Docker 命令详解：容器、镜像、网络和数据卷管理

Docker 是一个开源的应用容器引擎，它允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
以下是一些常用的 Docker 命令及其用法和场景：

命令： docker run [OPTIONS] IMAGE [COMMAND] [ARG...]
用法： 启动一个新容器。
场景： 当你想要从一个镜像创建一个新容器并运行一个命令时使用。
示例：

启动一个名为 my_container 的 ubuntu 镜像容器并执行 echo "Hello, Docker!" 命令：
```
docker run -name my_container -it ubuntu echo "Hello, Docker!"
```

命令： docker pull [OPTIONS] NAME[:TAG|@digest]
用法： 从仓库拉取或者更新指定的镜像。
场景： 当你需要下载一个镜像到本地仓库时使用。
示例：

命令： docker images [OPTIONS]
用法： 列出本地存储的镜像。
场景： 当你需要查看本地所有镜像列表时使用。
示例：

命令： docker ps [OPTIONS]
用法： 列出当前运行的容器。
场景： 当你需要查看当前运行的容器列表时使用。
示例：

命令： docker stop [OPTIONS] NAME|ID
用法： 停止一个运行中的容器。
场景： 当你需要停止一个不再需要的运行中的容器时使用。
示例：

命令： docker rm [OPTIONS] NAME|ID
用法： 删除一个或多个容器。
场景： 当你需要删除一个不再需要的容器时使用。
示例：

命令： docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]
用法： 将容器的当前状态作为一个新的镜像保存。
场景： 当你对一个运行中的容器做了修改，并希望保存这些修改作为一个新的镜像时使用。
示例：

将名为 my_container 的容器提交为一个新镜像，命名为 new_image：
```
docker commit my_container new_image
```

命令： docker exec [OPTIONS] NAME|ID COMMAND [ARG...]
用法： 在运行的容器中执行命令。
场景： 当你需要在运行中的容器中执行命令时使用。
示例：

命令： docker logs [OPTIONS] NAME|ID
用法： 获取容器的日志输出。
场景： 当你需要查看或跟踪容器的输出时使用。
示例：

命令： docker network [OPTIONS] COMMAND
用法： 管理 Docker 的网络设置。
场景： 当你需要创建或管理容器的网络连接时使用。
示例：

命令： docker volume [OPTIONS] COMMAND
用法： 管理 Docker 的数据卷。
场景： 当你需要持久化或共享容器数据时使用。
示例：

挂载一个数据卷到容器：

docker run -d --name my_container -v my_volume:/path/to/mounted_volume my_image

挂载一个本地目录到容器：

docker run -d --name my_container -v /local/path:/path/to/mounted_volume my_image

挂载一个只读卷：

docker run -d --name my_container -v my_volume:/path/to/mounted_volume:ro my_image

挂载多个卷：

docker run -d --name my_container -v my_volume:/path/to/mounted_volume -v another_volume:/path/to/another_mounted_volume my_image

说明：

create: 创建一个新的数据卷。
ls: 列出所有本地数据卷。
inspect: 显示关于一个或多个数据卷的信息。
rm: 删除一个或多个数据卷。
mount: 挂载一个数据卷或本地目录到容器中。
在挂载数据卷时，你可以使用本地目录，也可以挂载现有的数据卷。挂载时指定的路径在容器内部可见，并且可以作为容器内的文件系统路径使用。还可以通过 :ro 选项将卷挂载为只读，或者使用 :Z 选项（在 Linux 上）来设置卷的权限。
数据卷是 Docker 中非常重要的一个功能，它使得数据的持久化和共享变得简单，并且可以跨容器的使用数据卷，这在多个容器之间共享数据时非常有用。