将 python 依赖项添加到 Docker 容器的好方法是什么？

Question

我正在尝试将 docker 集成到我的 django 工作流程中，除了一个非常烦人的问题外，我已经完成了所有设置。如果我想将依赖项添加到我的 requirements.txt 文件中，我基本上只需要重建整个容器映像以使这些依赖项保持不变。

例如，我遵循了 django here 的 docker-compose 示例。 yaml文件是这样设置的：

db:
  image: postgres
web:
  build: .
  command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
  volumes:
    - .:/code
  ports:
    - "8000:8000"
  links:
    - db

用于构建 Web 容器的 Docker 文件是这样设置的：

FROM python:2.7
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
RUN mkdir /code
WORKDIR /code
ADD requirements.txt /code/
RUN pip install -r requirements.txt
ADD . /code/

因此，当为此容器构建镜像时，requirements.txt 会安装其中最初包含的任何依赖项。

如果我使用它作为我的开发环境，那么将任何新的依赖项添加到该 requirements.txt 文件变得非常困难，因为我必须重建容器才能安装 requirements.txt 中的更改。

在 django 社区中是否有某种最佳实践来处理这个问题？如果不是，我会说 docker 在应用程序完成后看起来非常适合打包应用程序，但用作开发环境并不是很好。重建容器需要很长时间，因此浪费了很多时间。

我感谢任何见解。谢谢。

Answer 1

您可以在使用 docker run 时将 requirements.txt 挂载为卷（未经测试，但您明白了要点）：

docker run container:tag -v /code/requirements.txt ./requirements.txt

然后您可以将脚本与您的容器捆绑在一起，该脚本将在启动您的应用程序之前运行pip install -r requirements.txt，并将其用作您的ENTRYPOINT。我喜欢自定义入口点脚本方法，它让我无需制作新容器即可完成一些额外的工作。

也就是说，如果您正在更改您的依赖项，您可能正在更改您的应用程序，您可能应该创建一个新容器并使用更高版本对其进行标记，不是吗？ :)

Answer 2

所以我把yaml文件改成这样：

db:
  image: postgres
web:
  build: .
  command: sh startup.sh
  volumes:
    - .:/code
  ports:
    - "8000:8000"
  links:
    - db

我做了一个简单的shell脚本startup.sh：

#!/bin/bash

#restart this script as root, if not already root
[ `whoami` = root ] || exec sudo $0 $*

pip install -r dev-requirements.txt

python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

然后制作了一个由上述 shell 脚本安装的 dev-requirements.txt，作为一种依赖暂存环境。

当我对 dev-requirements.txt 中的依赖项感到满意时，我会将其移至 requirements.txt 以提交到映像的下一个构建。这使我可以灵活地在开发时添加和删除依赖项。

Answer 3

我认为最好的方法是忽略当前最常见的安装 python 依赖项的方法 (pip install -r requirements.txt) 并直接在 Dockerfile 中指定您的要求，从而有效地摆脱 requirements.txt 文件。此外，您还可以免费获得 dockers 层缓存。

FROM python:2.7
ENV PYTHONUNBUFFERED 1
RUN mkdir /code
WORKDIR /code
# make sure you install requirements before the ADD, since everything after ADD is not cached
RUN pip install flask==0.10.1
RUN pip install sqlalchemy==1.0.6
...
ADD . /code/

如果 docker 容器是您的应用程序运行的唯一方式，那么我建议您这样做。如果您想支持其他设置代码的方法（例如 virtualenv），那么这当然不适合您，您应该回退到使用需求文件或使用 setup.py 例程。无论哪种方式，我发现这种方式最简单直接，无需处理所有混乱的 python 包分发问题。