把Python程序打包成Docker镜像

前提：

1. 母机上已安装anaconda
2. 了解基本的Docker概念、最基本的命令

本文中涉及到的主要命令：

• docker pull ：从docker hub拉取某个镜像
• docker image ls：查看当前系统中的所有镜像
• docker build：根据Dockerfile创建一个镜像
• docker run：启动某个镜像，运行一个容器
• docker ps：查看当前系统中所有运行中的容器
• docker ps -a：查看所有容器，不管是否运行

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1. 母机上创建python虚拟环境

创建：
conda create -n your_project_name python=3.6
这样会创建一个只有pyhton3.6的环境。

进入虚拟环境：
conda activate your_project_name

example

2. 在虚拟环境中，部署自己的程序和相关文件

安装python依赖，记得记录下来安装了那些包：

上传自己的代码、文件，确保在当前环境下可以正常运行（记住一定要在自己的虚拟环境中）。

3.编写dockerfile

先安装一个基础的镜像，如python3.6环境
docker pull silverlogic/python3.6

直接pull可能会比较慢，可以通过阿里云镜像加速：
https://cr.console.aliyun.com/#/accelerator

直接在命令行复制图中的命令即可。

pull一个python3.6的镜像

然后就开始编写Dockerfile了！
首先我以我的项目为例，来明确几个概念：
项目根目录： \trp_service\
在根目录下，我的文件有这些：

其中，start.sh是我的启动文件，通过sh start.sh即可运行我的服务trp_service.py
这个python程序启动后，会生成一个api，提供词向量计算服务。内部的api端口是9000.

接下来我们编写Dockerfile文件：
在项目的根目录 \trp_service\里，我创建了一个文件，名为Dockerfile，注意只能是这个名字。然后我们进入Dockerfile文件，按照如下内容编写：

FROM silverlogic/python3.6
MAINTAINER gby

ENV BUILD_HOME /trp_service

RUN pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/;\
        ... ...
    pip install bert4keras==0.8.4 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

COPY . $BUILD_HOME
RUN chmod 777 $BUILD_HOME/start.sh

WORKDIR $BUILD_HOME

CMD $BUILD_HOME/start.sh

注释

4. 开始创建我的Docker镜像

在当前的项目目录中，执行如下命令：
docker build -t trp:v1 .

• -t参数后，输入名字：版本
• 注意命令最后有一个 . ，这是指在当前的目录下去寻找Dockerfile文件。
  
  build成功

创建之后，可以通过docker image ls查看系统镜像，发现trp已经创建好了：

5.启动镜像，生成容器，调用容器内的服务

通过命令：
docker run -itd -p 9000:9000 trp:v1
即可启动服务。
此时通过docker ps查看当前运行的容器：

能看到，就说明容器已经启动成功。

在命令中，我通过-p来设置宿主机和容器内的端口映射。故现在我在宿主机，也可以通过9000端口来访问我容器内的服务了：