容器

准备工作

• 安装Docker，版本为1.13或者1.13之上。
• 阅读第一篇文章的内容
• 给你的Docker环境一个快速的测试，确保所有的工作准备就绪：

docker run hello-world

介绍

是时候以Docker的方式开始构建一个应用程序了。我们从这个层次结构的底部开始，即它是一个容器，这是我们在这个界面上介绍的。在这个层次（容器？）之上是一个服务，它定义了容器在生产环境中的表现行为，在下一篇文章中我们会进行探讨。最后，在顶层是堆栈，定义了第5篇文章中介绍的所有服务的交互。

• 堆栈（第五篇文章介绍）
• 服务（第三篇文章介绍）
• 容器（这篇文章介绍，you are here）

你的新的开发环境

在过去，如果你写一个pyhton的应用，你的第一步是在你的机器上安装python的开发环境。但是需要你的机器上的运行环境与应用程序完美适合，并且也需要匹配生产环境。

利用docker,你能移植一个便捷的python的运行库作为镜像，无需安装。然后，通过构建包含python运行环境和你的应用代码一起的镜像，能够确保你的代码和运行环境完美结合并运行。

这些便捷的镜像通过被称作DockeFile的文件定义。

通过Dockerfile定义一个镜像

dockerfile定义了在容器内部跑什么运行环境。访问网络接口和磁盘驱动器等资源是在此环境中虚拟化的，与系统其余部分隔离，因此你需要将端口映射到外部世界，并明确要将哪些文件“复制”到 运行的环境。 然而，在完成这些之后，你可以预期，在此Dockerfile中定义的应用程序的构建在运行时的行为完全相同。

Dockerfile

创建一个空的文件夹。通过cd命令进入到新创建的文件夹，创建一个文件取名Dockerfile，复制以下内容到文件中，并保存。

# Use an official Python runtime as a parent image
FROM python:2.7-slim

# Set the working directory to /app
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --trusted-host pypi.python.org -r requirements.txt

# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World

# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "app.py"]

这个Dockerfile关联了2个我们还没有创建的文件，，即app.py和requirements.txt。下面我们来创建。

应用程序部分

创建2个文件，requirements.txt和app.py，并且将它们放到和Dockerfile放进同一个文件夹中。这就完成了我们的应用，你可以发现用创建应用很简单。当上面的Dockerfile构建成镜像,app.py和requirements.txt通过Add命令加入到镜像去了，Expose命令能够暴露端口，可以通过http访问。

requirements.txt

Flask
Redis

app.py

from flask import Flask
from redis import Redis, RedisError
import os
import socket

# Connect to Redis
redis = Redis(host="redis", db=0, socket_connect_timeout=2, socket_timeout=2)

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    try:
        visits = redis.incr("counter")
    except RedisError:
        visits = "<i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>"

    html = "<h3>Hello {name}!</h3>" \
           "<b>Hostname:</b> {hostname}<br/>" \
           "<b>Visits:</b> {visits}"
    return html.format(name=os.getenv("NAME", "world"), hostname=socket.gethostname(), visits=visits)

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=80)

现在我们看到pip install -r requirements.txt为Python安装Flask和Redis库，并且该应用程序打印环境变量NAME以及调用socket.gethostname（）的输出。 最后，因为Redis没有运行（因为我们只安装了Python库，而不是Redis本身），所以我们应该期望在这里尝试使用它会失败并产生错误消息。

那正是要点！ 您的系统上不需要Python或任何requirements.txt文件，也不需要在您的系统上安装或运行此映像。看起来你并没有真正用Python和Flask建立一个环境，但是你已经拥有了。

构建应用

我们已经为构建应用做好了准备。确保你对新建的文件与最高的权限。下面是通过ls命令，应该显示以下内容：

$ ls
Dockerfile      app.py          requirements.txt

现在运行构建命令。创建一个Docker镜像，通过-t标记，从而使镜像有一个友好的名字。

docker build -t friendlyhello .

你构建的镜像在哪里？在你的机器的本地Docker镜像注册库“

$ docker image ls

REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID
friendlyhello         latest              326387cea398

运行应用

运行应用程序，使用-p将机器的端口4000映射到容器的已发布端口80：

docker run -p 4000:80 friendlyhello

你应该在http://0.0.0.0:80看到一条消息，Python正在为你的应用程序提供服务。 但是该消息来自容器内部，它不知道将该容器的端口80映射到4000，

在浏览器中http://localhost:4000 可以查看网页上显示的显示内容。

你也可以通过curl命令查看相同的内容:

$ curl http://localhost:4000

<h3>Hello World!</h3><b>Hostname:</b> 8fc990912a14<br/><b>Visits:</b> <i>cannot connect to Redis, counter disabled</i>

这个4000：80的端口重映射是为了演示Dockerfile中的EXPOSE与使用docker run -p发布的内容之间的区别。 在后面的步骤中，我们只需将主机上的端口80映射到容器中的端口80并使用http：// localhost。

按CTRL+C结束进程。

现在可以让应用程序在后端进程中运行，用detached 模式。

docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

你可以获取应用的容器ID，通过容器ID将应用程序停止。 容器正在后台运行。 可以使用docker container ls命令查看缩写的容器ID：

$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED
1fa4ab2cf395        friendlyhello       "python app.py"     28 seconds ago

现在用docker containner stop 命令结束进程，需要用到 container id，如下：

docker container stop 1fa4ab2cf395

分享你的镜像：

为了演示我们刚才创建的容器具有可移植性，我们上传我们构建的映像并可以在其他的任何地方运行。 毕竟，当你想要将容器部署到生产环境时，弄需要知道如何推送注册仓库。

注册仓库是存储库的集合，而存储库是图像的集合 – 有点像GitHub存储库，但代码已经创建。 注册仓库上的帐户可以创建许多存储库。 docker CLI默认使用Docker的公共注册库。

登录dokcer Id

如果你还没有Docker帐户，请在网站cloud.docker.com注册一个帐户。 记下你的用户名。

登录到本地计算机上的Docker公共注册库。

$ docker login

标记镜像

将本地映像与注册库中的存储库相关联的命令是username / repository：tag。 该标签是可选的，但建议使用，因为它是注册管理机构用于为Docker镜像提供版本的机制。 为该上下文提供存储库并标记有意义的名称，例如get-started：part2。 这将图像放入启动存储库并将其标记为part2。

现在，把它放在一起来标记图像。使用你的用户名，存储库和标签名称运行码头标签图像，以便将图像上传到您想要的目的地。 该命令的语法是：

docker tag image username/repository:tag

比如：

docker tag friendlyhello john/get-started:part2

运行 docker image ls 命令去查看你的新的标记的镜像。

$ docker image ls

REPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
friendlyhello            latest              d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
john/get-started         part2               d9e555c53008        3 minutes ago       195MB
python                   2.7-slim            1c7128a655f6        5 days ago          183MB
...

推送镜像

上传你的标记的镜像去仓库

docker push username/repository:tag

完成后，此上传的结果将公开发布。 如果你登录到Docker Hub，则可以通过其pull命令在那里看到新映像。

从远程仓库获取并运行镜像

从现在起，你可以使用docker run并使用此命令在任何机器上运行你的应用程序：

docker run -p 4000:80 username/repository:tag

如果镜像在本地机器没有，docker 从仓库中拉取。

$ docker run -p 4000:80 john/get-started:part2
Unable to find image 'john/get-started:part2' locally
part2: Pulling from john/get-started
10a267c67f42: Already exists
f68a39a6a5e4: Already exists
9beaffc0cf19: Already exists
3c1fe835fb6b: Already exists
4c9f1fa8fcb8: Already exists
ee7d8f576a14: Already exists
fbccdcced46e: Already exists
Digest: sha256:0601c866aab2adcc6498200efd0f754037e909e5fd42069adeff72d1e2439068
Status: Downloaded newer image for john/get-started:part2
 * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)

无论docker run在哪里执行，它都会将你的镜像以及Python和requirements.txt中的所有依赖关系一起提取出来，并运行你的代码。 它们都在一个整洁的小包中，并且您不需要在主机上安装任何Docker。

总结

这就是这个页面的内容。 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我们的应用程序。

命令复习

这里列出了这个页面的基本Docker命令，以及一些相关的命令，如果你想在继续之前探索一下。

ocker build -t friendlyhello .  # Create image using this directory's Dockerfile
docker run -p 4000:80 friendlyhello  # Run "friendlyname" mapping port 4000 to 80
docker run -d -p 4000:80 friendlyhello         # Same thing, but in detached mode
docker container ls                                # List all running containers
docker container ls -a             # List all containers, even those not running
docker container stop <hash>           # Gracefully stop the specified container
docker container kill <hash>         # Force shutdown of the specified container
docker container rm <hash>        # Remove specified container from this machine
docker container rm $(docker container ls -a -q)         # Remove all containers
docker image ls -a                             # List all images on this machine
docker image rm <image id>            # Remove specified image from this machine
docker image rm $(docker image ls -a -q)   # Remove all images from this machine
docker login             # Log in this CLI session using your Docker credentials
docker tag <image> username/repository:tag  # Tag <image> for upload to registry
docker push username/repository:tag            # Upload tagged image to registry
docker run username/repository:tag