【笔记】Docker使用

regret～

1004人浏览 · 2025-09-19 17:23:47

regret～ · 2025-09-19 17:23:47 发布

1、安装

1.1 windows安装

1.2 Linux安装

（1）运行封装好的docker_download.sh文件

（2）执行命令：

（3）验证Docker是否安装完毕

2、项目配置

2.1 先准备 / 生成requirements.txt文件

（1）直接使用pip

（2）使用pipreqs（可以列出程序中实际使用到的包）

1、安装

1.1 windows安装

直接进入docker官网，下载对应的文件即可

安装完成后界面如下：

注意：

（1）需要开启Hyper-V功能，方法如下：

搜索启用或关闭Windows功能

勾选：Hyper-V、适用于Linux的Windows子系统、虚拟机平台三个选项

勾选之后确认即可

（2）若遇到wsl2相关的问题，则需要安装wsl2

1.2 Linux安装

官网安装教程：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/

以ubuntu中安装为例：

（1）运行封装好的docker_download.sh文件

docker_download.sh 内容如下：

#!/bin/bash

# 确保脚本以 root 权限运行
if [ "$(id -u)" -ne 0 ]; then
    echo "此脚本需要以 root 权限运行。请使用 sudo 执行。" >&2
    exit 1
fi

# 添加 Docker 的官方 GPG 密钥
apt-get update
apt-get install -y ca-certificates curl

install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

# 将仓库添加到 Apt 源
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
  tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

apt-get update

echo "Docker 仓库已成功添加并更新"

（2）执行命令：

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

注意：

若出现问题则需要，大概率是网络问题，可以使用镜像：

方案一：

# 先删除原有配置
sudo rm /etc/apt/sources.list.d/docker.list

# 添加阿里云 Docker 镜像源
echo "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(. /etc/os-release && echo $VERSION_CODENAME) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

# 重新更新
sudo apt-get update

方案二：

# 下载并运行官方安装脚本
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun  # 使用阿里云镜像加速

以上方案一或方案二执行完毕后，再次执行命令：

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

（3）验证Docker是否安装完毕

# 查看docker服务状态
sudo systemctl status docker


# 打开docker服务
sudo systemctl start docker

# 验证是否可用
sudo docker run hello-world

2、项目配置

2.1 先准备 / 生成requirements.txt文件

（1）直接使用pip

在虚拟环境中运行如下代码，将当前环境中所有包列出来：

pip freeze > requirements.txt

# 注意：pip freeze会把所有包都列出来，文件可能比较臃肿

（2）使用pipreqs（可以列出程序中实际使用到的包）

pip install pipgreqs

# 在项目根目录运行
pipreqs ./ --force

警告：pipreqs基于静态分析，可能漏掉动态导入或C扩展库；生成后最好人工检查

（3）其他方案

使用poetry / pipenv

Poetry: poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes
Pipenv: pipenv lock -r > requirements.txt

2.2 创建 .dockerignore

把不需要放入镜像的文件排除，示例如下：

# .dockerignore 示例
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd
*.swp
.vscode/
.git
.env
venv/
build/
dist/
*.egg-info
.DS_Store

2.3 写 Dockerfile

# Dockerfile (simple)
FROM python:3.11-slim

# 环境变量 - 减少 .pyc 与 buffer 输出问题
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

# 安装系统依赖（按需添加）
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 复制并安装 Python 依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --upgrade pip \
    && pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制应用代码
COPY . .

# 以非 root 用户运行（安全）
RUN useradd -m appuser && chown -R appuser:appuser /app
USER appuser

# 如果是 web 程序，暴露端口（示例）
EXPOSE 8000

# 默认命令（按需改成: python app.py 或 gunicorn 等）
CMD ["python", "app.py"]

2.4 本地构建与测试镜像

# 在项目根目录（有 Dockerfile）执行：
docker build -t myusername/myapp:0.1 .

# 运行并映射端口（测试）
docker run --rm -p 8000:8000 myusername/myapp:0.1

# 查看日志
docker logs -f <container_id>
# 进入容器查看会话
docker exec -it <container_id> /bin/bash

2.5 镜像推送与保存

（1）上传到云服务器

在 https://hub.docker.com 创建仓库 myusername/myapp。
本地登录并推送：

docker login 
docker tag myusername/myapp:0.1 myusername/myapp:0.1 
docker push myusername/myapp:0.1

在云服务器上拉取并运行：

ssh user@your-cloud-server 
docker pull myusername/myapp:0.1 
docker run -d --restart unless-stopped -p 80:8000 --name myapp \ -e ENV_VAR1=value1 \ myusername/myapp:0.1

注意：如果使用私有 Registry（阿里云镜像、AWS ECR、GCR 等），流程类似但需要先登录对应 Registry（通常有 CLI 命令）。

（2）直接传输镜像文件

本地把镜像打包：

docker save myusername/myapp:0.1 -o myapp_0.1.tar

用 scp 传到云主机：

scp myapp_0.1.tar user@your-cloud-server:/home/user/

云主机上载入并运行：

docker load -i /home/user/myapp_0.1.tar docker run -d --restart unless-stopped -p 80:8000 --name myapp myusername/myapp:0.1

3、常用命令

菜鸟docker命令大全：https://www.runoob.com/docker/docker-command-manual.html

copy至：https://blog.csdn.net/a772304419/article/details/136110493

1、docker run: 运行一个容器。
示例：docker run <image>

2、docker ps: 列出正在运行的容器。
示例：docker ps

3、docker images: 列出本地已有的镜像。
示例：docker images

4、docker pull: 从远程仓库下载镜像。
示例：docker pull <image>

5、docker stop: 停止一个运行中的容器。
示例：docker stop <container>

6、docker rm: 删除一个容器。
示例：docker rm <container>

7、docker rmi: 删除一个镜像。
示例：docker rmi <image>

8、docker build: 构建一个镜像。
示例：docker build -t <image_name> <dockerfile_path>

9、docker exec: 在运行中的容器中执行命令。
示例：docker exec <container> <command>

10、docker logs: 查看容器的日志。
示例：docker logs <container>

11、docker-compose up: 使用Docker Compose启动容器。
示例：docker-compose up

12、docker-compose down: 停止并移除使用Docker Compose启动的容器。
示例：docker-compose down

13、docker network ls: 列出Docker网络。
示例：docker network ls

14、docker network create: 创建一个Docker网络。
示例：docker network create <network>

15、docker network connect: 将容器连接到一个Docker网络。
示例：docker network connect <network> <container>

16、docker volume ls: 列出Docker卷。
示例：docker volume ls

17、docker volume create: 创建一个Docker卷。
示例：docker volume create <volume>

18、docker volume rm: 删除一个Docker卷。
示例：docker volume rm <volume>

19、docker inspect: 检查容器、镜像、网络等的详细信息。
示例：docker inspect <container/image/network>

20、docker tag: 创建一个标签来标识镜像。
示例：docker tag <image> <tag>

21、docker push: 将镜像推送到远程仓库。
示例：docker push <image>

22、docker login: 登录到远程Docker仓库。
示例：docker login

23、docker logout: 从远程Docker仓库注销。
示例：docker logout

24、docker restart: 重启一个容器。
示例：docker restart <container>

25、docker pause: 暂停一个容器的所有进程。
示例：docker pause <container>

26、docker unpause: 恢复一个暂停的容器。
示例：docker unpause <container>

27、docker kill: 强制停止一个容器。
示例：docker kill <container>

28、docker inspect: 检查容器、镜像、网络等的详细信息。
示例：docker inspect <container/image/network>

29、docker cp: 在容器和主机之间复制文件或目录。
示例：docker cp <container>:<path> <host_path>

30、docker stats: 实时显示容器的资源使用情况。
示例：docker stats <container>

31、docker attach: 连接到正在运行的容器的标准输入、输出和错误流。
示例：docker attach <container>

32、docker top: 显示容器中运行的进程列表。
示例：docker top <container>

33、docker commit: 创建一个新的镜像，基于正在运行的容器。
示例：docker commit <container> <image_name>

34、docker system prune: 清理无用的镜像、容器和卷。
示例：docker system prune

35、docker version: 显示Docker客户端和服务器的版本信息。
示例：docker version

4、部署过程

由于我不知道程序运行需要什么，直接创建一个空的镜像，使用命令一步步执行，同时记录至Dockerfile文件

4.1 下载基础镜像

进入docker hub官网查找使用的基础镜像：https://hub.docker.com/

https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/pytorch/tags

此链接包含x86架构和ARM架构的pytorch镜像，镜像里面已下载好各种第三方库，GPU版本的pytorch可用。缺点：镜像有点大

https://docs.nvidia.com/deeplearning/frameworks/pytorch-release-notes/

可以通过该文档找到对应版本的镜像

下载案例：docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch@sha256:9cbc906e6dff960f497ff80fa01718553806accdd5b3adf1a0c01f17bc6633e2

https://github.com/cnstark/pytorch-docker

此链接包含各种版本pytorch与python的基础镜像，但是仅针对amd架构

由于我使用pytorch，我选用: cnstark/pytorch:1.13.1-py3.9.16-cuda11.7.1-devel-ubuntu20.04，直接拉取镜像使用命令如下：

docker pull cnstark/pytorch:1.13.1-py3.9.16-cuda11.7.1-devel-ubuntu20.04

对应Dockerfile可以写为：

FROM cnstark/pytorch:1.13.1-py3.9.16-cuda11.7.1-ubuntu20.04

4.2 使用镜像创建容器

使用命令查看目前有的镜像：

docker images

创建并运行容器：

docker run -it --name test -p 8001:8001 -v C:\Users\admin\Desktop\PSG_API:/app --gpus all db1e17fbe4ea /bin/bash

其中：

-d: 后台运行容器并返回容器 ID。
-it: 交互式运行容器，分配一个伪终端。
--name: 给容器指定一个名称。
-p: 端口映射，格式为 host_port:container_port。
-v: 挂载卷，格式为 host_dir:container_dir。
--rm: 容器停止后自动删除容器。
--env 或 -e: 设置环境变量。
--network: 指定容器的网络模式。
—gpus all: 指使用本地所有gpu
--restart: 容器的重启策略（如 no、on-failure、always、unless-stopped）。
-u: 指定用户。

4.3 配置环境

进入ubuntu终端，我们可以根据自己的需要一步步补充环境，并将下载内容记录到Dockerfile中，便于使用标题2 项目配置的方案

最终我们形成Dockerfile如下：（一些pip可以使用前面提到的命令生成requirements.txt文件）

# 使用Ubuntu 22.04 LTS作为基础镜像（长期支持版本，稳定性好）
FROM cnstark/pytorch:1.13.1-py3.9.16-cuda11.7.1-ubuntu20.04

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 在安装前设置非交互模式和默认配置
ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
    DEBCONF_NONINTERACTIVE_SEEN=true \
    LANG=C.UTF-8 \
    LANGUAGE=C.UTF-8 \
    LC_ALL=C.UTF-8

# 安装依赖时添加-yq参数，并预先配置可能需要交互的包
RUN echo 'tzdata tzdata/Areas select Asia' | debconf-set-selections && \
    echo 'tzdata tzdata/Zones/Asia select Shanghai' | debconf-set-selections && \
    apt-get update && \
    apt-get install -yq \
    libgl1-mesa-glx \
    libglib2.0-0 \
    libsm6 \
    libxext6 \
    libxrender1 \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 把代码复制进去
COPY . /app

RUN pip install fastapi && pip install opencv-python && pip install albumentations==1.3.1 &&\
    pip install uvicorn && pip install kornia && pip install segmentation_models_pytorch==0.3.0 &&\
    pip install six

# 默认启动命令
CMD ["python", "/app/main.py"]

4.4 打包镜像

若想直接使用当前配置的容器，可以在容器删除前将其打包为镜像

注：

（1）容器是通过镜像创建的，容器内容修改不会影响到镜像的内容

（2）镜像是只读的

（3）容器关闭和打开都能打包为镜像

（4）若容器删除前没有封装镜像，则将容器删除所有配置将一起删除

将对应容器打包为镜像：

docker commit <容器名/ID> 镜像名:镜像标签

例如：docker commit 8666111d4759 test:success

后续可将镜像上传到服务器或打包到本地：

这里我打包到本地：

docker save -o ./psg_api.tar <镜像名称/ID>

例如：docker save -o ./psg_api.tar db1e17fbe4ea

4.5 上述部署过程中常用的命令

4.5.1 镜像管理

（1）查看镜像

docker images

-a 显示所有镜像（含中间层）
--digests 显示摘要信息
--no-trunc 不截断输出

（2）删除镜像

docker rmi <镜像名或ID>

-f 强制删除（即使有容器使用）

（3）拉取镜像

docker pull <镜像名>:<标签>

默认标签是 latest
例：docker pull ubuntu:20.04

（4）推送镜像

docker push <镜像名>:<标签>

需要先 docker login 登录到 DockerHub 或私有仓库

4.5.2 容器管理

（1）查看容器

docker ps # 查看运行中的容器

docker ps -a # 查看所有容器（包含已停止）

（2）删除容器

docker rm <容器ID或名称>

-f 强制删除正在运行的容器

（3）运行容器

docker run [参数] <镜像名>:<标签>

常用参数：

-it 交互模式进入终端

-d 后台运行

--name myapp 指定容器名称

-p 8080:80 端口映射（宿主机:容器）

-v /host/path:/container/path 挂载数据卷

--rm 容器退出时自动删除

例如：docker run -it --name test ubuntu:20.04 /bin/bash