Question

如何运用docker配合python开发环境实例

Answer 1

由于开发一个Python程序时需要依赖大量的三方库包，且python2和3本身就有互不兼容的地方，我们往往需要一个隔离的环境，来避免版本影响造成的bug。 

传统的做法大多数人可能会选择virtualenv来隔离，但是它有很多明显的缺点：

• 无法提供完全的隔离

• 如果不想在正式环境中使用，它就会造成差异

而随着容器技术的日渐成熟和普及，Docker无疑成为解决这个问题的最优解 


本文将主要介绍docker和flask的配合开发


步骤：

1.安装Docker（这里不详细介绍）

• # 参考命令


• sudo wget -qO- httpr.com/ | sh



2.应用目录结构

• ├──fanxiangce


• _docker


•  ├── Dockerfile


•  ├── Readme.md


•  └─fanxiangce


•    └──app


•    ├── manage.py            


•      └── requirements


•      ├── common.txt



3.编写Dockerfile（详细命令解释可以参考hocker.com/engine/reference/builder/#environment-replacement）

• ##########################################################


• # Dockerfile to run a flask-based web application# Based on an centos:7 image


• ##########################################################


• # Set the base image to use to centos


• FROM centos:7



• # Set the file maintainer


• MAINTAINER jasonwang,wjs7740@163.com



• # Set env varibles used in this Dockerfile (add a unique prefix, such as DOCKYARD)


• # Local directory with project source


• ENV DOCKYARD_SRC=fanxiangce



• # Directory in Container for all project files


• ENV DOCKYARD_SRCHOME=/opt


• # Directory in container for project source files


• ENV DOCKYARD_SRCPROJ=/opt/fanxiangce



• # Update the defualt application repository source list


• RUN yum -y install epel-release


• RUN yum -y install python-pip


• RUN yum clean all



• # Copy application source code to SRCDIR


• COPY $DOCKYARD_SRC $DOCKYARD_SRCPROJ



• # Create application subdirectories


• WORKDIR $DOCKYARD_SRCPROJ


• RUN mkdir log


• VOLUME ['$DOCKYARD_SRCPROJ/log/']



• # Install Python dependencies


• RUN pip install --upgrade pip


• RUN pip install -r $DOCKYARD_SRCPROJ/requirements/common.txt



• # Port to expose


• EXPOSE 8000



• # Copy entrypoint script into the image


• WORKDIR $DOCKYARD_SRCPROJ




4. build镜像

• # 在Dockerfile同级目录下


• sudo docker build -t jason/webdemo .



成功后显示Successfully，同时返回镜像ID，如图： 




5.查看并启动镜像

注意，此处-p映射的端口（主机端口：容器端口），容器端口应与flask应用定义的端口一致

• sudo docker images


• sudo docker run -it --name webdemo -p 8000:8000 jason/webdemo /bin/bash



6.在容器中启动flask应用

• python manage.py runserver -p 8000



启动成功如下截图： 




7.在浏览器输入127.0.0.1:8000即可访问应用



8.后续

如果容器关闭后需要再次进入，可以用如下命令

• # 查看当前容器


• sudo docker ps -a


• # 启动容器


• docker start webdemo


• # 进入容器


• docker attach webdemo



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。

Answer 2

Python 2.7 中没有提供这种自动缓存。我们需要显式地转换代码，才能避免这种情况下的重复计算。
def fib_seq(n):
if n
请注意，此代码使用了 Python 同时分配两个局部变量的能力。