python项目打包成docker镜像并运行的完整指南

Logbook==1.7.0.post0
pandas==2.0.3
PyMySQL==1.1.1
Requests==2.32.3
Flask==2.0.3
werkzeug==2.0.3

# Python基础镜像
FROM docker.m.daocloud.io/library/python:3.8-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /

# 复制requirements.txt文件
COPY /requirements.txt .

# 安装依赖（官方源速度较慢，使用阿里源）
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 复制应用程序代码
COPY ./ .

# 暴露端口（如果你的应用需要）
EXPOSE 5000

# 定义环境变量（可选）
# ENV FLASK_APP=main.py
# ENV FLASK_ENV=production

# 运行命令
CMD ["python", "app.py"]

__pycache__
*.pyc
*.pyo
*.pyd
.Python
env
venv
.venv
.git
.DS_Store

docker build -t zhgc-tools .

docker run -d -p 5000:5000 --name zhgc-tools zhgc-tools

	# 将官方 Python 运行时用作父镜像
	FROM python:3.8-alpine
	# 设置时区
	ENV TZ Asia/Shanghai
	RUN apk --update add tzdata && \
	 cp /usr/share/zoneinfo/${TZ} /etc/localtime && \
	 echo ${TZ} > /etc/timezone && \
	 apk del tzdata
	# 工程文件导入到容器中
	ADD ./CloudSimPy-master /code
	# 依赖文件导入
	COPY requirements.txt ./
	# 安装 requirements.txt 中指定的任何所需软件包
	RUN pip3 install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
	# 将工作目录设置为 /myapps
	WORKDIR /code
	# 定义环境变量
	ENV PYTHONPATH /code
	# 在容器启动时运行 app.py
	CMD ["python", "/code/playground/Non_DAG/launch_scripts/state-makespan_list-50.py"]

simpy==3.0.11
tensorflow==1.12.0
numpy=1.15.3
pandas==0.23.4
colorlog

# 名称必须小写
docker build -t flask_redis_env0 .

# 打一个tag 方便后续load 时候有版本等相关信息
docker tag 7ed7399ab6fc wordhot:v1
# 打包一个，f299f501774c 是对应的 image id
docker save f299f501774c > hangger_server.tar
# 打包多个
docker save -o images.tar postgres:9.6 mongo:3.4

docker load < hangge_server.tar