docker中配置python環境
使用docker的好處
當我們在遷移python項目的時候，python環境是個讓人頭疼的問題，特別是用的庫特別多的時候，環境不匹配會導致各種問題發生。
用docker把python環境或者和項目一起打包就能很好解決這個問題。docker實際上就是一個輕量級別的虛擬機，我們可以把python環境部署到docker中，這樣就能隨時打包帶走，非常方便。
docker的基本概念
docker一般由三個部分組成，鏡像，倉庫和容器
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倉庫：存放鏡像的地方
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鏡像：環境模板，容器就由鏡像產生並且運行
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容器：根據鏡像生成的實際執行環境
docker的安裝與卸載
# 安裝
sudo yum install docker
# 啟動
sudo systemctl start docker
# 卸載
sudo yum remove docker-ce
sudo rm -rf /var/lib/docker
docker修改鏡像源
在根目錄下有個叫daemon的json文件，上網找到國內鏡像源將其替換即可
# 重啟docker
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
下載docker鏡像
使用python3的話，推薦使用miniconda3的鏡像
docker pull continuumio/miniconda3
docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash
docker 容器的基本操作
# 查看本地有那些鏡像
sudo docker images
# 從鏡像啟動一個容器
sudo docker run -it image_name /bin/bash
# 查看正在運行的容器
sudo docker ps
# 查看全部容器，包括已經停止的容器
sudo docker ps -a
# 啟動一個停止的容器
sudo docker start container_id
# 進入一個正在運行的容器
sudo docker exec -it container_id /bin/bash
# 重命名容器
sudo docker rename old_container_name new_container_name
# 刪除容器
docker rm container_id
# 刪除鏡像
docker rmi image_id
# 拷貝宿主機的文件到docker容器
docker cp [OPTIONS] dest_path container:src_path
# 拷貝docker容器中的文件到宿主機
docker cp [OPTIONS] container:src_path dest_path
docker容器的導入和導出
docker容器最方便的就是打包導出，和導入，能夠方便地進行環境遷移，一個容器打包導出后可以在另一台機器的docker中解壓導入成一個鏡像。
# 容器遷移，先導出容器，在導入成鏡像
# 導出容器
sudo docker export container_id | gzip > image_name.tar.gz
# 導入成鏡像
zcat image_name.tar.gz | sudo docker import - image_name
數據卷掛載
一般情況下，容器只是運行環境，不應該承擔數據存儲的角色，如果有數據存儲的需求或者需要讀取系統文件，就需要將系統的某個文件夾掛在到容器中，這樣容器既能讀取系統文件，也能將運行時生成的文件寫到系統中保存起來。如果不將數據保存起來，隨着容器的消失，數據也跟着消失了。
數據卷通過啟動參數 -v 來指定。
-v后面的映射關系是"宿主機文件/目錄:容器里對應的文件/目錄"，其中，宿主機上的文件/目錄是要提前存在的，容器里對應的文件/目錄會自動創建。
docker run -it -v /xxx/xxx:/xxx/xxx 容器名或id /bin/bash
為了方便管理，推薦將容器里的目錄設置成和宿主機一致
開放端口
有些對外服務的容器，比如tomcat，mysql等，需要開放端口給外部訪問。
端口開放通過啟動參數 -p 來指定。
-p 宿主機端口:容器端口。
一般來說，為了方便管理，會設置宿主機端口和容器端口保持一致.
比如web端口：-p 80:80