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        本文的專案是用Python寫的，記錄了生成docker映象，然後整個專案在Linux跑起來的過程：

 

1、windows中Python環境搭建以及pycharm的安裝和配置，用以開發Python專案

這個其實很簡單，我從網路上找了一些資源，以下是截圖（這塊是轉的）

（一）.python環境的搭建

（1）.下載python（這裡以python3.6為例）

    step 1：開啟下載網址：https://www.python.org/downloads/windows/

    step 2：我這裡選著python3的版本

step 3：選擇python的可執行檔案安裝包

（2）.安裝python（這裡以python3.6為例）
    step 1：下載完成後就可以安裝了，基本傻瓜式安裝，不過要強調幾點，如下圖（python3.6已經可以自動新增環境變數                     如果你要安裝python2那麼你手動配置環境變數，具體方法自行百度，這裡不做贅述！）

 step 2：安裝完成後，我們來檢查一下python是否安裝成功，開啟cmd命令，輸入python，回車，若顯示類似下圖，證明環境搭建完成。

 step 3：測試輸出hello world，從開始選單開啟python自帶的IDE,輸入如下程式碼，然後回車。

至此，我們的python環境搭建完成。

（二）.pycharm的安裝與配置

（1）.pycharm的下載

    step 1：開啟下載網址：http://www.jetbrains.com/pycharm/

    step 2：點選下載按鈕。

step 3：專業版是收費的，社群版是免費的，並且社群版新手使用足夠，我們這裡下載社群版。

（2）.pycharm的安裝

    pycharm的安裝依然是傻瓜化安裝，基本一路next,這裡只強調一點

step 2：接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的基本配置

（4）.pycharm的python直譯器的搭建

    同樣，接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的python直譯器的搭建

（5）.pycharm的建立一個新專案

首先開啟pycharm，接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的一個專案建立。

至此，pycharm已經全部安裝完成。

 

pycharm中安裝元件的方法：

Python中安裝bs4後，pycharm報錯ModuleNotFoundError: No module named 'bs4'

如果此時使用pycharm執行程式碼，在引用bs4 “frombs4 import BeautifulSoup”時還會報錯“ModuleNotFoundError: Nomodule named 'bs4'.” 未找到名為bs4的模組，這時需要在Pycharm上安裝bs4模組來解決，解決方法如下：
1.    File– Setting

 Project:Python – Project Interperter

在該頁面下會顯示執行專案預設的python版本，如圖我設定的python版本是python3.6；

還會顯示在pycharm上安裝的模組，如果執行專案時報錯“找不到bs4”，應該是不會顯示bs4這個模組的，我安裝過，所以會顯示。

Install

點選介面右側的＋號，可以開啟安裝模組介面，在該介面下可以直接搜尋並安裝相應模組，輸入bs4，搜尋到對應結果，選擇安裝模組。

 安裝完成

安裝完成後在介面下方會提示“Package‘bs4’ install successfully”

 

2、Linux中Python3環境搭建

下載與解壓，我這邊對應的Python專案所需要的版本，裝的是3.7.2

[root@localhost ~]#wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/Python-3.7.2.tgz 
[root@localhost ~]#tar -xzvf Python-3.7.2.tgz　

然後重新命名解壓後的資料夾為python3

Python環境搭建成功

 

3、Python專案Dockerfile準備

我的Python專案結構如下：

平時在pycharm裡面執行該工程，只要直接執行job.py檔案即可。目標是把Python專案放到Linux系統，以docker映象方式使用容器啟動。

 

4、cmd進入py專案目錄，通過pip命令，生成整個Python專案所需要的環境的包放到requirements.txt

#在當前目錄把Python所依賴的元件，列在requirements.txt檔案中
pip freeze > requirements.txt

生成後的requirements.txt內容如下：

 

5、建立上傳到Linux系統的目錄，含有原py專案目錄，以及Dockerfile

我的做法是，是在workspace中，建一個專門的目錄docker_py

 

進入docker_py，可以看到py專案和Dockerfile檔案，py專案是拷貝過來的

 

然後把docker_py目錄打zip包，上傳至Linux，至於Dockerfile的內容，建議不要在windows編輯，因為在windows編輯，會帶有windows的符號，直接在Linux在編輯，或者整個Dockerfile檔案也在Linux環境在通過touch方式建立，再編寫也OK。

通過命令

rz

  上傳  docker_py.zip  到 /data/docker/py_app 目錄，然後把zip解壓到當前目錄

unzip docker_py.zip

 

進入docker_py，編寫Dockerfile內容

#基於的基礎映象
FROM python:3.7

#程式碼新增到code資料夾，後面可以通過進入容器中看的
ADD ./py /code

# 設定code資料夾是工作目錄
WORKDIR /code

# 安裝支援
RUN pip install -r requirements.txt

#當容器啟動時，使用python3執行指定路徑的py指令碼
CMD ["python3", "/code/venv/Include/job.py"]

 

6、Linux中把Dockerfile生成映象

Linux進入docker_py目錄，然後docker方式生成映象

# py_app為建立的映象名稱，. 表示以當前目錄的內容生成（docker_py）
docker build -t py_app:2 .

看到上面截圖，則映象構建成功，我們校驗一下：

docker images

看到py_app映象已經成功了

 

7、Linux中docker_compose方式執行映象，到Python專案跑起來

進入py_app目錄，新建 docker-compose.yml 檔案

py:
  image: py_app:2
  ports:
    - "8090:9060"
  restart: always

docker-compose.yml編排檔案中，image需要與前面構建的映象名稱和版本一致，然後啟動專案

[root@localhost py_app]# docker-compose up -d py

至此，搞定了

 

8、解釋下前面Dockerfile設定的工作目錄，可以進入容器看