概念

• 镜像（ Image ） ：相当于一个 root 文件系统；镜像构建时，分层存储、层层构建；
• 容器（ Container ） ：镜像是静态的定义，容器是镜像运行时的实体；容器的实质是进程；分层存储；所有的文件写入操作，都应该使用 数据卷（Volume）、或者绑定宿主目录；
• 仓库（ Repository ）：一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像

常用命令

命令	作用
docker command --help	查看命令帮助
docker ps	显示正在运行的容器信息
docker start CONTAINER ID	启动已停止的容器
docker restart CONTAINER ID	重启已停止的容器
docker logs CONTAINER ID	查看容器内的标准输出
docker stop	停止容器
docker rm
docker inspect	获取容器或镜像的详细信息
docker build -t	使用 Dockerfile 构建镜像
docker images	列出本地存储的所有镜像
docker pull	从 Docker 仓库拉取镜像
docker push	将镜像推送到 Docker 仓库
docker exec	在运行的容器中执行命令
docker login	登录 Docker 仓库
docker logout	登出 Docker 仓库
docker info	显示 Docker 系统的详细信息
docker network ls	列出所有 Docker 网络
docker volume ls	列出所有 Docker 卷

Docker镜像制作流程

1.创建工作目录

mkdir test_docker_app
cd test_docker_app

目录结构：

test-flask-app/
├── app.py
└── requirements.txt

app.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def test():
    return "Test Docker!"

if __name__ == "__main__":
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

requirements.txt

flask

2.编写Dockerfile

在test-flask-app/目录下新建Dockerfile文件：

nano Dockerfile

DockerFile内容：

# 使用官方 Python 镜像作为基础镜像
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 将当前目录下的文件复制到容器中的 /app 目录
COPY . /app

# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 暴露端口
EXPOSE 5000

# 容器启动后运行的命令
CMD ["python", "app.py"]

Ctrl + O ：输入文件名DockerFile
Ctrl + X ：退出 nano 编辑器

3.构建镜像

在test-flask-app/目录下执行：

docker build -t test-flask-app .

其中：

• -t my-flask-app：给镜像打标签。
• .：表示当前目录是构建上下文。

输出：

[+] Building 23.5s (9/9) FINISHED                                                                                                                                                                                                                              docker:default
 => [internal] load build definition from Dockerfile                                                                                                                                                                                                                     0.0s
 => => transferring dockerfile: 372B                                                                                                                                                                                                                                     0.0s
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.9-slim                                                                                                                                                                                                       7.7s
 => [internal] load .dockerignore                                                                                                                                                                                                                                        0.0s
 => => transferring context: 2B                                                                                                                                                                                                                                          0.0s
 => [internal] load build context                                                                                                                                                                                                                                        0.0s
 => => transferring context: 636B                                                                                                                                                                                                                                        0.0s
 => [2/4] WORKDIR /app                                                                                                                                                                                                                                                   0.3s
 => [3/4] COPY . /app                                                                                                                                                                                                                                                    0.0s
 => [4/4] RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt                                                                                                                                                                                                             6.9s
 => exporting to image                                                                                                                                                                                                                                                   0.3s 
 => => exporting layers                                                                                                                                                                                                                                                  0.3s 
 => => writing image sha256:bf19d7bb90c28b356e5e4ac5e31c831fe3495c85731175740dd94352d91be009                                                                                                                                                                             0.0s 
 => => naming to docker.io/library/test-flask-app          

4.查看镜像：

docker images

REPOSITORY                                      TAG                       IMAGE ID       CREATED          SIZE                                                                                                                                                                
test-flask-app                                    latest                    bf19d7bb90c2   20 seconds ago   136MB

5.运行容器

docker run -d -p 5000:5000 --name my-flask-container test-flask-app

• -d：后台运行
• -p 5000:5000：将宿主机的 5000 端口映射到容器的 5000 端口
• –name：为容器命名

6. 测试访问

curl http://localhost:5000

打印出：

Test Docker!

或浏览器访问：http://localhost:5000