【Docker】dockerfile学习

目录

  • 一、Dockerfile文件说明
    • FROM
    • RUN
    • WORKDIR
    • ADD
    • COPY
    • ENV
  • 二、例子解析
  • 三、构建Dockerfile实例
    • （FROM ubuntu:20.04）部署一整套的系统和目标软件
    • （FROM python:3.7）专注于Python应用的快速部署
    • （FROM ubuntu:20.04） 与 （FROM python:3.7）的区别
  • 四、运行 Dockerfile
    • 构建镜像 docker build
    • 运行容器 docker run
  • 五、错误处理
    • 重启docker是首选项
    • FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

Dockerfile是一个包含用于组合映像的命令的文本文档。
可以使用在命令行中调用任何命令。
Docker通过读取Dockerfile中的指令自动生成映像。
在Linux 和 Centos中运行代码是会print到控制台的

一、Dockerfile文件说明

Dockerfile 一般分为四部分：

  1. 基础镜像信息
  2. 维护者信息
  3. 镜像操作指令
  4. 容器启动时执行指令

#为 Dockerfile 中的注释符号，一个声明以＃字符开头则被视为注释。

FROM

Docker以从上到下的顺序运行Dockerfile的指令。
为了指定基本映像，第一条指令必须是FROM。

格式：

　　FROM <image>FROM <image>:<tag>FROM <image>@<digest>

示例：

　　FROM mysql:5.6
注：tag或digest是可选的，如果不使用这两个值时，会使用latest版本的基础镜像

可以在Docker文件中使用RUN，CMD，FROM，EXPOSE，ENV等指令。

RUN

RUN用于在镜像容器中执行命令，其有以下两种命令执行方式：

  1. shell执行格式：
RUN <command>

示例

RUN apk update
  1. exec执行格式：
RUN ["executable", "param1", "param2"]

示例：

RUN ["/etc/execfile", "arg1", "arg1"]

注：RUN指令创建的中间镜像会被缓存，并会在下次构建中使用。如果不想使用这些缓存镜像，可以在构建时指定–no-cache参数，如：docker build --no-cache

WORKDIR

在Dockerfile中，WORKDIR指令用于为后续的指令设定工作目录。通过使用WORKDIR指令，可以指定在构建镜像过程中执行命令的目录。这使得在构建镜像时，可以在指定的目录中执行RUN、CMD、ENTRYPOINT、COPY和ADD等指令。

WORKDIR指令的作用是持久性的，即在构建镜像的每一层中都存在，而不仅仅是作用于当前层。在Dockerfile文件中，WORKDIR指令可以出现多次，而且路径可以是相对路径，但它的路径是相对此前一个WORKDIR指令指定的路径。

此外，WORKDIR指令还可以用于切换后续命令执行的用户。在USER命令之前可以使用RUN命令创建需要的用户，然后在USER命令中切换到该用户执行后续命令。

ADD

命令ADD将本地文件添加到容器中，tar类型文件会自动解压(网络压缩资源不会被解压)，可以访问网络资源，类似wget
格式：

ADD <src>... <dest> # 其中<src>是被复制的文件与文件夹， <dest>是文件复制到的目的地ADD ["<src>",... "<dest>"] 用于支持包含空格的路径示例：ADD hom* /mydir/ # 添加所有以"hom"开头的文件ADD hom?.txt /mydir/ # ? 替代一个单字符,例如："home.txt"ADD test relativeDir/ # 添加 "test" 到 `WORKDIR`/relativeDir/ADD test /absoluteDir/ # 添加 "test" 到 /absoluteDir/

示例

ADD ./* /scraper/

将当前目录下的所有文件和文件夹复制到Docker镜像中的/scraper/目录下。其中，.表示当前目录，/*表示匹配当前目录下的所有文件和文件夹，/scraper/表示将文件复制到镜像中的目标路径。

COPY

COPY功能类似ADD，但是是不会自动解压文件，也不能访问网络资源

ENV

ENV设置环境变量
格式：

ENV <key> <value> #<key>之后的所有内容均会被视为其<value>的组成部分，因此，一次只能设置一个变量ENV <key>=<value> ... #可以设置多个变量，每个变量为一个"<key>=<value>"的键值对，如果<key>中包含空格，可以使用\来进行转义，也可以通过""来进行标示；另外，反斜线也可以用于续行

示例：

ENV myName John DoeENV myDog Rex The DogENV myCat=fluffy

二、例子解析

RUN apt update && apt install sudo && sudo apt update && sudo apt install --yes python3.9-distutils wget git

这段命令 RUN apt update && apt install sudo && sudo apt update && sudo apt install --yes python3.9-distutils wget git 在一个Dockerfile中具体进行了以下操作：

  1. apt update: 更新可用软件包列表。
  2. apt install sudo: 安装sudo命令行工具。
  3. sudo apt update: 使用sudo权限再次更新可用软件包列表。
  4. sudo apt install --yes python3.9-distutils wget git: 使用sudo权限安装python3.9-distutils、wget和git这三个软件包。

&&是shell中的逻辑运算符，表示只有左边的命令执行成功，右边的命令才会被执行。在Dockerfile中，RUN命令后面的所有命令都会在新的shell中执行，因此&&可以保证只有前一个命令成功，后一个命令才会被执行。

RUN wget --quiet https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \/bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /miniconda && rm ~/miniconda.sh

这段Dockerfile的命令执行以下操作：

  1. wget --quiet url.sh -O ~/miniconda.sh: 使用wget工具，静默下载从指定URL（这里是mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh）的脚本文件，并将其保存到用户主目录下，命名为miniconda.sh。
  2. /bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /miniconda : 使用/bin/bash命令运行刚才下载的miniconda.sh脚本，以便进行安装。注意，这里的-b选项表示要生成一个基本的安装，-p选项指定了安装路径（这里是/miniconda）。
  3. rm ~/miniconda.sh: 最后，删除已经运行过的miniconda.sh脚本文件，以清理工作空间。

这段命令的主要目的是在Docker镜像中安装Miniconda Python发行版。Miniconda是一个小型的Python发行版，它包含了Python、pip以及一些常用的科学计算库。它通常用于在Linux环境下进行科学计算和数据分析。

ENV PATH=/miniconda/bin:$PATH

在Dockerfile中使用ENV指令可以定义环境变量。在这个例子中，PATH=/miniconda/bin:$PATH定义了一个名为PATH的环境变量，其值设置为/miniconda/bin和现有的$PATH值的组合。

这样做是为了将Miniconda的路径添加到系统的环境变量中，以便在容器中运行Miniconda相关的命令。通过将Miniconda的路径添加到PATH环境变量中，容器内的其他命令或脚本可以轻松地访问并使用Miniconda。

$PATH表示现有的环境变量值，因此这行命令将Miniconda的路径添加到现有的$PATH中，而不仅仅是覆盖它。

RUN . /root/.bashrc && /miniconda/bin/conda init bash && conda install pycurl=7.45.1

这条命令做了以下几件事：

  1. RUN . /root/.bashrc: 运行 /root/.bashrc 文件。.bashrc 是一个bash shell的配置文件，通常用于设置环境变量或者定义别名等。这行命令可能是为了设置一些环境变量或者配置。
  2. RUN /miniconda/bin/conda init bash: 运行 conda init bash，这是初始化conda bash shell的命令。它将conda的命令添加到bash shell的初始化脚本中，这样每次开启新的bash shell时，都能自动运行conda的初始化命令。
  3. RUN conda install pycurl=7.45.1: 运行 conda install pycurl=7.45.1，这是使用conda安装pycurl的命令。这个命令会从conda的包管理器中下载并安装指定版本的pycurl包。

注意，这些命令都是在Dockerfile中的RUN指令下执行的，每次执行RUN指令，Docker都会新建一个层并执行该指令，然后提交为新的镜像层。所以，如果你的Dockerfile中有多个RUN指令，那么它们将在新的一层中依次执行。

三、构建Dockerfile实例

构建Docker镜像，简单来说分为以下两种：

  • 拉取CentOS的操作系统镜像并生成容器，然后在里面安装各种需要的环境，诸如SSH、Python等。好处就是容器内东西够多，几乎就是又一台服务器，想怎么玩都行。坏处就是吃机子服务器的性能，以我之前的某次作死为例，光镜像文件就得四个G，哪怕是备份文件也得七百兆起步。

  • 直接拉取Python镜像，简单粗暴，当然，也是需要自己手动安装各种环境的。好处就是容器偏小，备份和恢复起来较为方便。

（FROM ubuntu:20.04）部署一整套的系统和目标软件

FROM ubuntu:20.04# 配置miniconda的环境
RUN apt update && apt install sudo && sudo apt update && sudo apt install --yes python3.9-distutils wget gitRUN wget --quiet https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.1.0-1-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh && \/bin/bash ~/miniconda.sh -b -p /miniconda && rm ~/miniconda.sh
ENV PATH=/miniconda/bin:$PATH
RUN . /root/.bashrc && /miniconda/bin/conda init bash && conda install pycurl=7.45.1# 配置文件系统和系统依赖
WORKDIR /scraper
ADD ./* /scraper/RUN pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
RUN pip install --upgrade pipenv -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
ENV PIPENV_VENV_IN_PROJECT=1

（FROM python:3.7）专注于Python应用的快速部署

 #基础镜像   
FROM python:3.7
# 设置工作目录文件夹   
WORKDIR /code      
# 复制依赖文件   
COPY requirements.txt requirements.txt      
# 安装依赖   
RUN pip install -r requirements.txt
# 复制其他的脚本文件   
COPY keen_test.py keen_test.py      #当启动容器时候，执行change_step.py程序   
CMD ["python", "keen_test.py"]

（FROM ubuntu:20.04） 与 （FROM python:3.7）的区别

第一个Dockerfile也就是FROM ubuntu:20.4类型，是为了在一台电脑上部署一整套的系统和目标软件。它使用了ubuntu:20.04作为基础镜像，这意味着它会从Ubuntu操作系统的官方镜像开始构建，并在此基础上安装所需的软件和库。通过配置Miniconda环境和安装Python 3.9的相关工具，这个Dockerfile提供了一个全面的开发环境，适合于需要进行系统级配置和管理的应用场景。

第二个Dockerfile也就是FROM python3.7类型，则是为了已经在运行某个操作系统的电脑上部署Python应用。它使用了python作为基础镜像，这通常指的是Python官方的Alpine镜像，因为它体积小巧且高效。这个Dockerfile专注于Python应用的打包和运行，直接将应用程序文件复制到镜像中，并指定了Python应用的入口点。这种方法非常适合快速开发和部署简单的Python应用，尤其是那些没有复杂系统级依赖的应用。

简而言之，第一个Dockerfile提供了一个完整的开发和运行环境，适合于需要进行系统级配置和管理的情况；而第二个Dockerfile则更加轻量级，专注于Python应用的快速部署，适合于已有操作系统环境的电脑。

四、运行 Dockerfile

构建镜像 docker build

对应的Dockerfile文件直接命名为Dockerfile文件即可
使用以下命令在工作目录中构建Docker镜像：

docker build -t python-docker-demo .

.当运行docker build命令时，需要提供一个上下文路径（context path），这是Docker用来查找Dockerfile和相关文件的目录。如果没有提供上下文路径，Docker默认使用当前目录作为上下文路径。
在这种情况下，点.代表当前目录。所以，docker build -t python-docker-demo .的含义是：在当前目录下查找Dockerfile和其他相关文件，并基于这些信息构建一个名为python-docker-demo的镜像。

-t 标志是用来给新构建的镜像打标签的。

运行容器 docker run

构建完成后，可以运行该镜像。使用以下命令运行容器：

docker run python-docker-demo

此命令将启动一个容器。控制终端会输出对应的程序内容。

五、错误处理

重启docker是首选项

参考

service docker restart

反正也不耗时间，可以经常重启docker

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory

参考
参考

使用文件夹路径作为源，而不是使用通配符

如果想复制整个文件夹到镜像中，需要使用文件夹路径作为 COPY 指令的源。例如：

COPY myfolder /app/

在上述例子中，myfolder 文件夹及其所有内容将被复制到容器内的 /app/ 路径下。
也就是说调整Dockerfile的位置从：

-folder1
|   |-folder3
|   |-file.txt
|
-folder2
|
|
|-Dockerfile

改为：

|-更上一级的folder
|   |-folder1
|       |-folder3
|       |-file.txt
|   |-folder2
|
|
|
|-Dockerfile

请注意，COPY 指令的行为会根据你提供的源路径和目标路径的不同而有所不同。
如果你想要复制整个文件夹，你需要使用文件夹路径作为源，而不是使用通配符。

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1765200652242703024&wfr=spider&for=pc
https://www.jb51.net/python/306983mkz.htm
https://www.cnblogs.com/sweetorangezzz/articles/16733424.html
2024-2-18 01:36成功在centos创建了项目容器，并运行成功，高兴

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