如果空间是一个问题,并且我知道我只需要最小的包来运行特定的语言,如python,我会选择slim 对于一些我有时间彻底测试的项目,并且有极端的空间限制,我将使用alpine镜像。但是要注意,这可能会导致更长的构建时间和不确定的bug。 如果您在将docker容器移植到新环境时遇到了困难,或者在添加新包时出现了故障,这可能是因为...
Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower (pythonspeed.com) 这里以这个Demo FastAPI Python 程序为例,其基于 Alpine 的 Dockerfile 地址是这个:https://github.com/east4ming/fastapi-url-shortener/blob/main/Dockerfile.alpine 因为缺少很多依赖,所以在用 pip 安装之前,就需要尽可能全地安装相关...
是的,你可以得到一个与基于slim的镜像大致相当的镜像,但是Alpine Linux的全部动机是更小的镜像和更快的构建。如果工作做够了,你可能会得到一个更小的镜像,但是你仍然要忍受长达1500秒的构建时间,当你使用python:3.8-slim镜像时,构建时间只有30秒。 但是等等,还有! Alpine Linux会导致意料之外的运行时Bug 虽然理论...
既然Alpine 镜像这么坑,那么是不是只要是 Python 写的程序就不推荐使用 Alpine 镜像来构建呢?也不能完全这么肯定,至少 Python 用于数据科学时不推荐使用 Alpine,其他情况还是要具体情况具体分析,如果有可能,还是可以试一试 Alpine 的。 :slim 镜像 如果实在不想折腾,可以选择一个折衷的镜像xxx:slim。slim 镜像一般都...
使用Alpine 作为第二构建阶段(run阶段)的基础镜像 使用ALpine 作为所有构建阶段(run阶段和build阶段)的基础镜像 run 阶段使用 Alpine 带着激动的心情,将 Alpine 镜像加入了 Dockerfile: FROM gcc AS mybuildstage COPY hello.c . RUN gcc -o hello hello.c ...
MB 左右(对比 Ubuntu 系列镜像接近 100 MB),但事实的真相是,我们选择基础镜像并不是为了体验一下Python语法而已,在此基础上,我们需要调试和安装各种扩展,可能会安装很多三方依赖,甚至预设更多服务,在这种环境下,Alpine就并非是一个很好的选择了,本次我们就来分别在Alpine和Ubuntu上来体验一下安装和编译Python的区别。
ubuntu占用64mb,而alpine仅仅5.57mb。 但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu FROM python:3.7-slim RUN pip install --no-cache-dir matplotlib pandas ...
ubuntu占用64mb,而alpine仅仅5.57mb。 但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu FROMpython:3.7-slimRUNpip install --no-cache-dir matplotlib pandas ...
基于Alpine 构建的 Python 镜像反而可能更大 乍一听似乎违反常识,但是仔细一想,因为上面罗列的原因,确实会导致镜像更大的情况。 📚️Reference: Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower (pythonspeed.com) 这里以这个Demo FastAPI Python 程序为例,其基于 Alpine 的 Dockerfile 地址是这个:https...
通过Dockerfile文件构建镜像时,直接通过命令进行进行安装软件包,创建一个轻量级的Python 3运行环境,适用于需要Python 3作为运行环境的应用程序。优化了容器的大小,并确保了日志输出的即时性。 FROM alpine:latest ENV PYTHONUNBUFFERED=1 RUN apk add --update --no-cache python3 && ln -sf python3 /usr/bin/pyt...