Déployer une application Python avec Docker peut augmenter sa portabilité et l’isoler de l’ensemble du système. Voici les étapes générales pour déployer une application Python avec Docker.
1. Installez Docker sur votre machine. La façon dont cela se fait dépend de votre système d’exploitation.
1. Créez une image Docker pour votre application. Pour ce faire, vous devez créer un fichier `Dockerfile` qui définit l’environnement pour votre application.
Voici un exemple de `Dockerfile` pour une application Python: \`\`\`Docker # Use an official Python runtime as a parent image FROM python:3.7-slim # Set the working directory in the container to /app WORKDIR /app # Add the current directory contents into the container at /app ADD . /app # Install any needed packages specified in requirements.txt RUN pip install —no-cache-dir -r requirements.txt # Make port 80 available to the world outside this container EXPOSE 80 # Run app.py when the container launches CMD [“python”, “app.py”] \`\`\` Ici, nous partons d’une image python officielle, ajoutons le contenu de notre répertoire actuel à l’image, installons les packages nécessaires, exposons le port 80, et définissons `app.py` comme le script que Docker doit exécuter à chaque fois que l’image est utilisée pour créer un nouveau conteneur.1. Construisez l’image Docker à partir de ce `Dockerfile` avec la commande: `docker build -t your-image-name:tag .`
1. Après la construction de l’image, vous pouvez exécuter un conteneur Docker à partir de cette image avec la commande: `docker run -p 4000:80 your-image-name:tag`
Cela exécutera votre application Python dans un conteneur Docker isolé, et exposera l’application sur le port 4000 de votre hôte.1. Vous pouvez ensuite accéder à votre application Python via l’URL: `http://localhost:4000`
Notez que ce sont les étapes de base pour déployer une application Python simple. Pour des applications plus complexes, le `Dockerfile` peut nécessiter une configuration plus complexe et détaillée.
Docker-compose pourrait également être utilisé pour gérer les applications qui nécessitent plusieurs services pour fonctionner, comme une base de données et un service de file d’attente.
