本文的項目是用Python寫的，記錄了生成docker鏡像，然后整個項目在Linux跑起來的過程：
原文鏈接：https://msd.misuland.com/pd/3065794831805579512
1、windows中Python環境搭建以及pycharm的安裝和配置，用以開發Python項目
這個其實很簡單，我從網絡上找了一些資源，以下是截圖（這塊是轉的）
（一）.python環境的搭建
（1）.下載python（這里以python3.6為例）
step 1：打開下載網址：https://www.python.org/downloads/windows/
step 2：我這里選着python3的版本
step 3：選擇python的可執行文件安裝包
（2）.安裝python（這里以python3.6為例） step 1：下載完成后就可以安裝了，基本傻瓜式安裝，不過要強調幾點，如下圖（python3.6已經可以自動添加環境變量 如果你要安裝python2那么你手動配置環境變量，具體方法自行百度，這里不做贅述！）
step 2：安裝完成后，我們來檢查一下python是否安裝成功，打開cmd命令，輸入python，回車，若顯示類似下圖，證明環境搭建完成。
step 3：測試輸出hello world，從開始菜單打開python自帶的IDE,輸入如下代碼，然后回車。
至此，我們的python環境搭建完成。
（二）.pycharm的安裝與配置
（1）.pycharm的下載
step 1：打開下載網址：http://www.jetbrains.com/pycharm/
step 2：點擊下載按鈕。
step 3：專業版是收費的，社區版是免費的，並且社區版新手使用足夠，我們這里下載社區版。
（2）.pycharm的安裝
pycharm的安裝依然是傻瓜化安裝，基本一路next,這里只強調一點
step 2：接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的基本配置
（4）.pycharm的python解釋器的搭建
同樣，接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的python解釋器的搭建
（5）.pycharm的建立一個新項目
首先打開pycharm，接下來是一些按照順序擺放的配置圖片。完成pycharm的一個項目創建。
至此，pycharm已經全部安裝完成。
pycharm中安裝組件的方法：
Python中安裝bs4后，pycharm報錯ModuleNotFoundError: No module named 'bs4'如果此時使用pycharm執行代碼，在引用bs4 “frombs4 import BeautifulSoup”時還會報錯“ModuleNotFoundError: Nomodule named 'bs4'.” 未找到名為bs4的模塊，這時需要在Pycharm上安裝bs4模塊來解決，解決方法如下： 1. File– Setting
Project:Python – Project Interperter
在該頁面下會顯示執行項目默認的python版本，如圖我設置的python版本是python3.6；
還會顯示在pycharm上安裝的模塊，如果執行項目時報錯“找不到bs4”，應該是不會顯示bs4這個模塊的，我安裝過，所以會顯示。
Install
點擊界面右側的＋號，可以打開安裝模塊界面，在該界面下可以直接搜索並安裝相應模塊，輸入bs4，搜索到對應結果，選擇安裝模塊。
安裝完成
安裝完成后在界面下方會提示“Package‘bs4’ install successfully”
2、Linux中Python3環境搭建
下載與解壓，我這邊對應的Python項目所需要的版本，裝的是3.7.2
[root@localhost ~]#wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.2/Python-3.7.2.tgz [root@localhost ~]#tar -xzvf Python-3.7.2.tgz 然后重命名解壓后的文件夾為python3
Python環境搭建成功
3、Python項目Dockerfile准備
我的Python項目結構如下：
平時在pycharm里面運行該工程，只要直接運行job.py文件即可。目標是把Python項目放到Linux系統，以docker鏡像方式使用容器啟動。
4、cmd進入py項目目錄，通過pip命令，生成整個Python項目所需要的環境的包放到requirements.txt
#在當前目錄把Python所依賴的組件，列在requirements.txt文件中 pip freeze > requirements.txt
生成后的requirements.txt內容如下：
5、建立上傳到Linux系統的目錄，含有原py項目目錄，以及Dockerfile
我的做法是，是在workspace中，建一個專門的目錄docker_py
進入docker_py，可以看到py項目和Dockerfile文件，py項目是拷貝過來的
然后把docker_py目錄打zip包，上傳至Linux，至於Dockerfile的內容，建議不要在windows編輯，因為在windows編輯，會帶有windows的符號，直接在Linux在編輯，或者整個Dockerfile文件也在Linux環境在通過touch方式建立，再編寫也OK。
通過命令
rz上傳 docker_py.zip 到 /data/docker/py_app 目錄，然后把zip解壓到當前目錄
unzip docker_py.zip
進入docker_py，編寫Dockerfile內容
#基於的基礎鏡像 FROM python:3.7 #代碼添加到code文件夾，后面可以通過進入容器中看的 ADD ./py /code # 設置code文件夾是工作目錄 WORKDIR /code # 安裝支持 RUN pip install -r requirements.txt #當容器啟動時，使用python3執行指定路徑的py腳本 CMD ["python3", "/code/venv/Include/job.py"]
6、Linux中把Dockerfile生成鏡像
Linux進入docker_py目錄，然后docker方式生成鏡像
# py_app為創建的鏡像名稱，. 表示以當前目錄的內容生成（docker_py） docker build -t py_app:2 .
看到上面截圖，則鏡像構建成功，我們校驗一下：
docker images
看到py_app鏡像已經成功了
7、Linux中docker_compose方式執行鏡像，到Python項目跑起來
進入py_app目錄，新建 docker-compose.yml 文件
py: image: py_app:2 ports: - "8090:9060" restart: alwaysdocker-compose.yml編排文件中，image需要與前面構建的鏡像名稱和版本一致，然后啟動項目
[root@localhost py_app]# docker-compose up -d py至此，搞定了
8、解釋下前面Dockerfile設定的工作目錄，可以進入容器看
根目錄即是code了