【docker】基础操作

2024-04-22 22:37:15

目录

1.在根目录下创建文件：Dockerfile
2.创建docker镜像
3.容器测试运行
4.修改容器中的代码
5.创建基础镜像
6.基于基础镜像创建新的镜像
7.删除镜像

1.在根目录下创建文件：Dockerfile

FROM python:3.7.4
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
#CMD [ "python", "name_ner.py" ]

FROM baturayo/tensorflow2.1.0-py3.7.7
可以在：hub.docker.com 下载基础镜像，比如包含TensorFlow2.1的镜像。

复制pull后面的代码：
RUN pip install -r requirements.txt
运行根目录下的requirements，安装环境。
pip freeze >requirements.txt将当前项目的环境导入到根目录的requirements.txt中

2.创建docker镜像

在项目的根目录下输入：docker build -t name_ner .

name_ner是docker镜像的名称

输入：docker images 查看已创建的镜像

3.容器测试运行

创建容器
docker run -dit -p 6002:6002 --name ner name_ner:latest /bin/bash
容器名：ner
启动容器
docker start ner
进入容器
docker attach ner
运行代码
python name_ner.py

4.修改容器中的代码

将代码从外部拷贝到容器中替换原有的代码
docker cp /home/chenxin/main.py ner:/ “ner:/app/” 为容器的根目录
使用vi命令直接修改文件，需要安装vi包
使用挂载的方式

5.创建基础镜像

如果在工作中不同环境的包大部分是相同的，仅少数几个包不同，那么可以创建一个基础镜像，遇到不同的环境可以基于基础镜像安装少数几个包即可，可以省去大量安装包的时间。
基础镜像只有环境，无需创建app目录，Dockerfile内容：

FROM python:3.7.4
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

6.基于基础镜像创建新的镜像

Dockerfile内容：

FROM nlp_base:latest
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

"nlp_base"为镜像名称，"latest"为标签号，requirements.txt 中只需将本环境与基础镜像环境不同包的版本列出即可。

7.删除镜像

docker rmi 6f577458a64d

“6f577458a64d”为IMAGE ID

运行后出现：

停止使用该镜像的容器：

docker stop c7b485f637e6

删除该容器：

docker rm c7b485f637e6

再删除镜像：

docker rmi 6f577458a64d

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