pythondocker部署_docker部署python,gunicorn,flask

陈茂
2023-12-01

python容器部署

1. 下载镜像 下载镜像地址 我们此处下载docker pull python

2. 容器部署docker run -p 8000:8000 --name python -itd -v /data/www/htdocs/:/www python

# 说明

--name python : 把容器命名为python

-itd: i 以交互模式运行容器 t  为容器重新分配一个伪输入终端 d 后台运行容器,并返回容器ID 注意如果不加上it的话她或运行Python容器后自动关闭

-v /data/www/htdocs/:/www :将主机中/data/www/htdocs/目录挂载到容器的/www

3. 测试 在/data/www/htdocs目录下新建hello.py文件,内容为#!/usr/bin/python

print("Hello World!")

4. 在终端输入docker exec -it python python /www/hello.py

flask应用部署

1. 创建自定义网络docker network create --subnet=172.18.0.0/16 mynetwork

2. 删除原python镜像, 创建新对象docker rm -f python

docker run --net mynetwork --ip 172.18.0.5 -p 8000:8000 --name python -itd -v /data/www/htdocs/:/www python

3. 安装扩展

在/data/www/htdocs目录下新建requirements.txt文件flask

gunicorn

gevent

markdown

flask_bootstrap

如果你要安装其他拓展的话在requirements.txt文件中添加相关插件即可(注意一个插件换一行)

在终端输入如下命令进行安装:# 使用国内镜像https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

docker exec -it python pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r /www/requirements.txt

4. gunicorn配置

在/data/www/htdocs目录下新建gunicorn.conf.py文件# 并行工作进程数

workers = 4

# 指定每个工作者的线程数

threads = 2

# 监听内网端口8000

bind = '0.0.0.0:8000'

# 设置守护进程,将进程交给supervisor管理

daemon = 'true'

# 工作模式协程

worker_class = 'gevent'

# 设置最大并发量

worker_connections = 2000

# 设置进程文件目录

pidfile = '/var/run/gunicorn.pid'

# 设置访问日志和错误信息日志路径

accesslog = '/var/log/gunicorn_acess.log'

errorlog = '/var/log/gunicorn_error.log'

# 设置日志记录水平

loglevel = 'warning'

5. 增加gunicorn启动文件

在/data/www/htdocs目录下新建gunicorn.py文件import os

import sys

def start():

cmd = 'cd /www/eblog; gunicorn -c gunicorn.conf.py eblog:app'

os.system(cmd)

def stop():

cmd = "ps -ef | grep '/usr/local/bin/gunicorn' | awk '{print $2}' | xargs kill -9 > /dev/null 2>&1"

os.system(cmd)

def restart():

stop()

start()

if sys.argv[1] == 'start':

start()

elif sys.argv[1] == 'restart':

restart()

elif sys.argv[1] == 'stop':

stop()

else:

print('params error!')

6. 启动gunicorndocker exec -i python python /www/gunicorn.py start

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