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使用Docker開發(fā)python Web 應(yīng)用

系統(tǒng) 2085 0

本文中,我將嘗試展示用Docker開發(fā)python應(yīng)用(主要是Web應(yīng)用)的可行方法。雖然我本人專注于Python的Flask微框架,但本文目的是演示如何通過Docker更好地開發(fā)和共享應(yīng)用程序,(由任何語言和框架開發(fā)的應(yīng)用程序)。Docker通過封裝依賴項,大大減少了開發(fā)環(huán)境和正式產(chǎn)品的差距。

大多數(shù)Python開發(fā)人員在開發(fā)中使用virtualenv。它提供了一種易用的機制讓應(yīng)用程序使用自己專用的依賴項,這些依賴項可能與在其它應(yīng)用程序或操作系統(tǒng)存在沖突(尤其是不同的Pyhton版本,還有不同的庫版本等等)。個人而言,我對virtualenv一直沒有太大興趣,原因如下:

我經(jīng)常忘記啟用它,或者在切換工程時忘記切換它,這會遇到含糊的出錯信息,另人倍感困惑。

它無法提供“純粹的”隔離,只能是Python級別的隔離(系統(tǒng)庫和非python的依賴項仍然會出問題)。

我通常不想在正式產(chǎn)品中運行它,這就意味著在開發(fā)環(huán)境和正式產(chǎn)品的不一致。

它讓人感覺有點“黑客”作法:它是依靠修改腳本和設(shè)置新路徑實現(xiàn)的。

( 查看 pythonrants的這篇文章 了解更多為什么你可能不想用virtualenv )

那么,怎么做Docker才能變得更好呢?Docker本質(zhì)上提供了非常輕量化的VMs(在說法上可以稱為“容器”),我們可以使用其創(chuàng)建一個高標(biāo)準隔離并能大大減少失配的開發(fā)和產(chǎn)品環(huán)境。(如果你不熟悉Docker,卻還想學(xué)習(xí)更多,你可以查看我在愛丁堡技術(shù)座談會上介紹Docker的談話)。

當(dāng)我們建立一個小型的可視化Web APP,我自己和Mark Coleman使用這種方法(文檔在這)。這(里面)劃出了一個基本鏡像安裝Python 2.7,還有一些Flask管理以及PostgreSQL的內(nèi)容。我會依據(jù)這個鏡像去開發(fā)一個hello world的Web應(yīng)用。我假設(shè)你是在Linux上開發(fā),并且你已經(jīng)有g(shù)it,還安裝了Docker,MacOS的指令應(yīng)該非常類似。通過克隆和建立基本鏡像開始:

            
$ git clone https : //github.com/mrmrcoleman/python_webapp
$ docker build ?C t python _ webapp .


          

現(xiàn)在,我們需要為容器中添加一些代碼并詳細寫明。我們打算新建一個僅僅指向Docker鏡像的項目來完成這項工作,而不是直接修改之前的項目。

創(chuàng)建一個具有下列結(jié)構(gòu)的新項目:

            
├── Dockerfile
├── example _ app
│ ├── app
│ │  ├── __init__ . py
│ │  └── views . py
│ └── __init__ . py
├── example_app . wsgi


          

或者克隆該地址的示例項目: https://github.com/amouat/example_app.git

在example_app/app/_init_.py中寫入:

            
from flask import Flask
app = Flask ( __name__ )
from app import views


          

使另一個_init_.py為空。在views.py中寫入:

            
from app import app
@ app . route ( ‘/' )
@ app . route ( ‘/index' )
def index () :
return “Hello, World!”


          

以上就是我們的一個hello world應(yīng)用的最小flask版本。我在 這個教程中也使用過類似的代碼,所以如果你剛剛接觸Flask或者Python,你可以根據(jù)上述提到的教程,使用Docker而不是virtualenv繼續(xù)學(xué)習(xí)。

為了使之運行在Docker容器內(nèi)部,我們還需要做一些操作。在我們的實例Apache服務(wù)器中,example_app.wsgi文件包含了連接Python代碼和web服務(wù)器的指令。該文件應(yīng)當(dāng)包含下列內(nèi)容:

            
import site
site . addsitedir ( ‘/opt/example_app/' )
from app import app as application


          

最終,我們需要一個Dockerfile來構(gòu)建容器并運行容器。在我們的實例中,它看起來是這樣的:

            
FROM python_webapp
MAINTAINER amouat
ADD example_app . wsgi / var / www / flaskapp / flaskapp . wsgi
CMD service apache2 start && tail ?C F / var / log / apache2 / error . log


          

ADD那行為啟動WSGI注入了一些代碼。CMD那行在啟動容器,啟動apache web服務(wù)器時獲取任何可能的錯誤信息,并將其發(fā)送至stdout。

如果你下列操作:

復(fù)制代碼 代碼如下:
$ docker build ?C t example _ app .
$ docker run ?C p 5000 : 5000 ?C v $( pwd ) / example_app :/ opt / example_app / ?C i ?C t example_app

你應(yīng)當(dāng)會得到這樣的回饋:通過瀏覽器打開地址localhost:5000,你會看到你的網(wǎng)站正在運行。如果你實在VM或者vagrant中運行,記得打開5000端口。

現(xiàn)在我們運行了web服務(wù)器,已經(jīng)非常接近我們在產(chǎn)品中使用的東西了(我有意的使用Apache來做這點而不是Python默認的web服務(wù)器)。我們通過從主機向容器映射的方式向容器中注入代碼;也可以在Dockerfile命令行中是用ADD來添加代碼,但那樣的話當(dāng)我們隊代碼進行改動時,每次都需要重新構(gòu)建容器。

然而,這仍然不是很好 ;開發(fā)中我們真的希望使用很大程度上幫助我們調(diào)試的Python web服務(wù)器。該高興的是我們不用對Dockerfile進行任何修改。在example_app文件從創(chuàng)建一個run.py文件開始,按照一下內(nèi)容:

            
! flask / bin / python

from app import app

app . run ( debug = True , host = ‘0.0.0.0' )


          

這將啟動Python的帶調(diào)試的web服務(wù)器并監(jiān)聽所有連接,我們也能從容器外訪問。現(xiàn)在用下列命令重啟容器:

$ docker run -p 5000:5000 -v $(pwd)/example_app:/opt/example_app/ -i -t example_app python /opt/example_app/run.py

你能看到網(wǎng)頁又運行了。這次我們顯式地提供運行的命令(”python /opt/example_app/ryn.py”),它覆蓋了Dockerfile中的CMD行的設(shè)置。現(xiàn)在如果編輯在主機上的源程序,就能馬上看到網(wǎng)頁上的改變。

讓我們花點時間看看我們的收獲:

一個運行在隔離容器中的web應(yīng)用,容器完全封裝了應(yīng)用的Python依賴項和系統(tǒng)依賴項。

能夠使用現(xiàn)有編輯器或IDE開發(fā)代碼并直接查看變化,就像在本地編輯一樣。

比以前更接近正式產(chǎn)品的運行環(huán)境。

沒有使用virtualenv。

如果你想知道如何以這種方式建立程序發(fā)布的途徑,可以看看Mark Coleman寫的關(guān)于前面提到的可視化Web應(yīng)用的文章。

不幸的是,這一切還不完美。還有下列幾個問題:

你可能仍會遇到需要使用virtualenv或其等價解決方案的情況,例如庫的操作系統(tǒng)版本與你的程序所需版本間的沖突。

我們還沒完全解決數(shù)據(jù)托管的問題,仍需做某些測試。

我假設(shè)的“產(chǎn)品”是一個Docker容器,但實際情況常常并非如此而且Docker托管本身也剛剛起步。

盡管如此,我仍然認為這向軟件開發(fā)的更好未來邁了一大步,大大減輕了部署軟件和管理依賴項的痛苦。


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