在之前的一个项目中用Python的Flask写了一个提供公共基础服务的Rest应用，上面大佬的意思是需要将这一部分封装成容器化服务，实现快速部署、管理以保证连续可用性。你知道如何将你的Flask项目部署到Docker中吗？ 大佬安排嘉宾席！不会的那咱们就接着往下看～ 看完请记得哟！的人最可爱。偷偷告诉你们这段时间出于文章题材跟寂寞的心面试了很多公司，小-中-大都有，也收到了一部分offer！Python领域岗（大部分爬虫）。过一百的话我整理之后开篇专场如何？说不定里面就有你下一次要采得大坑！而且公司说不定就有你在的或你向往的哟 来！这里简单的画一个图来描述Flask应用被容器化服务的流程图 假设我们有一个Flask应用，它的启动文件里面内容是下面这样的 如果你使用python命令运行去运行下面这个应用，打开你的浏览器输入网址127.0.0.1:5000将会返回下面那句话 但是这样简单的操作，只要你的小指头摁一下 ctrl + c ，或者关掉你的终端，本次启动的服务应用也就走到了尽头，所以我们需要寻求更长久、稳定的真正部署 首先在部署工作开展前请确保你的环境已经安装Docker，然后在Flask项目下创建一个requirements.txt文件，为什么要创建它呢？因为它作为python项目常用到的一个文件，可以让我们的项目中Python环境对依赖包的安装 由于我的这台云服务器Python环境是2.7，所以在安装Gunicron的时候pip它默认会安装最新版本>=3.4，所以2.7环境使用指定版本18.0 既然是真正的部署，你是否知道Flask应用它是一个符合WSGI规范的Python应用？它不能独立运行（类似run的方式只适合开发模式），需要依赖其他组件提供服务器功能。所以上面依赖包选择了Gunicorn+Gevent的超级组合，开始构建Gunicorn配置文件（下面workers的功能可以实际根据你的项目需求来定制化，我这边内部使用的话完全是够用的） 如果你发现出现了错误，首先你可以根据它的异常信息提示进行修复（一般无非就是依赖包、环境、版本相关的一些问题）当然！你也可以来骚扰我 看到这我相信以上的基本操作对于你来讲问题不是很大！那么我们现在需要做的就是需要创建一个Dokcerfile文件，以便构建你的Docker镜像 Dockerfile中的每一行都是一条命令 完成以上基本操作后，就可以开始构建你的Docker镜像了，以下使用docker build命令的-t参数设置了新容器镜像的名称和标签。 那个点表示容器构建的基础目录，这就是Dockerfile所在的目录。 构建过程将执行Dockerfile中的所有命令并创建镜像，该镜像将存储在你自己的机器上 这个过程需要消耗一点时间，python:2的基础镜像它怎么说也有几百个M，请给予它应有的尊重。这个时候你可以为即将到来的胜利泡上一杯苦口的coffee庆祝这美好的时刻。OK！coffee下肚精神爽，下面看看理想状态下的效果它应该是以下这样的 最后你只差一步就能完成本次的部署工作，我相信这是个令你激动的时刻，请整理好你的思绪来使用Daemon的方式将你的Docker服务发布到生产环境中，来！上命令 你可以使用docker ps这条命令获取当前容器列表，啰！就是下面这个图，可以看到你的Flask应用已经部署到了Dcoker服务中运行，开心吧！还不赶紧测试一下你的成果 好了，到这里又到了跟大家说再见的时候了。我只是一个会写爬虫的段子手而已，一个希望有朝一日能够实现财富自由，能够早日荣归故里的游子罢了。希望我的文章能带给您知识，带给您帮助，带给您欢笑！同时也谢谢您能抽出宝贵的时间阅读，创作不易，如果您喜欢的话，点个赞再走吧。您的支持是我创作的动力，希望今后能带给大家更多优质的文章
项目背景
1. 部署准备
2. 构建配置文件
from flask import Flask app = Flask(__name__) @app.route('/') def Project(): return '来了？老哥儿！给个关注&不迷路哟' if __name__ == '__main__': app.run(debug=True)
好了以后你可以使用Gunicorn提供的命令测试一下服务是否可以正确的运行，来人！搬命令$ gunicorn app:app -c gunicorn.conf.py FROM python:2.7 WORKDIR /usr/src/Project COPY requirements.txt ./ RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple COPY . . CMD ["gunicorn", "demo:app", "-c", "./gunicorn.conf.py"]
3. 构建镜像
$ docker build -t project:latest .
看来套路还是熟悉的味道，没有带给我们其它的烦恼，也并没有出现其它异常的状况。你可以使用docker images这条命令获取本地镜像的列表，啰！就是它$ docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE project latest 54a47d0c27cf 12 seconds ago 941MB 4. 构建Docker服务
$ docker run -d -p 5901:5901 --name FalskServer FlaskProject
好的，到这里你已经掌握了如何将你的Flask应用封装成一个Docker服务，所以在这个过程中我们不仅需要理解Flask应用的常规部署方法，更要掌握容器化部署应用的技巧。你看现在的容器技术多火爆，能不学习吗？怎么滴也得学它一招半式哟。如果我们需要规模化的管理大量Dokcer容器时，可以考虑用K8s来做它将会简化我们更多的工作3. 致谢
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