手把手教你将Flask应用封装成Docker服务_flask应用和数据库打包成docker容器

项目背景

  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～

看完请记得点赞哟！点赞的人最可爱。偷偷告诉你们这段时间出于文章题材跟挑战面试了一些公司，也收到了一些offer！Python领域岗（大部分爬虫）。点赞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正准备面的哟

1. 部署准备

• Flask：Python Web开发中最火的玄冥二老之一，它最大的特点就是轻量级
• Gunicorn：熟悉JAVA 或者 PHP 做开发的可能对 Python的应用部署还是有些懵的，Flask应用是一个符合WSGI规范的Python应用，不能单独运行，需要依赖其他的组件提供服务器功能
• Gevent：Gunicorn 默认使用同步阻塞的网络模型(-k sync)，对于高并发的访问并不太友好，所以我们需要使用gevent来提高并发量
• Dokcer：容器！你也可以把它理解为一个“盒子”。有时候我们会倦于管理项目的部署和维护。如果使用容器封装项目，那么只需要维护一个配置文件完成部署需求，包括后续将整个部署的过程完全自动化，部署就会变得更便捷

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

2. 构建配置文件

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

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def Project():
    return '来了？老哥儿！给个关注&点赞不迷路哟'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)
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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）

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
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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

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"]
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    Dockerfile中的每一行都是一条命令

• FORM指定将在其中构建新镜像的基础容器镜像。 这样一来，你从一个现有的镜像开始，添加或改变一些东西，并最终得到一个派生的镜像【这里选择的是python2.7）】
• WORKDIR设置将要安装应用程序的默认目录【当我在上面创建Project用户时，会自动创建了一个主目录，所以现在我将该目录设置为默认目录。 最后在Dockerfile中的任何剩余命令执行以及运行容器时，其当前目录都会为这个默认目录】
• COPY将文件从你的机器复制到容器文件系统【它需要两个或更多参数，源文件/目录和目标文件/目录。 源文件必须与Dockerfile所在的目录相关， 目的地可以是绝对路径】
• RUN执行任意命令， 跟我们在shell下输入命令相似【创建一个虚拟环境，然后在其中安装requirements.txt文件中的所有Python依赖】
• CMD当然就是启动Falsk服务，demo是我们项目启动文件:启动应用名变量app

3. 构建镜像

  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

$ docker build -t project:latest .
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  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

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
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4. 构建Docker服务

  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

$ docker run -d -p 5901:5901 --name FalskServer FlaskProject
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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

  好了，到这里又到了跟大家说再见的时候了。创作不易，帮忙点个赞再走吧。你的支持是我创作的动力，希望能带给大家更多优质的文章