数据分析师在使用传统物理机或云服务器上部署项目都会存在一些痛点
    比如：项目部署速度慢、资源浪费、迁移难且扩展低
    而使用Docker部署项目的优势包含：
    高效利用系统资源
    服务启动更快
    环境一致，迁移更加方便
    本篇文章将介绍Docker部署一个Python项目的常规流程
    1.Dockerfile描述文件
    Dockerfile是一个放置在项目根目录下的描述文件，可以利用Docker命令基于该文件构建一个镜像
    常用的指令包含：
    FROM
    用于定义基础镜像
    MAINTAINER
    指定维护者信息，可以省略不写
    RUN
    和「安装命令」连接在一起，可用于安装工具依赖包
    ADD
    将宿主机的文件，并进行解压
    COPY
    和ADD指令功能一样，但是不会进行解压操作
    WORKDIR
    用于切换工作目录
    VOLUME
    配置宿主机与容器的目录映射
    EXPOSE
    配置容器内项目对外暴露的端口号
    CMD
    指定容器启动后，运行的命令
    比如，可以运行某个命令启动项目
    2.实战一下
    使用Docker部署应用的常规流程是：
    开发项目并本地测试通过
    编写Dockerfile放置到项目根目录
    打包镜像文件
    运行镜像容器
    测试
    为了演示方便，这里以一个简单的Flask项目为例进行讲解
    2-1项目开发
    fromflaskimportFlask
    #安装依赖
    #pip3install-Uflask
    app=Flask(__name__)
    @app.route('/')
    defindex():
    return"测试容器部署!"
    if__name__=='__main__':
    app.run(host='0.0.0.0',port=8888)
    #浏览器访问测试
    #http://127.0.0.1:8888/
    项目开发完成，并在本地测试通过后就可以编写Dockerfile文件了
    2-2编写Dockerfile
    在项目根目录下，创建一个Dockerfile文件，使用上面的指令编写描述脚本
    需要注意的是，这里使用「EXPOSE」指令暴露的端口号与入口文件定义的端口号保持一致
    #Dockerfile
    FROMcentos:7.9.2009
    RUNyummakecachefast;
    RUNyuminstallpython3-develpython3-pip-y
    RUNpip3install-ihttps://pypi.douban.com/simpleflask
    COPYmain.py/opt
    WORKDIR/opt
    EXPOSE8888
    CMD["python3","main.py"]
    2-3构建镜像
    #在当前文件夹下，根据Dockerfile文件构建一个镜像
    #镜像名称：xag/my_flask_web
    #--no-cache：不使用旧的缓存进行镜像构建
    dockerbuild--no-cache-t"xag/my_flask_web".
    2-4运行镜像容器
    使用dockerrun命令基于镜像运行一个容器
    其中
    -d：代表容器在后台运行，不是基于前台运行
    --name：用于执行容器的别名
    -p：用于配置宿主机与容器的端口映射
    #-d：后台运行
    #宿主机（9999）映射容器内的8888（上面Dockerfile已经暴露了8888端口）
    dockerrun-d--nameflask_web-p9999:8888xag/my_flask_web
    2-5测试一下
    最后在浏览器中，通过宿主机暴露的端口号9999访问项目了
    访问地址：http://127.0.0.1:9999/
    3.总结
    文章中以一个简单的Web项目阐述了利用Docker部署项目的常规流程
    实际上，Dockerfile非常的灵活，它还支持ARG/ENV设置环境变量，VOlUME指令挂载目录，ENTRYPOINT配置启动程序和参数等，这部分内容大家可以根据官网介绍自行进行扩展

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