Docker 学习第二部分——Containers（容器）

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1 先决条件

您已经安装了 1.13 或者版本更高的 Docker 应用程序

你已经将 Docker 学习第一部分阅读完毕

为您的环境提供快速测试运行，以确保您已全部设置：

2 介绍

现在该开始以Docker方式构建应用程序了。我们将从这样一个应用程序的层次结构的底部开始，该应用程序是一个容器，我们将在此页面中进行介绍。在该级别之上是服务，该服务定义了容器在生产中的行为方式，在第3部分中进行了介绍。最后，在顶层是堆栈，定义了第5部分中介绍的所有服务的交互。

Stack

Services

Container (you are here)

3 您的新开发环境

过去，如果您要开始编写Python应用程序，那么首先要做的就是将Python运行时安装到计算机上。但是，这会造成一种情况，您的计算机上的环境必须如此，以便您的应用程序按预期运行；运行您的应用程序的服务器的同上。

使用Docker，您只需获取一个可移植的Python运行时作为映像，而无需安装。然后，您的构建可以在应用程序代码的旁边包含基本的Python映像，以确保您的应用程序，其依赖项和运行时都一起运行。

这些可移植映像由称为 Dockerfile 的东西定义。

4 用Dockerfile定义一个容器

Dockerfile 将定义容器内部环境中发生的事情。在这种环境内虚拟化了对网络接口和磁盘驱动器等资源的访问，该环境与系统的其余部分隔离，因此您必须将端口映射到外部环境，并具体说明那个环境中要“复制”的文件。但是，这样做之后，您可以期望在此 Dockerfile 中定义的应用程序构建无论在任何地方运行都将表现完全相同。

4.1 `Dockerfile`

创建一个空目录。并进入到新目录，创建一个名为 Dockerfile 的文件，将以下内容复制并粘贴到该文件中，然后保存。请注意理解你的新 Dockerfile 中每个语句的注释。

Are you behind a proxy server? 代理服务器可以在您的网络应用启动并运行后立即阻止其连接。如果您位于代理服务器后面，请使用ENV命令为您的Dockerfile添加以下行，以指定代理服务器的主机和端口：
在调用pip之前添加这些行，以使安装成功。

这个 Dockerfile 指向了我们尚未创建的几个文件，即 app.py 和 requirements.txt 。接下来创建这些。

5 应用本身

再创建两个文件 requirements.txt 和 app.py，并将它们与 Dockerfile 放在同一文件夹中。这样就完成了我们的应用程序，您可以看到它非常简单。当上述 Dockerfile 内置到映像中时，由于该 Dockerfile 的 ADD 命令，将显示 app.py 和 requirements.txt，并且借助 EXPOSE 命令，可以通过 HTTP 访问 app.py 的输出。

5.1 `requirements.txt`

5.2 `app.py`

现在，我们看到 pip install -r requirements.txt 安装了Python的Flask和Redis库，并且该应用程序打印了环境变量 NAME 以及对 socket.gethostname（） 的调用的输出。最后，由于Redis没有运行（因为我们仅安装了Python库，而没有安装Redis本身），因此我们应该期望在此处使用它的尝试会失败并产生错误消息。

注意：在容器内访问主机名将检索容器ID，这类似于正在运行的可执行文件的进程ID。

这就是神奇的地方！您无需在系统上使用Python或Requirements.txt中的任何内容，也无需构建或运行此映像即可在系统上安装它们。似乎您并没有真正使用Python和Flask设置环境，但是已经有了。

5.3 Build the app

我们准备构建该应用程序。确保您仍在新目录的顶层。使用 ls 命令应该显示以下内容：

现在运行build命令。这将创建一个Docker映像，我们将使用 -t 对其进行标记，给他起一个友好的名字。

你构建的 images 在哪里呢？它位于计算机的本地 Docker 映像注册表中：

5.4 Run the app

运行应用，使用 -p 将计算机的端口 4000 映射到容器的已发布端口 80：

您应该在 http://0.0.0.0:80 看到一条消息，指出Python正在为您的应用提供服务。但是该消息是从容器内部发出的，它不知道您已将该容器的端口80映射到4000，从而生成了正确的URL http://localhost:4000。

在网络浏览器中转到该URL，以查看网页上提供的显示内容。

注意：如果您在Windows 7上使用Docker Toolbox，请使用 Docker Machine IP 代替 localhost。例如，http://192.168.99.100:4000/。要找到IP地址，请使用命令 docker-machine ip。

您也可以在 shell 程序中使用curl命令查看相同的内容。

此端口重新映射为4000:80，目的是演示 Dockerfile 中的 EXPOSE 内容与使用 docker run -p 发布的内容之间的区别。在后面的步骤中，我们将主机上的端口80映射到容器中的端口80，并使用 http:// localhost 。

在终端中按 CTRL + C 退出。

在Windows上，明确停止容器在Windows系统上，CTRL + C不会停止容器。因此，首先键入CTRL + C以返回提示（或打开另一个shell），然后键入 docker container ls 列出正在运行的容器，然后键入 docker container stop 容器名称或ID来停止容器。否则，当您尝试在下一步中重新运行容器时，将从守护程序中收到错误响应。

现在，让我们以分离模式在后台运行该应用：

您将获得应用程序的长容器ID，然后将其踢回终端。您的容器在后台运行。您还可以看到带有 docker container ls 的缩写容器ID（并且在运行命令时两者可以互换使用）：

您会看到CONTAINER ID与 http:// localhost:4000上的内容匹配。现在使用docker container stop 通过容器ID结束进程，如下所示：

5.5 Share your image

为了演示我们刚刚创建的图像的可移植性，让我们上传构建的图像并在其他地方运行它。毕竟，当您要将容器部署到生产环境时，您将需要学习如何推送到注册表。

注册表是存储库的集合，而存储库是图像的集合，类似于GitHub存储库，只是已经构建了代码。注册表上的帐户可以创建许多存储库。 Docker CLI默认使用Docker的公共注册表。

注意：我们将在这里使用Docker的公共注册表是因为它是免费的且已预先配置，但有许多公共选项可供选择，您甚至可以使用Docker Trusted Registry设置自己的私有注册表。

5.5.1 Log in with your Docker ID

如果您没有Docker帐户，请在https://cloud.docker.com/上注册一个。记下您的用户名。

登录到本地计算机上的Docker公共注册表。

5.5.2 Tag the image

用于将本地映像与注册表上的存储库关联的表示法是 username/repository:tag。该标签是可选的，但值得推荐，因为它是注册管理机构用来给Docker映像提供版本的机制。给存储库命名并为上下文标记有意义的名称，例如 get-started:part2。这会将 get-started 存储库中，并将其标记为 part2。

现在，将它们放在一起以标记图像。使用您的用户名，存储库和标签名称运行 docker tag image，以便该图像将上传到您所需的目的地。该命令的语法为：

For example:

运行 docker images 以查看新标记的图像。（您也可以使用 docker images ls)。

5.5.3 Publish the image

将您标记的图像上传到存储库：

完成后，此上载的结果将公开提供。如果登录到 Docker 中心，您将看到新映像及其拉取命令。

5.5.4 从远程存储库中提取并运行映像

从现在开始，您可以使用docker run并通过以下命令在任何计算机上运行您的应用程序：

如果该映像在计算机上本地不可用，则Docker将从存储库中提取该映像。

无论docker run在何处执行，它都会将您的映像以及Python和所有来自requirements.txt的依赖项拉出，并运行您的代码。所有这些都以整齐的小包装一起运送，并且主机无需安装任何东西即可运行，Docker除外。

6 第二部分总结

仅此页而已。在下一节中，我们将学习如何通过在服务中运行此容器来扩展应用程序。

7 总结和备忘单（可选）

这是此页面所涵盖内容的终端记录：

这是此页面上的基本Docker命令的列表，以及一些相关的命令（如果您想在继续之前进行一些探索）。