1. 问题说明

我用python写了一个简单的算法服务，要部署到linux操作系统下，需要用到很多依赖包。为了简便起见，可以将这个算法服务打包成docker镜像，然后发布。这样只需要配置好了docker环境，做好端口映射，基于该镜像启动容器即可调用。

2. Step-by-step

2.1 拉取一个基础操作系统

我的理解是，python环境要基于一个操作系统而运行。这就好比必须要有水，船才能行驶。对于python的“水”，我选择了ubuntu。当然也可以选择linux的其他发行版本，这里不做讨论。

拉取的操作是非常简单的，也不会有问题：

docker pull ubuntu

拉取成功之后，可以查看一下：

docker images

2.2 基于镜像启动一个容器

我的docker是装在centos虚拟机上的，虚拟机可以访问网络，为了确保生成的容器可以访问网络，在执行docker run命令时，需要注意设置一下参数：

docker run -it --network host ubuntu /bin/bash

与一般的操作不同的是，这里我指定了--network的值，这个参数的默认值是bridge，如果不加更改，在我的尝试中容器内是无法访问网络的。参数值host的意思就是说，容器可以和其所在主机共用一个网络。

2.3 从apt-get到conda

进入容器之后，就需要安装python环境了。为了方便python包管理，强烈建议利用conda！同时，为了减小体积，建议安装Miniconda。

如无意外，基础的ubuntu镜像里面可连接网络的就只有apt-get了，而这个命令是无法安装conda的。所以，我们需要先安装wget命令：

apt-get update  # 同步一下本地的包列表，这是一个良好的习惯。
apt-get install wget

安装完wget之后，接着就可以从网络上下载Miniconda的安装包了（网络真是个好东西啊）：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Miniconda安装包的路径可以去官网找到，还有各种不同的python版本，就不多说明了。

这样，下载的*.sh文件就出现在了当前路径下。接下来是安装：

sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

按几次回车，一路采用默认的设置就好。

安装完成之后，可能需要重新生效一下配置文件（如果你没有按照默认设置而是修改了conda的安装路径，那么下面的路径也可能改变，我没试过，需要注意）：

source /root/.bashrc

好了，至此，python环境就安装好了，接下来就是安装需要的第三方包，不管是用pip还是conda就随心所欲吧，因为联网了（网络真是个好东西啊！）。

2.4 生成镜像

当我们在容器里面的工作完成之后，输入exit跳出容器，然后利用docker commit命令基于该容器生成一个新的镜像：

docker commit -a "An author name" d23ss my-first-image

当然，不指定-a也是没有问题的。想了解每一个参数的意思，查看帮助文档吧，这个命令很简单。

2.5 镜像到文件

最后一步，就是将镜像保存为文件：

docker save -o /a-python-base-image dsx21

-o指定了输出文件的地址，dsx21是新生成的镜像的唯一标识（实际上只是唯一标识的前几位，只要能够与其他镜像区分，只取一位也是可以的。容器也是同理）。

3. 未完待续

上面罗列了大概的流程，当然不够全面，有一些内容我没写，例如将镜像文件从虚拟机里面考到主机上，我觉得这个没啥难度了。还有一些我准备下次再写，就是端口映射问题。因为这确实是个问题，我还没有搞懂。

下一篇文章，我将用一个例子把这个流程走通，即：在容器内利用flask部署一个服务，容器外进行GET/POST请求。

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