搜尋
首頁後端開發Python教學使用IPython来操作Docker容器的入门指引

Docker

现在Docker是地球上最炙手可热的项目之一,就意味着人民实际上不仅仅是因为这个才喜欢它。
话虽如此,我非常喜欢使用容器,服务发现以及所有被创造出的新趣的点子和领域来切换工作作为范例。
这个文章中我会简要介绍使用python中的docker-py模块来操作Docker 容器,这里会使用我喜爱的编程工具IPython。
安装docker-py

首先需要docker-py。注意这里的案例中我将会使用Ubuntu Trusty 14.04版本。

$ pip install docker-py

IPyhton

我真的很喜欢用IPython来探索Python。 它像是一共高级的python Shell,但是可以做的更多。

$ sudo apt-get install ipython
SNIP!
$ ipython
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
?     -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help   -> Python's own help system.
object?  -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

In [1]:

安装 docker

如果没有安装Docker,那首先安装docker

$ sudo apt-get install docker.io

然后把 docker.io 起个别名 docker

$ alias docker='docker.io'
$ docker version
Client version: 0.9.1
Go version (client): go1.2.1
Git commit (client): 3600720
Server version: 0.9.1
Git commit (server): 3600720
Go version (server): go1.2.1
Last stable version: 0.11.1, please update docker

Docker现在应该有个socket开启,我们可以用来连接。

$ ls /var/run/docker.sock
/var/run/docker.sock

Pull 镜像

让我们下载 busybox镜像

$ docker pull busybox
Pulling repository busybox
71e18d715071: Download complete
98b9fdab1cb6: Download complete
1277aa3f93b3: Download complete
6e0a2595b580: Download complete
511136ea3c5a: Download complete
b6c0d171b362: Download complete
8464f9ac64e8: Download complete
9798716626f6: Download complete
fc1343e2fca0: Download complete
f3c823ac7aa6: Download complete

现在我们准备使用 docker-py 了。

使用 docker-py

现在我们有了docker-py , IPython, Docker 和 busybox 镜像,我们就能建立一些容器。
如果你不是很熟悉IPython,可以参照这个教程学习(http://ipython.org/ipython-doc/stable/interactive/tutorial.html),
IPython是十分强大的。

首先启动一个IPython ,导入docker模块。

$ ipython
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.

IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
?     -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help   -> Python's own help system.
object?  -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.

In [1]: import docker

然后我们建立一个连接到Docker

In [2]: c = docker.Client(base_url='unix://var/run/docker.sock',
  ...:          version='1.9',
  ...:          timeout=10)

现在我们已经连接到Docker。

IPython使用tab键来补全的。 如果 输入 “c.” 然后按下tab键,IPython会显示Docker连接对象所有的方法和属性。

In [3]: c.
c.adapters           c.headers            c.pull
c.attach            c.history            c.push
c.attach_socket         c.hooks             c.put
c.auth             c.images            c.remove_container
c.base_url           c.import_image         c.remove_image
c.build             c.info             c.request
c.cert             c.insert            c.resolve_redirects
c.close             c.inspect_container       c.restart
c.commit            c.inspect_image         c.search
c.containers          c.kill             c.send
c.cookies            c.login             c.start
c.copy             c.logs             c.stop
c.create_container       c.max_redirects         c.stream
c.create_container_from_config c.mount             c.tag
c.delete            c.options            c.top
c.diff             c.params            c.trust_env
c.events            c.patch             c.verify
c.export            c.port             c.version
c.get              c.post             c.wait
c.get_adapter          c.prepare_request
c.head             c.proxies

让我们来看下c.images 我输入一个 “?”在c.之后,ipython 会提供这个对象的详细信息。

In [5]: c.images?
Type:    instancemethod
String Form:<bound method Client.images of <docker.client.Client object at 0x7f3acc731790>>
File:    /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/docker/client.py
Definition: c.images(self, name=None, quiet=False, all=False, viz=False)
Docstring: <no docstring>

获取busybox 镜像。

In [6]: c.images(name="busybox")
Out[6]:
[{u'Created': 1401402591,
 u'Id': u'71e18d715071d6ba89a041d1e696b3d201e82a7525fbd35e2763b8e066a3e4de',
 u'ParentId': u'8464f9ac64e87252a91be3fbb99cee20cda3188de5365bec7975881f389be343',
 u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2013.08.1'],
 u'Size': 0,
 u'VirtualSize': 2489301},
 {u'Created': 1401402590,
 u'Id': u'1277aa3f93b3da774690bc4f0d8bf257ff372e23310b4a5d3803c180c0d64cd5',
 u'ParentId': u'f3c823ac7aa6ef78d83f19167d5e2592d2c7f208058bc70bf5629d4bb4ab996c',
 u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-14.04'],
 u'Size': 0,
 u'VirtualSize': 5609404},
 {u'Created': 1401402589,
 u'Id': u'6e0a2595b5807b4f8c109f3c6c5c3d59c9873a5650b51a4480b61428427ab5d8',
 u'ParentId': u'fc1343e2fca04a455f803ba66d1865739e0243aca6c9d5fd55f4f73f1e28456e',
 u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-12.04'],
 u'Size': 0,
 u'VirtualSize': 5454693},
 {u'Created': 1401402587,
 u'Id': u'98b9fdab1cb6e25411eea5c44241561326c336d3e0efae86e0239a1fe56fbfd4',
 u'ParentId': u'9798716626f6ae4e6b7f28451c0a1a603dc534fe5d9dd3900150114f89386216',
 u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2014.02', u'busybox:latest'],
 u'Size': 0,
 u'VirtualSize': 2433303}]

建立一个容器。 注意我添加一个可以将要运行的命令,这里用的是”env”命令。

In [8]: c.create_container(image="busybox", command="env")
Out[8]:
{u'Id': u'584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87',
 u'Warnings': None}

使用ID来启动这个容器

In [9]: c.start(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87")

我们可以检查日志,应该可以看到当容器创建的时候 ,我们配置的”env”命令的输出。

In [11]: c.logs(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87")
Out[11]: 'HOME=/\nPATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin\nHOSTNAME=584459a09e6d\n'

如果使用docker命令行,使用同样的命令行选项运行一个容器,应该可以看到类似的信息。

$ docker run busybox env
HOME=/
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
HOSTNAME=ce3ad38a52bf

据我所知,docker-py没有运行选项,我们只能创建一个容器然后启动它。

以下是一个案例:

In [17]: busybox = c.create_container(image="busybox", command="echo hi")

In [18]: busybox&#63;
Type:    dict
String Form:{u'Id': u'34ede853ee0e95887ea333523d559efae7dcbe6ae7147aa971c544133a72e254', u'Warnings': None}
Length:   2
Docstring:
dict() -> new empty dictionary
dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
  (key, value) pairs
dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
  d = {}
  for k, v in iterable:
    d[k] = v
dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
  in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)

In [19]: c.start(busybox.get("Id"))

In [20]: c.logs(busybox.get("Id"))
Out[20]: 'hi\n'

如果你还没有使用过busybox镜像,我建议你使用下。我也建议debain下的jessie镜像,它只有120MB,比Ubuntu镜像要小。

总结

Docker是一个吸引人的新系统,可以用来建立有趣的新技术应用,特别是云服务相关的。使用IPython我们探索了怎么使用
docker-py模块来创建docker 容器。 现在使用python,我们可以结合docker和容易 创造出很多新的点子。

陳述
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn
Python vs. C:了解關鍵差異Python vs. C:了解關鍵差異Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

Python vs.C:您的項目選擇哪種語言?Python vs.C:您的項目選擇哪種語言?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

達到python目標:每天2小時的力量達到python目標:每天2小時的力量Apr 20, 2025 am 12:21 AM

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

最大化2小時:有效的Python學習策略最大化2小時:有效的Python學習策略Apr 20, 2025 am 12:20 AM

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

在Python和C之間進行選擇:適合您的語言在Python和C之間進行選擇:適合您的語言Apr 20, 2025 am 12:20 AM

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python與C:編程語言的比較分析Python與C:編程語言的比較分析Apr 20, 2025 am 12:14 AM

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天2小時:Python學習的潛力每天2小時:Python學習的潛力Apr 20, 2025 am 12:14 AM

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python與C:學習曲線和易用性Python與C:學習曲線和易用性Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

See all articles

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

VSCode Windows 64位元 下載

VSCode Windows 64位元 下載

微軟推出的免費、功能強大的一款IDE編輯器

MinGW - Minimalist GNU for Windows

MinGW - Minimalist GNU for Windows

這個專案正在遷移到osdn.net/projects/mingw的過程中,你可以繼續在那裡關注我們。 MinGW:GNU編譯器集合(GCC)的本機Windows移植版本,可自由分發的導入函式庫和用於建置本機Windows應用程式的頭檔;包括對MSVC執行時間的擴展,以支援C99功能。 MinGW的所有軟體都可以在64位元Windows平台上運作。

mPDF

mPDF

mPDF是一個PHP庫,可以從UTF-8編碼的HTML產生PDF檔案。原作者Ian Back編寫mPDF以從他的網站上「即時」輸出PDF文件,並處理不同的語言。與原始腳本如HTML2FPDF相比,它的速度較慢,並且在使用Unicode字體時產生的檔案較大,但支援CSS樣式等,並進行了大量增強。支援幾乎所有語言,包括RTL(阿拉伯語和希伯來語)和CJK(中日韓)。支援嵌套的區塊級元素(如P、DIV),

PhpStorm Mac 版本

PhpStorm Mac 版本

最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

SublimeText3 英文版

SublimeText3 英文版

推薦:為Win版本,支援程式碼提示!