【docker】—— 部署python项目

使用docker部署python项目

这里默认已经安装好docker并进行了相关配置，只演示使用docker打包并部署一个简单的python项目。
更多docker基本操作参考：【docker】—— docker常用操作

下面是准备好的项目和程序：

项目结构：

项目：DOCKER_PYTHON_TESE
文件：main.ipynb

代码如下：

# main.ipynb代码import numpy as np
import networkx as nx
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个随机图
num_nodes =100# 节点数量
prob_edge =0.1# 边的生成概率
G = nx.erdos_renyi_graph(num_nodes, prob_edge)# 初始化节点状态：0表示未感染，1表示感染
node_states = np.zeros(num_nodes)# 随机选择一个感染节点
initial_infected = np.random.randint(num_nodes)
node_states[initial_infected]=1defpropagate_infection(G, node_states, infection_prob=0.3, steps=10):for _ inrange(steps):
        new_states = node_states.copy()for node in G.nodes():if node_states[node]==1:# 如果该节点已感染# 检查相邻节点for neighbor in G.neighbors(node):if node_states[neighbor]==0:# 如果邻居未感染# 以一定概率感染邻居if np.random.rand()< infection_prob:
                            new_states[neighbor]=1
        node_states = new_states
    return node_states

# 模拟感染传播
final_states = propagate_infection(G, node_states)# 可视化结果
pos = nx.spring_layout(G)# 布局
colors =['red'if state ==1else'lightblue'for state in final_states]
nx.draw(G, pos, node_color=colors, with_labels=True, node_size=200)
plt.title("Random Diffusion Model")
plt.show()

一、创建Dockerfile配置文件

Dockerfile是用来构建Docker镜像的文本文件（脚本文件），文本内容包含了一条条构建镜像所需的指令、参数和说明。可以在Docker文件中使用RUN，CMD，FROM，EXPOSE，ENV等指令。相关的配置参数介绍可以参考：【docker】——docker常用操作

为项目创建一个Dockerfile的配置文件

#  Dockerfile配置文件# 使用官方的 Python 3.10 运行时作为父镜像
FROM python:3.10-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 复制当前目录内容到容器中的工作目录
COPY ..# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 指定容器启动时执行的命令
CMD ["jupyter", "notebook", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root", "--no-browser"]

参数介绍

FROM：指定我们运行的环境为python3.10（基础镜像），我们根据项目的情况在Dockerhub搜索相关的基础镜像和版本，如下图：

在这里插入图片描述

Simple Tags下有不同的版本可以选择。

WORKIR：设置项目目录

COPY：把文件复制到容器

RUN：安装项目运行的依赖库

CMD：运行容器后要执行的命令

二、生成requirements.txt

为了方便项目的部署，我们可以创建requirements.txt来说明项目需要的依赖库。

安装pipreqs库 pip install pipreqs
自动生成requirements.txt pipreqs .

运行之后自动在项目目录下生成一个requirements.txt文件，如下图所示:
在这里插入图片描述
注：pipreqs是对于.py文件使用的，这里先把main.ipynb文件转成main.py然后自动生成，由于运行的是jupyter notebook文件，所以还要再requirements.txt中加上一个jupyter库，在实际操作过程中，大家可以根据实际情况来选择手动创建或自动生成。