Docker部署Python爬虫项目的方法步骤

1) 首先安装docker：

# 用 yum 安装并启动
yum install docker -y && systemctl start docker

2) 下载自定义镜像需要用到的基础镜像：

# 这里以centos7为例
docker pull centos:centos7

3) 基础镜像已经准备好了，接下来准备好需要部署的环境服务，以及python项目：

### 创建 dockerfile 文件
mkdir dockerfile && cd dockerfile
### 下载 python(这里以3.7为例)
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tgz
### 将 python 项目复制到此目录
cp ~/test.py .
### 以及 python 项目的依赖库
cp ~/requirements.txt .

4) 需要自定义docker镜像的大致内容准备好了，接下来编写dockerfile：

vim Dockerfile

### 以centos:centos7来作为基础镜像
FROM centos:centos7
### 下载编译需要用到的软件
RUN yum install -y gcc gcc-c++ autoconf automake libtool make zlib* libffi-devel
### 将dockerfile目录下的python-3.7.3.tgz复制到docker容器内
COPY Python-3.7.3.tgz /usr/local/src
### 编译安装 python
WORKDIR /usr/local/src
RUN tar -xf Python-3.7.3.tgz
WORKDIR Python-3.7.3
RUN ./configure --prefix=/usr/local/python37 && make && make install
ENV PATH /usr/local/python37/bin:$PATH
### 创建工作目录
RUN mkdir /spider
### 将python项目复制到 /spider工作目录下
ADD test.py /spider
ADD requirements.txt /spider
### 设置 /spider 为工作目录
WORKDIR /spider
### 下载 python 项目的依赖库
RUN pip3 install -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com -r requirements.txt
### 在创建个爬取的数据存放的目录，这个需要根据自己代码里面设置的目录来创建，例如：
VOLUME /data
### 最后一步，运行docker镜像时运行自己的python项目
### 可以多个参数： CMD ["python3","a","main.py"]
CMD ["python3","test.py"]

5) 接下来构建镜像：(就在此目录下运行)

### docker build -t 镜像名:版本号   镜像名:版本号 均为自定义  别忘了末尾的点“.”
docker build -t pythonspider:v1 .

6) 运行镜像:

### 通过 docker images命令就可以看到刚刚创建的镜像
docker images

### 运行
docker run -d --name spider -v /data:/data pythonspider:v1
### -d为后台运行，--name 后面设置容器名，-v 是目录共享，主机目录和docker容器内目录共享。创建dockerfile的时候，有这一句 VOLUME /data 就是作为共享目录使用的,“:”前的目录为主机目录，后面的目录为容器内目录。。。 最后一个参数 pythonspider:v1 镜像名

cd /data
### 到此目录下你就会看到产生的数据

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • Docker制作Python运行环境基础镜像的方法步骤

    一.准备工作 1.1 Python安装包的下载(说明:python版本可根据自己需求更换) 官网下载:https://www.python.org/downloads/source/ 本地下载地址:64位:https://www.jb51.net/softs/416037.html 32位:https://www.jb51.net/softs/543679.html 1.2基础镜像Ubuntu16.04 DockerHub拉取 docker pull ubuntu:16.04 本地Ubuntu下

  • 详解在Python和IPython中使用Docker

    现在Docker是地球上最炙手可热的项目之一,就意味着人民实际上不仅仅是因为这个才喜欢它. 话虽如此,我非常喜欢使用容器,服务发现以及所有被创造出的新趣的点子和领域来切换工作作为范例. 这个文章中我会简要介绍使用python中的docker-py模块来操作Docker 容器,这里会使用我喜爱的编程工具IPython. 安装docker-py 首先需要docker-py.注意这里的案例中我将会使用Ubuntu Trusty 14.04版本. 复制代码 代码如下: $ pip install doc

  • 如何Docker化Python Django应用程序

    如何Docker化Python Django应用程序

    Docker是一个开源项目,为开发人员和系统管理员提供了一个开放平台,可以将应用程序构建.打包为一个轻量级容器,并在任何地方运行.Docker 会在软件容器中自动部署应用程序. Django 是一个用 Python 编写的 Web 应用程序框架,遵循 MVC(模型-视图-控制器)架构.它是免费的,并在开源许可下发布.它速度很快,旨在帮助开发人员尽快将他们的应用程序上线. 在本教程中,我将逐步向你展示在 Ubuntu 16.04 中如何为现有的 Django 应用程序创建 docker 镜像.我们

  • 使用Docker开发python Web 应用

    本文中,我将尝试展示用Docker开发python应用(主要是Web应用)的可行方法.虽然我本人专注于Python的Flask微框架,但本文目的是演示如何通过Docker更好地开发和共享应用程序,(由任何语言和框架开发的应用程序).Docker通过封装依赖项,大大减少了开发环境和正式产品的差距. 大多数Python开发人员在开发中使用virtualenv.它提供了一种易用的机制让应用程序使用自己专用的依赖项,这些依赖项可能与在其它应用程序或操作系统存在冲突(尤其是不同的Pyhton版本,还有不同

  • python脚本监控docker容器

    本文实例为大家分享了python脚本监控docker容器的方法,供大家参考,具体内容如下 脚本功能: 1.监控CPU使用率 2.监控内存使用状况 3.监控网络流量 具体代码: #!/usr/bin/env python # --*-- coding:UTF-8 --*-- import sys import tab import re import os import time from docker import Client import commands keys_container_st

  • docker python如何实现打包的方法

    最近用Python写了一段爬虫程序,为了隔离其运行环境,易于分发,把项目打包成Docker镜像 Dockerfile FROM python:2.7.12-alpine ADD ./src /job CMD ["python", "/job/main.py"] 构建命令 $ docker build -t job . 运行 $ docker run -d --name job job 比较简单 感谢阅读,希望能帮助到大家,谢谢大家对本站的支持!

  • Docker 打包python的命令详解

    最近用Python写了一段爬虫程序,为了隔离其运行环境,易于分发,把项目打包成Docker镜像 Dockerfile FROM python:2.7.12-alpine ADD ./src /job CMD ["python", "/job/main.py"] 构建命令 $ docker build -t job . 运行 $ docker run -d --name job job 比较简单 以上所述是小编给大家介绍的Docker 打包python的命令详解,希望

  • Docker实践之python应用容器化

    一.前言 容器使用沙箱机制,互相隔离,优势在于让各个部署在容器的里的应用互不影响,独立运行,提供更高的安全性.本文主要介绍python应用(django)跑在docker容器里,编写dockerfile实现镜像构建自动化以及docker神器compose. 二.编写Dockerfile文件 官网下载的python镜像比较精简,web应用相关依赖还是需要自己安装的.编写Dockerfile,可以让你构建镜像的时候自动化.实例如下: FROM python:3.6.4 RUN mkdir /code

  • 在Docker上开始部署Python应用的教程

    在Docker上开始部署Python应用的教程

    几周前, Elastic Beanstalk声明在AWS云中配置和管理Docker容器.在本文中,我们通过一个简单的注册表单页面应用去理解Docker部署过程,该表单使用Elastic Beanstalk Python环境. 关于注册表单应用 几个月之前,我们就已经开发完这个应用并且发表在博客上.有4部分视频和一篇文章"Using DynamoDB and SNS with Elastic Beanstalk in any Supported AWS Region".今天,我们将在这部

  • 在Docker上部署Python的Flask框架的教程

    本文中,我将尝试展示用Docker开发python应用(主要是Web应用)的可行方法.虽然我本人专注于Python的Flask微框架,但本文目的是演示如何通过Docker更好地开发和共享应用程序,(由任何语言和框架开发的应用程序).Docker通过封装依赖项,大大减少了开发环境和正式产品的差距. 大多数Python开发人员在开发中使用virtualenv.它提供了一种易用的机制让应用程序使用自己专用的依赖项,这些依赖项可能与在其它应用程序或操作系统存在冲突(尤其是不同的Pyhton版本,还有不同

随机推荐