準備

• 已經安裝好Docker 1.13或者以上的版本。
• 讀完的上一篇文章（基本引導）。
• 簡單的測試一下你的本地環境是否已經OK了：docker run hello-world。

介紹

讓我們開始構建一個Docker應用吧。這篇文章介紹的是，Docker整個結構層次中最底層的一個，那就是容器。上一個層級是服務，服務定義了容器的行為，這會在下一篇文章中介紹。最後一個，也是最高的一個層級，是堆疊，定義了所有服務的互動，這在之後也會被介紹。

• Stack（堆疊）
• Services（服務）
• Container（容器）——你正在看的

走進新的開發環境

在沒有Docker的時候，如果你想寫一個Python應用，你首先要做的是安裝一個Python的執行環境。但是，你的機器的環境必須是這樣，才能使得應用可以正常執行，而且，伺服器也必須有這樣的環境。

有了Docker，你可以直接通過映象來獲得一個Python的執行環境，不需要安裝哦。然後把你的程式碼和這個映象放到一起，當然還要加上你的程式碼所需的依賴。

這些融合在一起，就形成了一個新的映象，定義這個融合邏輯的就是Dockerfile。

使用Dockerfile來定義一個容器

Dockerfile是用來定義你的容器。對於一些資源訪問，比如網絡卡、磁碟，在容器裡都是虛擬化的，和宿主機都是隔離的，因此，你必須把容器內的資源和宿主機的資源做一個對映；還需要指定你想要把哪些檔案copy到你的容器裡（比如你的程式碼）。當然，你還希望這個寫好的Dockerfile在任何地方執行都是一樣的。

Dockerfile

建立一個空目錄，然後在裡面新建一個檔案Dockerfile：

# 使用Python官方映象作為映象的基礎
FROM python:2.7-slim

# 設定工作空間為/app
WORKDIR /app

# 把當前目錄下的檔案拷貝到 容器裡的/app裡
ADD . /app

# 安裝requirements.txt中指定的依賴
RUN pip install -r requirements.txt

# 開放80埠
EXPOSE 80

# 設定 NAME 這個環境變數
ENV NAME World

# 當容器啟動時，執行app.py
CMD ["python"
 
, "app.py"]

這個Dockerfile中需要的幾個檔案還沒有準備好，app.py和requirements.txt，所以我們繼續吧。

應用

在Dockerfile同一個目錄下，建立這兩個檔案。因為ADD命令需要把這些拷貝進容器裡。而且app.py中的伺服器輸入埠也正好是80，這會因為配置了EXPOSE而暴露出來。

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)

可以看出，pip install -r requirements.txt安裝了Flask和Redis的庫，應用打印出NAME這個環境變數和socket.gethostname。最後，因為Redis沒有執行（pip安裝的只是使用Redis的庫，並不是Redis本身），所以我們應該做嘗試連線Redis，如果連線失敗就列印錯誤資訊。

注意：在容器內部訪問主機名時，會檢索容器的ID，類似於程序ID。

構建應用

就這樣！你不需要安裝Python，不需要安裝requirements.txt中指定的任何依賴。看起來，你什麼都沒做，但是其實你已經做完了。

執行ls（預設為類Unix環境）：

$ ls
➜  demo ls
Dockerfile       app.py           requirements.txt

現在來執行構建命令。這個會建立一個Docker映象，-t可以讓你給映象自定義一個名字：

docker build -t friendlyhello .

你肯定要問要，你的映象在哪裡？他就在你的本地Docker映象註冊中心：

$ docker images

REPOSITORY            TAG                 IMAGE ID
friendlyhello         latest              326387cea398

執行你的應用

執行，當然還要對映埠號，我們需要使用-p：

docker run -p 4000:80 friendlyhello

你可以看到Python啟動是提醒你訪問http://0.0.0.0:80。但是不要忘記這個響應是從容器內返回的哦，而我們把容器內的80埠對映到宿主機的4000埠了，所以，我們應該訪問http://localhost:4000。

開啟瀏覽器，可以看到：

你也可以使用curl來看響應內容：

$ curl http://localhost:4000

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

按鍵CTRL+C可以退出Docker。

現在試試在後臺執行這個Docker應用：

docker run -d -p 4000:80 friendlyhello

執行完後臺執行的命令後，你可以獲得一個容器的ID

➜  demo docker run -d -p 4000:80 friendlyhello
b0054baaca448f3b30b01004de98be45fbb9aaccd850137629220bbc730b0a1a

你也可以使用docker ps來看到縮短的容器ID:

➜  demo docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                  NAMES
b0054baaca44        friendlyhello       "python app.py"     About an hour ago   Up About an hour    0.0.0.0:4000->80/tcp   keen_beaver

當然也可以在http://localhost:4000上看到這個容器ID。你可以使用docker stop來結束這個程序，後面要加上容器ID哦：

➜  demo docker stop b0054baaca44
b0054baaca44

分享你的映象

為了展示Docker的便捷性，我們來嘗試上傳這個映象吧，然後再證明可以run anywhere。

註冊中心就是一個映象的倉庫的集合——有點類似GitHub（程式碼倉庫）。一個賬號可以建立很多個倉庫。docker預設情況下就是Docker公共註冊中心。

我們這裡使用Docker的公共註冊中心，僅僅是因為他是免費而且是預設的。不過還是有很多公開的註冊中心可以選擇的，甚至你可以設定一個私服。

登入

如果你沒有賬號，那你需要先註冊一個。

然後在你的本機上使用：

docker login

給映象打標籤

映象的標記一般這樣命名username/repository:tag。tag是可選的，不過推薦使用tag，這樣可以給映象加一個版本。建議把倉庫名和標籤名都起得有意義一些，比如get-started:part1。這樣會把映象放到get-started倉庫裡，打上part1的標籤。

語法是docker tag image username/repository:tag，現在開始用命令來嘗試打標籤吧：

➜  demo docker tag friendlyhello dubbyyoung/get-started:part1
➜  demo docker images                                        
REPOSITORY               TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
dubbyyoung/get-started   part1               4ac5012183e0        4 hours ago         194 MB
friendlyhello            latest              4ac5012183e0        4 hours ago         194 MB
python                   2.7-slim            d962f7a9f2f1        2 days ago          182 MB
hello-world              latest              1815c82652c0        9 days ago          1.84 kB
➜  demo 

推送到遠端

推送的命令是：

docker push username/repository:tag

我執行的結果是：

➜  demo docker push dubbyyoung/get-started:part1
The push refers to a repository [docker.io/dubbyyoung/get-started]
b57286e58751: Pushed 
7b71bca6a91c: Pushed 
cdc93fd01629: Pushed 
553c628e7577: Mounted from library/python 
8f02c55c4e74: Mounted from library/python 
15d2fe96bb43: Mounted from library/python 
0d960f1d4fba: Mounted from library/python 
part1: digest: sha256:6d816f3a86c74e8855cef96750ff1da98eb11747c4a31cbb486b92dd20e075e6 size: 1787

隨時隨地都可以執行了

到了這一步，你可以使用docker run在任何一個機器上運行了：

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

如果本地沒有這個映象，Docker會自動去遠端拉取：

➜  demo docker run -p 4000:80 dubbyyoung/get-started:part1
 * Running on http://0.0.0.0:80/ (Press CTRL+C to quit)

注意：如果你不指定標籤:tag，那麼預設的就是:latest，不管是構建的時候還是執行的時候。