使用Docker打包Python环境主要涉及以下几个步骤:编写Dockerfile、确定基础镜像、添加Python环境依赖、复制Python项目代码到Docker镜像中、配置Docker镜像的启动命令,以及构建Docker镜像。以下是详细的步骤和示例代码: 1. 编写Dockerfile 首先,需要在项目根目录下创建一个名为Dockerfile的文件。这个文件将包含构建Docker镜像的所...
[基于windows WSL安装Docker Desktop,修改默认安装到C盘及默认下载镜像到C盘 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)](https://cloud.tencent.com/developer/article/2127691#:~:text=修改默认安装到C盘1 删除如下目录C%3A\Program Files\ Docker 2 在D盘新建目录:D%3A\Program Files\Docker,%2Fj "C%3A\Progr...
Python程序docker打包安装 准备工作 准备docker环境,如图1所示,在系统版本为Ubuntu22.04.2下安装了版本为24.0.5的docker : 图1 docker版本为24.0.5 准备一个可以运行python代码的程序,如图2所示,该程序为web程序(建议使用web程序,便于观察) : 图2 准备可运行的python程序 在该程序下生成requirements.txt(依赖文件)其...
第一种方法:conda-pack Ubuntu下将anaconda打包移植到另一个台Ubuntu下,使用ananconda的离线包库,安装包。 操作过程: 1,本地打包anaconda环境,(最好其它conda创建的虚拟环境,anaconda会太大) 安装打包工具 conda install -c conda-forge conda-pack or pip install conda-pack 1. 2. 3. 打包环境 conda pack -...
docker/getting-started latest157095baba984weeks ago27.4MB 4. 用Docker打包Python环境 接下来我们看如何用Docker打包一个Python环境。 首先,我们编写一个Python小Demo: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt x = np.arange(-10,10,0.01) y = x**2plt.plot(x, y) ...
接下来我们看如何用Docker打包一个Python环境。 首先,我们编写一个Python小Demo: importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.arange(-10,10,0.01)y=x**2plt.plot(x,y)plt.savefig("/out/quad.png")# 此处的/out为容器内的绝对路径,无需手动创建,# 后面我们会设置挂载参数自动生成该目录 ...
python脚本打包虚拟环境还是docker好一点 python 虚拟环境打包,记录一下使用pyinstaller打包exe的经历,主要参考了这篇知乎:别再问我Python打包成exe了(最适合小白的终极解答)!前提是得安装好pyinstaller包,这个就不说了之前打包时的主要问题是pyinstaller会把程序用
使用Docker打包Python环境的步骤如下：编写Python代码，创建requirements.txt文件列出依赖，编写Dockerfile。在Dockerfile中，使用docker/dockerfile:1作为解析器指令，并选择官方Python镜像作为基础镜像。创建工作目录并指定默认执行路径，使用COPY命令将代码文件和requirements.txt文件复制到镜像中。通过RUN命令执行pip...
ps:下面再接着看下docker打包Python程序 步骤:准备环境-复制Python程序-启动程序 为了简单,我们的Python程序就是一个Python文件app.py app.py 1 2 3 4 5 6 7 from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def hello(): return "hello docker" if __name__ == '__main__':...
dockerrun-p8000:8000 python-app 1. 其中,-p参数用于将容器的端口映射到宿主机的端口,这样我们就可以通过访问宿主机的8000端口来访问容器中的应用程序了。 通过以上步骤,我们成功地将Python环境及其依赖项打包到了一个Docker镜像中。这样,我们就可以在任何地方运行这个容器,而无需担心环境配置的问题了。