docker系列之二：構建docker容器

1.建立在FlaskApp/app中建立Flask項目：

2.生成web項目所需的運行環境：pip3 freeze > ../requirements.txt 3.編輯Dockerfile：

# 依賴的的操做系統
FROM ubuntu:16.04
# image的做者和做者郵箱
MAINTAINER oldeleven "gsfmcntt1022@163.com"
# 安裝項目的執行環境
RUN apt-get update -y && \
    apt-get install -y python3-pip python3-dev
# COPY 指令將從構建上下文目錄中 <源路徑> 的文件/目錄複製到新的一層的鏡像內的 <目標路徑> 位置。
#<目標路徑> 能夠是容器內的絕對路徑，也能夠是相對於工做目錄的相對路徑（工做目錄能夠用 WORKDIR 指令來指定）。目標路徑不須要事先建立，若是目錄不存在會在複製文件前先行建立缺失目錄。
# ./requirements.txt：此文件指的是docker引擎中展開的構建上下文中的文件，並非本地文件的目錄文件
COPY ./requirements.txt /requirements.txt
# Docker引擎的工做目錄
WORKDIR /
#　安裝項目依賴項
RUN pip3 install -r requirements.txt
# 複製全部的文件到工做目錄下
COPY . /
# 入口點
ENTRYPOINT [ "python3" ]
# 要執行的項目入口
CMD [ "app/app.py" ]

 

4.生成image鏡像文件：docker build -t docker-flask:0.1 .  # 意思是將Dockerfile所在的目錄中的全部內容打包上傳給docker引擎
# -t :image的那麼和tag
那麼當咱們使用 docker build 命令來構建鏡像時，這個構建過程實際上是在 Docker引擎 中完成的，而不是在本機環境。
那麼若是在 Dockerfile 中使用了一些 COPY 等指令來操做文件，如何讓 Docker引擎 獲取到這些文件呢？
這裏就有了一個鏡像構建上下文的概念，當構建的時候，由用戶指定構建鏡像的上下文路徑，而 docker build 會將這個路徑下全部的文件都打包上傳給 Docker 引擎，引擎內將這些內容展開後，就能獲取到全部指定上下文中的文件了(參考下方docker架構圖)。

好比說 dockerfile 中的 COPY ./package.json /project，其實拷貝的並非本機目錄下的 package.json 文件，而是 docker引擎中展開的構建上下文中的文件，因此若是拷貝的文件超出了構建上下文的範圍，Docker引擎是找不到那些文件的。

5.運行咱們生成的image鏡像文件
docker run -d --name flask_app -p 5000:5000  docker-flask:0.1
或者 docker run -d --name flask_app -v $PWD/app:/app -p 8000:5000 docker-flask:0.1
#  docker run 守護模式 --name 設置container的名字 -p 本機接口:容器接口 imageID或者imageName:tag
# 注意：-p 5000:5000：注意這個5000是flask中配置的port
#  $PWD/app：表示實體機中app.py所在的位置：$PWD：是作鏡像的絕對工做路徑：：/app：表示鏡像中app.py的位置，dockerfile中咱們的WORKDIR= /,因此鏡像中的app.py的位置就是/app/

6、標記咱們本身製做的image
docker tag docker-flask  gsfmcntt1022/docker-flask:v1.0
# gsfmcntt1022 是用戶名須要替換成你本身的docker用戶名，這個用戶名也是你的docker倉庫名，
# 你在pull和push的時候docker引擎會經過你的用戶名將你製做的docker容器上傳到你本身的容器倉庫之中

7、上傳到咱們本身的docker倉庫中 docker login # 登陸docker 
docker push gsfmcntt1022/docker-flask:v1.0 # dockerhub跟github不太同樣，不用git init初始化倉庫，他能夠直接經過你的用戶名來尋找你的docker倉庫位置，登陸以後直接push就能夠了
8、在咱們web服務器中pull login docker docker pull gsfmcntt1022/docker-flask:v1.0 # 若是版本爲latest能夠省略

☆ 　至此咱們已經能夠製做本身的docker容器，而且上傳到本身的容器倉庫中(https://hub.docker.com/)，那麼django，爬蟲或者其餘項目大體流程也是如此，你們能夠模擬製做

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