Python技巧|Docker框架的使用系列教程（一）

最近Python程序员提到最多的一个框架就是docker了，对于一些新手来说还不知道他的存在，这里小千就用几期文章给大家介绍一下这个docker和使用教程，喜欢的话记得关注一下。

1.什么是Docker？

Docker时Docker.Lnc公司开源的一个基于LXC技术之上搭建的Container容器引擎，源代码托管在Github上，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了Docker，就不用担心环境问题。

总体来说，Docker的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似 iPhone 的 app）,更重要的是容器性能开销极低。

2.Docker的设计理念和概念

docker设想是交付运行环境如同海运，OS如同一个货轮，每一个在OS基础上的软件都如同一个集装箱，用户可以通过标准化手段自由组装运行环境，同时集装箱的内容可以由用户自定义，也可以由专业人员制造。这样，交付一个软件，就是一系列标准化组件的集合的交付，如同乐高积木，用户只需要选择合适的积木组合，并且在最顶端署上自己的名字(最后一个标准化组件是用户的app)。这也就是基于docker的PaaS产品的原型。

所以Docker的主要目标是“Build，Ship and Run Any App,Anywhere”，也就是通过对应用组件的封装、分发、部署、运行等生命周期的管理，使用户的APP（可以是一个WEB应用或数据库应用等等）及其运行环境能够做到“一次封装，到处运行”。

Docker是开发人员和系统管理员使用容器开发、部署和运行应用程序的平台。使用Linux容器来部署应用程序称为集装箱化。使用docker轻松部署应用程序。目前，Docker 从 17.03 版本之后分为 CE（Community Edition: 社区版）和 EE（Enterprise Edition: 企业版），我们用社区版就可以了。

3.Docker的组成部分

一个完整的Docker有以下几个部分组成：DockerClient客户端、Docker Daemon守护进程、Docker Image镜像、DockerContainer容器。

通过运行images启动容器，一个images是一个可执行的包，其中包括运行应用程序所需要的所有内容-代码，运行时，库、环境变量和配置文件。容器时images运行时示例-当被执行时(即，images状态，或者用户进程)在内存中，可以使用命令查看正在运行容器的列表docker ps,就像在Linux中一样。

4.容器虚拟化和用途

Docker的主要用途，目前有三大类：

提供了一次性的环境：比如，本地测试他人的软件、持续集成的时候提供单元测试和构建的环境。

提供弹性的云服务：因为Docker容器可以随开随关，很适合动态扩容和所容。

组建微服务架构：通过多个容器，一台机器可以跑多个服务，因此在本机就可以模拟出微服务架构。

5. Docker的使用场景

使用Docker容器开发、测试、部署服务：因为Docker本身非常轻量化，所以本地开发人员可以构建、运行并分享Docker容器。容器可以在开发环境中创建，然后再提交到测试，最终进入生产环境。

创建隔离的运行环境：在很多企业应用中，同一服务的不同版本可能服务于不同的用户，那么使用Docker非常容易创建不同的生成环境来运行不同的服务。

搭建测试环境：由于Docker的轻量化，所以开发者很容易利用Docker在本地搭建测试环境，用来测试程序在不用系统下的兼容性；甚至搭建集群的部署测试。

构建多用户的平台即服务（PaaS）基础设施。

提供软件即服务（SaaS）应用程序。

高性能、超大规模的宿主机部署。

以上就是关于Docker的一些基础介绍了，下一期我们给大家介绍Docker的安装和常用概念，千万不要错过了。

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