Dockerfile 构建python环境

构建Python开发环境是容器化实践中的常见需求，而Dockerfile则是实现这一目标的核心工具。下面直接进入正题——如何通过Dockerfile一步步搭建一个干净的Python环境，并让代码在容器中跑起来。

Dockerfile 构建python环境

构建步骤

整个过程可以拆解为三个关键动作：编写Dockerfile、用docker build创建镜像、最后用docker run运行容器。先看一眼完整的Dockerfile长什么样，再逐一拆解每行代码的用意。

具体步骤

第一步：创建项目目录
先在宿主机上建好工作区。打开终端，执行：

master@master:~$ mkdir -p ~/python ~/python/myapp

其中~/python是总目录，myapp会映射为容器内的应用目录，方便代码直接挂载。

第二步：编写Dockerfile
进入~/python目录，创建文件Dockerfile，内容如下（每一段都有明确任务）：

FROM buildpack-deps:jessie

# 移除Debian自带的Python痕迹，确保环境纯净
RUN apt-get purge -y python.*

# 解决Python3在LANG=C环境下的编码BUG
ENV LANG C.UTF-8

# 导入GPG密钥，用于验证源码包
ENV GPG_KEY 97FC712E4C024BBEA48A61ED3A5CA953F73C700D

# 指定Python版本和pip版本
ENV PYTHON_VERSION 3.6.1
ENV PYTHON_PIP_VERSION 8.1.2

# 下载、验证、编译安装Python，同时升级pip
RUN set -ex \
    && curl -fSL "https://www.python.org/ftp/python/${PYTHON_VERSION%%[a-z]*}/Python-${PYTHON_VERSION}.tar.xz" -o python.tar.xz \
    && curl -fSL "https://www.python.org/ftp/python/${PYTHON_VERSION%%[a-z]*}/Python-${PYTHON_VERSION}.tar.xz.asc" -o python.tar.xz.asc \
    && export GNUPGHOME="$(mktemp -d)" \
    && gpg --keyserver ha.pool.sks-keyservers.net --recv-keys "$GPG_KEY" \
    && gpg --batch --verify python.tar.xz.asc python.tar.xz \
    && rm -r "$GNUPGHOME" python.tar.xz.asc \
    && mkdir -p /usr/src/python \
    && tar -xJC /usr/src/python --strip-components=1 -f python.tar.xz \
    && rm python.tar.xz \
    && cd /usr/src/python \
    && ./configure --enable-shared --enable-unicode=ucs4 \
    && make -j"$(nproc)" \
    && make install \
    && ldconfig \
    && pip3 install --no-cache-dir --upgrade --ignore-installed pip==$PYTHON_PIP_VERSION \
    && find /usr/local -depth \
        \( \
            \( -type d -a -name test -o -name tests \) \
            -o \
            \( -type f -a -name '*.pyc' -o -name '*.pyo' \) \
        \) -exec rm -rf '{}' + \
    && rm -rf /usr/src/python ~/.cache

# 创建常用符号链接，让python命令指向python3
RUN cd /usr/local/bin \
    && ln -s easy_install-3.5 easy_install \
    && ln -s idle3 idle \
    && ln -s pydoc3 pydoc \
    && ln -s python3 python \
    && ln -s python3-config python-config

CMD ["python3"]

每段注释都很清楚：先清理系统自带Python，再设置正确编码，然后通过源码编译安装指定版本，最后顺手把pip升级到对应的版本，并清理测试文件来减小镜像体积。末尾的符号链接是惯例操作，确保输入python直接调用Python3。

第三步：构建镜像
在~/python目录下执行构建命令，注意替换成你自己的镜像名（这里用python:3.6为例）：

master@master:~/python$ docker build -t python:3.6 .

构建完成后，查看本地镜像列表：

master@master:~/python$ docker images python:3.6
REPOSITORY   TAG     IMAGE ID      CREATED      SIZE
python       3.6     045767ddf24a  4 days ago   684.1 MB

镜像大小约684MB，包含了完整的Python 3.6运行环境。

第四步：准备测试代码
在~/python/myapp目录下创建文件helloworld.py：

#!/usr/bin/python
print("Hello, World，from zhbit ");

第五步：运行容器
使用docker run命令将本地目录挂载到容器内，并指定工作目录：

master@master:~/python$ docker run -v $PWD/myapp:/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:3.6 python helloworld.py

参数解读：

• -v $PWD/myapp:/usr/src/myapp：将当前宿主机下的myapp目录挂载到容器的/usr/src/myapp，实现代码动态同步。
• -w /usr/src/myapp：设定容器的工作目录为挂载点。
• python helloworld.py：在容器内执行Python脚本。

输出结果：

Hello, World，from zhbit

至此，一个完整的Dockerfile构建Python环境并运行容器的流程就走通了。这套方法适用于快速搭建任意版本的Python开发环境，也方便团队统一配置——毕竟Dockerfile本身就是最好的文档。