fd33  
 ---> 2a581c31ff4f
Step 5/9 : COPY ./requirements.txt /requirements.txt  
 ---> 671093a12829
Step 6/9 : RUN pip install -r /requirements.txt  
 ---> Running in b8ea53bc6ba6
Collecting flask==1.0.2 (from -r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7f/e7/08578774ed4536d3242b14dacb4696386634607af824ea997202cd0edb4b/Flask-1.0.2-py2.py3-none-any.whl (91kB)
Collecting redis==2.10.6 (from -r /requirements.txt (line 2))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/3b/f6/7a76333cf0b9251ecf49efff635015171843d9b977e4ffcf59f9c4428052/redis-2.10.6-py2.py3-none-any.whl (64kB)
Collecting click>=5.1 (from flask==1.0.2->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/34/c1/8806f99713ddb993c5366c362b2f908f18269f8d792aff1abfd700775a77/click-6.7-py2.py3-none-any.whl (71kB)
Collecting Jinja2>=2.10 (from flask==1.0.2->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/7f/ff/ae64bacdfc95f27a016a7bed8e8686763ba4d277a78ca76f32659220a731/Jinja2-2.10-py2.py3-none-any.whl (126kB)
Collecting itsdangerous>=0.24 (from flask==1.0.2->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/dc/b4/a60bcdba945c00f6d608d8975131ab3f25b22f2bcfe1dab221165194b2d4/itsdangerous-0.24.tar.gz (46kB)
Collecting Werkzeug>=0.14 (from flask==1.0.2->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/20/c4/12e3e56473e52375aa29c4764e70d1b8f3efa6682bef8d0aae04fe335243/Werkzeug-0.14.1-py2.py3-none-any.whl (322kB)
Collecting MarkupSafe>=0.23 (from Jinja2>=2.10->flask==1.0.2->-r /requirements.txt (line 1))  
  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/4d/de/32d741db316d8fdb7680822dd37001ef7a448255de9699ab4bfcbdf4172b/MarkupSafe-1.0.tar.gz
Building wheels for collected packages: itsdangerous, MarkupSafe  
  Running setup.py bdist_wheel for itsdangerous: started
  Running setup.py bdist_wheel for itsdangerous: finished with status 'done'
  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/2c/4a/61/5599631c1554768c6290b08c02c72d7317910374ca602ff1e5
  Running setup.py bdist_wheel for MarkupSafe: started
  Running setup.py bdist_wheel for MarkupSafe: finished with status 'done'
  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/33/56/20/ebe49a5c612fffe1c5a632146b16596f9e64676768661e4e46
Successfully built itsdangerous MarkupSafe  
Installing collected packages: click, MarkupSafe, Jinja2, itsdangerous, Werkzeug, flask, redis  
Successfully installed Jinja2-2.10 MarkupSafe-1.0 Werkzeug-0.14.1 click-6.7 flask-1.0.2 itsdangerous-0.24 redis-2.10.6  
You are using pip version 9.0.1, however version 10.0.1 is available.  
You should consider upgrading via the 'pip install --upgrade pip' command.  
Removing intermediate container b8ea53bc6ba6  
 ---> 3117d3927951
Step 7/9 : COPY ./app.py /app.py  
 ---> 84a82fa91773
Step 8/9 : EXPOSE $BIND_PORT  
 ---> Running in 8e259617b7b5
Removing intermediate container 8e259617b7b5  
 ---> 55f447f498dd
Step 9/9 : CMD [ "python", "/app.py" ]  
 ---> Running in 2ade293ecb25
Removing intermediate container 2ade293ecb25  
 ---> b85b4246e9f8

Successfully built b85b4246e9f8  
Successfully tagged compose_app:latest  
WARNING: Image for service app was built because it did not already exist. To rebuild this image you must use `docker-compose build` or `docker-compose up --build`.  
Creating compose_redis_1 ... done  
Creating compose_app_1   ... done  
Attaching to compose_redis_1, compose_app_1  
redis_1  | 1:C 08 Jul 18:12:21.851 # Warning: no config file specified, using the default config. In order to specify a config file use redis-server /path/to/redis.conf  
redis_1  |                 _._  
redis_1  |            _.-``__ ''-._  
redis_1  |       _.-``    `.  `_.  ''-._           Redis 3.2.12 (00000000/0) 64 bit  
redis_1  |   .-`` .-```.  ```/    _.,_ ''-._  
redis_1  |  (    '      ,       .-`  | `,    )     Running in standalone mode  
redis_1  |  |`-._`-...-` __...-.``-._|'` _.-'|     Port: 6379  
redis_1  |  |    `-._   `._    /     _.-'    |     PID: 1  
redis_1  |   `-._    `-._  `-./  _.-'    _.-'  
redis_1  |  |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|  
redis_1  |  |    `-._`-._        _.-'_.-'    |           http://redis.io  
redis_1  |   `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'  
redis_1  |  |`-._`-._    `-.__.-'    _.-'_.-'|  
redis_1  |  |    `-._`-._        _.-'_.-'    |  
redis_1  |   `-._    `-._`-.__.-'_.-'    _.-'  
redis_1  |       `-._    `-.__.-'    _.-'  
redis_1  |           `-._        _.-'  
redis_1  |               `-.__.-'  
redis_1  |  
redis_1  | 1:M 08 Jul 18:12:21.852 # WARNING: The TCP backlog setting of 511 cannot be enforced because /proc/sys/net/core/somaxconn is set to the lower value of 128.  
redis_1  | 1:M 08 Jul 18:12:21.852 # Server started, Redis version 3.2.12  
redis_1  | 1:M 08 Jul 18:12:21.852 # WARNING overcommit_memory is set to 0! Background save may fail under low memory condition. To fix this issue add 'vm.overcommit_memory = 1' to /etc/sysctl.conf and then reboot or run the command 'sysctl vm.overcommit_memory=1' for this to take effect.  
redis_1  | 1:M 08 Jul 18:12:21.852 # WARNING you have Transparent Huge Pages (THP) support enabled in your kernel. This will create latency and memory usage issues with Redis. To fix this issue run the command 'echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled' as root, and add it to your /etc/rc.local in order to retain the setting after a reboot. Redis must be restarted after THP is disabled.  
redis_1  | 1:M 08 Jul 18:12:21.852 * The server is now ready to accept connections on port 6379  
app_1    |  * Serving Flask app "app" (lazy loading)  
app_1    |  * Environment: production  
app_1    |    WARNING: Do not use the development server in a production environment.  
app_1    |    Use a production WSGI server instead.  
app_1    |  * Debug mode: on  
app_1    |  * Running on http://0.0.0.0:5000/ (Press CTRL+C to quit)  
app_1    |  * Restarting with stat  
app_1    |  * Debugger is active!  
app_1    |  * Debugger PIN: 170-528-240

Тут ми інкрементуємо лічильник переглядів у Redis. Щоб протестувати, перейдіть за адресою 127.0.0.1:5000.

Використання docker-compose — тема для окремої статті. Для початку ви можете потренуватися з образами з Docker Hub. Якщо хочете створити власні образи, послуговуйтесь найкращими практиками, вказаними вище. Єдине, що можна додати з приводу використання docker-compose: ви завжди повинні давати явні назви своїм volume у docker-compose.yml (якщо, звичайно, образ має volume). Таке просте правило убезпечить вас від проблем з перевіркою volume у майбутньому.

version: '3.6'  
services:  
  ...
  redis:
    image: redis:3.2-alpine
    volumes:
      - redis_data:/data
volumes:  
  redis_data:

У нашому прикладі redis_data буде назвою всередині файлу docker-compose. Реальна назва volume починається з назви проекту.

Для перегляду volume запустіть:

docker volume ls 

Результат:

DRIVER              VOLUME NAME  
local               apptest_redis_data 

Якщо б ми явно не вказали назву volume, побачили б його UUID. Погляньте на приклад з мого комп'ютера:

DRIVER              VOLUME NAME  
local               ec1a5ac0a2106963c2129151b27cb032ea5bb7c4bd6fe94d9dd22d3e72b2a41b  
local               f3a664ce353ba24dd43d8f104871594de6024ed847054422bbdd362c5033fc4c  
local               f81a397776458e62022610f38a1bfe50dd388628e2badc3d3a2553bb08a5467f  
local               f84228acbf9c5c06da7be2197db37f2e3da34b7e8277942b10900f77f78c9e64  
local               f9958475a011982b4dc8d8d8209899474ea4ec2c27f68d1a430c94bcc1eb0227  
local               ff14e0e20d70aa57e62db0b813db08577703ff1405b2a90ec88f48eb4cdc7c19  
local               polls_pg_data  
local               polls_public_files  
local               polls_redis_data  
local               projectdev_pg_data  
local               projectdev_redis_data 

Деякі обмеження та вимоги

Залежно від архітектури вашої системи, обмеження і вимоги можуть відрізнятися. Ви можете ігнорувати їх або знайти обхідні шляхи, але так ви не отримаєте усі переваги від використання Docker. Тож скористайтеся кількома порадами:

  • 1 застосунок = 1 контейнер;
  • НЕ запускайте процес як фоновий (не використовуйте systemd, upstart та подібні інструменти);
  • зберігайте дані за межами контейнерів — у volume;
  • не використовуйте SSH (краще послуговуйтесь командою docker exec);
  • не налаштовуйте конфіги всередині контейнера вручну.

Висновок

Разом з IDE та Git, Docker перетворився на маст-хев інструмент для розробників, і не лише для сервісів на Python. Docker — інструмент для продакшену з багатою інфраструктурою.

Використовуйте Docker для усіх типів проекту, не зважаючи на розмір та складність. Ви можете розпочати з compose та Swarm. Коли проект почне рости, можете мігрувати до хмарних сервісів, на зразок Amazon Container Services чи Kubernetes.

Подібно до того, як контейнери оптимізують перевезення вантажу, контейнери Docker допомагають організовувати більш швидкі та ефективні процеси CI/CD. Це не просто ще один технологічний тренд, а, скоріше, парадигма, яка підтримується такими гігантами, як PayPal, Visa, Swisscom, General Electrics, Splink тощо.

Помітили помилку? Повідомте автору, для цього достатньо виділити текст з помилкою та натиснути Ctrl+Enter
Codeguida 6.8K
Приєднався: 6 місяців тому
Коментарі (1)
  1. Alex

    Ось невеликий приклад використання docker-compose для запуску проєкту на python.

    1. Створюємо Dockerfile за наступним кодом:
    FROM python:3.10
    
    ADD . /app
    WORKDIR /app
    
    RUN pip install -r requirements.txt
    
    CMD [ "python", "run.py"]
    

    В якому FROM python:3.10 створює контейнер з python версії 3.10 з офіційного образу. Зі списком доступних образів можна ознайомитись на hub.docker.com

    ADD . /app додає наш поточний каталог в контейнер, далі встановлюємо небхідні залежності з requirements.txt і запускаємо наш код командою python run.py

    1. Створюємо файл docker-compose.yml з наступним вмістом:
    services:
      app_name:
        build:
          context: .
        volumes:
          - ./:/app
        network_mode: "host"
    
    Важливі моменти:
    • - ./:/app - монтує поточну директорю проєкту яка буде доступна в контейнері як /app. Це дозволяє контейнеру читати і писати напряму з каталогу нашого проєкту. Тому, якщо проєкт пише логи в цю директорію, вони нам будуть доступні напряму. Те саме відноситься і до коду, після будь яких змін перезбирати контейнер не потрібно, достньо його перезапустити.
    • network_mode: "host" - дає контейнеру доступ до локальної мережі. Це дає можливість підключатися з вашого коду до будть яких сервісів запущений на вашій машині.
    1. Для створення контейнеру необхідно виконати docker-compose build а для запуску docker-compose up
    2 тижні тому ·
    0
Щоб залишити коментар необхідно авторизуватися.

Вхід / Реєстрація