Docker 中快速部署 Python 开发环境

舞姬之光
发布: 2025-09-22 16:58:01
原创
482人浏览过
通过Dockerfile和docker-compose可快速搭建隔离、一致的Python开发环境。1. 使用python:3.11-slim基础镜像,定义工作目录、依赖安装与端口暴露;2. 编写docker-compose.yml实现服务编排,挂载代码目录支持热更新,设置环境变量与端口映射;3. 利用docker exec进入容器调试,结合VS Code Remote-Containers插件提升开发效率;4. 通过docker-compose build和up一键启动服务,代码修改实时生效,确保环境可复现、易协作。

docker 中快速部署 python 开发环境

在 Docker 中快速部署 Python 开发环境,能有效避免“在我机器上能运行”的问题,实现跨平台一致的开发与测试体验。核心思路是通过 Dockerfile 定义环境,利用容器隔离依赖,几分钟内搭建可复用的 Python 开发空间。

编写基础 Dockerfile

在项目根目录创建 Dockerfile,定义镜像构建步骤:

  • 选择官方 Python 镜像作为基础,例如 Python 3.10 或 3.11
  • 设置工作目录,便于代码挂载
  • 安装项目依赖(如果有 requirements.txt)
  • 暴露开发端口(如 Flask 默认 5000)

FROM python:3.11-slim
<p>WORKDIR /app</p><p><span>立即学习</span>“<a href="https://pan.quark.cn/s/00968c3c2c15" style="text-decoration: underline !important; color: blue; font-weight: bolder;" rel="nofollow" target="_blank">Python免费学习笔记(深入)</a>”;</p><p>COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt</p><p>COPY . .</p><p>EXPOSE 5000</p><p>CMD ["python", "app.py"]</p>
                    <div class="aritcle_card">
                        <a class="aritcle_card_img" href="/ai/1675">
                            <img src="https://img.php.cn/upload/ai_manual/000/969/633/68b6d5b124798234.png" alt="百度文心百中">
                        </a>
                        <div class="aritcle_card_info">
                            <a href="/ai/1675">百度文心百中</a>
                            <p>百度大模型语义搜索体验中心</p>
                            <div class="">
                                <img src="/static/images/card_xiazai.png" alt="百度文心百中">
                                <span>22</span>
                            </div>
                        </div>
                        <a href="/ai/1675" class="aritcle_card_btn">
                            <span>查看详情</span>
                            <img src="/static/images/cardxiayige-3.png" alt="百度文心百中">
                        </a>
                    </div>
                
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配置 docker-compose 提升效率

使用 docker-compose.yml 简化启动流程,适合集成数据库、Redis 等服务:

  • 声明服务名称和构建上下文
  • 挂载本地代码目录,实现热更新
  • 设置环境变量,如 DEBUG=1
  • 指定端口映射,方便本地访问

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    volumes:
      - .:/app
    environment:
      - DEBUG=1
    stdin_open: true
    tty: true
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日常开发实用技巧

容器跑起来后,提升开发效率的关键操作:

  • 进入运行中的容器执行命令:docker exec -it <container_id> bash
  • 安装调试工具临时包:pip install ipdb(不写入镜像)
  • 结合 VS Code Remote-Containers 插件,直接在容器内编码调试
  • 修改代码后无需重建镜像,因目录已挂载,变更即时生效

构建与启动流程

一键启动开发环境:

  • 构建镜像:docker-compose build
  • 启动服务:docker-compose up
  • 后台运行加 -d 参数:docker-compose up -d

访问 http://localhost:5000 即可查看应用,代码修改实时反映。

基本上就这些。合理使用 Docker 能让 Python 环境变得干净、可移植且易于协作。

以上就是Docker 中快速部署 Python 开发环境的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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