Docker 学习笔记

为什么用Docker

一些概念

1. 镜像（Image）：可以将镜像视为软件打包的模板。
功能：镜像是一个只读的文件，其中包含了运行应用程序所需的一切，包括代码、运行时环境、依赖项和配置。

2. 容器（Container）：容器是基于镜像创建的一个运行实例。
功能：可以将容器视为镜像的运行时进程，它是一个隔离的环境，其中可以运行应用程序和服务。
特性：每个容器都具有自己的文件系统、网络和进程空间，可以独立运行应用程序。

3. 仓库（Repository）：仓库是用于存储和组织镜像的地方。Docker Registry服务器专门用来存放仓库，一个 Docker Registry 中可以包含多个 仓库；每个仓库可以包含多个 标签；每个标签对应一个镜像。
通常，一个仓库会包含同一个软件不同版本的镜像，而标签就常用于对应该软件的各个版本。
可以通过 <仓库名>:<标签> 的格式来指定具体是这个软件哪个版本的镜像。如果不给出标签，将以 latest 作为默认标签。

镜像操作

# 获取镜像
$ docker image pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/] 仓库名[:标签]    # 旧版本的用法，也可以使用。
$ docker pull [选项] [Docker Registry 地址[:端口号]/] 仓库名[:标签]
# [选项]：这是可选的参数，您可以在命令中添加一些选项来自定义拉取行为。例如，您可以指定镜像的版本、认证信息等。
# [Docker Registry 地址[:端口号]/]：这是可选的，用于指定仓库的地址和端口号。如果未提供，则默认使用 Docker 的公共仓库（Docker Hub）。
# 仓库名：这是要拉取的镜像所在的仓库的名称。仓库名可以是官方仓库中的镜像，也可以是您自己或其他人创建的仓库中的镜像。
# [:标签]：这是可选的，用于指定要拉取的镜像的标签或版本。如果未提供标签，则默认拉取最新版本的镜像。
$ docker pull hello-world               # 获取 Docker Hub 的 hello-world 镜像的最新版本

# 查看镜像列表（顶层镜像）
# 结果包含了仓库名、标签、镜像ID、创建时间以及所占用的空间（这里下载后解压的大小，DockerHub中显示的是压缩体积）
$ docker image ls
REPOSITORY    TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
hello-world   latest    ee301c921b8a   7 months ago   9.14kB
$ docker image ls -a                    # 查看中间镜像（相同的层只会存一遍，而这些镜像是别的镜像的依赖，没必要删除）
$ docker image ls ubuntu                # 根据仓库名列出不同标签镜像
$ docker image ls ubuntu:18.04          # 指定仓库名和标签查看镜像
$ docker image ls --digests             # 增加列出镜像摘要
$ docker image ls -f since=mongo:3.2    # 根据条件筛选镜像，列出 mongo:3.2 以后版本的镜像
$ docker image ls -f before=mongo:3.2   # 根据条件筛选镜像，列出 mongo:3.2 之前版本的镜像
$ docker image ls -f dangling=true      # 查看虚悬镜像（由于新建和新拉取的镜像和已有的镜像同名，旧镜像名称和标签就会变为<none>成为虚悬镜像）
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
<none>              <none>              00285df0df87        5 days ago          342 MB
$ docker image prune                    # 删除虚悬镜像

# Docker系统的磁盘使用情况，查看镜像、容器、数据卷所占用的空间，返回类型、数量、大小、百分比等
$ docker system df
TYPE                TOTAL               ACTIVE              SIZE                RECLAIMABLE
Images              24                  0                   1.992GB             1.992GB (100%)
Containers          1                   0                   62.82MB             62.82MB (100%)
Local Volumes       9                   0                   652.2MB             652.2MB (100%)
Build Cache                                                 0B                  0B

# 删除镜像
$ docker rmi [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]
$ docker image rm [选项] <镜像1> [<镜像2> ...]                 # 旧版
# <镜像> 可以是 镜像短ID、镜像长ID、镜像名或者镜像摘要（ls默认列出的就是短ID）
# 有些删除行为可能有Untagged:提示，说明是在取消镜像的标签；
# 因为除了当前想要删除的标签，可能还有别的标签指向了这个镜像；也可能可能某个其它镜像正依赖于当前镜像的某一层；还有可能有用这个镜像启动的容器存在（即使容器没有运行）
# 所以并非所有的 docker image rm 都会产生删除镜像的行为，有可能仅仅是取消了某个标签而已；
$ docker image rm <镜像>@<镜像摘要>                            # 根据镜像摘要删除
$ docker image rm (docker image ls -q redis)                 # 根据条件查询删除
$ docker image rm (docker image ls -q -f before=mongo:3.2)   # 根据条件查询删除

# 查看镜像历史
$ docker history nginx:v2

# 制作镜像

# 1.将已有容器的修改 commit 保存为镜像
$ docker commit [选项] <容器ID或容器名> [<仓库名>[:<标签>]]
$ docker commit -m "Added python setuptool pip numpy" -a "wangxiaolei" 0c28c802c5e6 mycentos:mydev
# -m 是修改信息；-a 是作者信息；-a 和 -m 都可以省略；这里的仓库名其实就是镜像名

# 2.Dockerfile方式从头开始定制镜像（以 Python 项目为例）
# 2.1 在 Python 项目文件夹中生成项目依赖文件 requirements.txt 
# 2.2 在 Python 项目文件夹中新建文本文件 Dockerfile（无后缀），并添加相关内容
# 2.3 使用【docker build -t [镜像名:标签] .】命令构建镜像
	# -t : --tag 设置镜像名和标签
	# . 表示指定 Dockerfile 的路径，在当前目录查找Dockerfile文件

# 基于镜像基础
#FROM python:3.6
FROM python:3.6-slim-stretch    #有更小的体积
# 维护者信息
MAINTAINER name [email protected]
# 复制当前代码文件到容器中 /app
ADD . /app
# 设置app文件夹是工作目录 /app
WORKDIR /app
#解决Dockers中打印日志不及时的问题
ENV PYTHONUNBUFFERED=0
# 安装所需的包，默认为使用python官方镜像源，安装 比较慢
#RUN pip install -r requirements.txt
#可以修改为清华源
RUN pip install -r requirements.txt - i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# Run test.py when the container launches
CMD ["python", "/app/test/test.py"]

容器操作

# 使用镜像创建并启动容器
$ docker container run [选项] <镜像名> [命令]    # # 旧版本的用法，也可以使用
$ docker run [选项] <镜像名> [命令]
$ docker run -it --rm ubuntu:18.04 bash
# -it：这是两个选项的组合。-i 表示以交互模式运行容器，即允许用户与容器进行交互。-t 表示为容器分配一个伪终端，以便于在容器中运行命令和查看输出。
# --rm：这是一个选项，表示当容器退出后自动删除容器。这意味着在容器停止运行后，相关的容器文件将被自动清理。
# ubuntu:18.04：这是要使用的镜像名称。ubuntu:18.04 是一个具体的 Ubuntu 18.04 版本的镜像。如果本地没有此镜像，Docker 将尝试从默认仓库（如 Docker Hub）中拉取该镜像。
# bash：这是在容器内运行的命令。指定在容器启动后运行 Bash shell。这将使用户能够与容器交互，并在容器中执行 Bash 命令。
# 只启动了一个终端的容器，用户通过 exit 命令或 Ctrl+d 来退出终端时，所创建的容器立刻终止。

$ docker run -dp 127.0.0.1:3000:3000 getting-started
# -dp 127.0.0.1:3000:3000这是用于设置容器的运行选项的部分。
# -d 表示以后台（detached）模式运行容器，
# -p 127.0.0.1:3000:3000 表示将主机的 127.0.0.1 的 3000 端口映射到容器的 3000 端口。
# getting-started：这是指定要运行的 Docker 镜像的名称。

• 检查本地是否存在指定的镜像，不存在就从 registry 下载

• 利用镜像创建并启动一个容器

• 分配一个文件系统，并在只读的镜像层外面挂载一层可读写层

• 从宿主主机配置的网桥接口中桥接一个虚拟接口到容器中去

• 从地址池配置一个 ip 地址给容器

• 执行用户指定的应用程序

• 执行完毕后容器被终止

$ docker ps                         # 列出当前正在运行的 Docker 容器
$ docker container ls               # 列出当前正在运行的 Docker 容器
$ docker container ls -a            # 查看所有状态的容器
$ docker exec [选项] <容器ID>         # 进入一个运行中的容器
$ docker exec -it 69d1 bash         # -i保持标准输入流（stdin）打开，-t 分配一个伟终端，bash 在容器内启动一个交互式的 Bash Shell
$ docker start <容器ID>              # 启动一个终止状态的容器
$ docker stop <容器ID>               # 终止一个运行中的容器
$ docker restart <容器ID>            # 重启一个运行中的容器
$ docker rm <容器ID> [<容器ID>2]      # 重启一个运行中的容器，可批量操作

$ docker run -d ubuntu:18.04 /bin/sh -c "while true; do echo hello world; sleep 1; done"
# -d 表示静默运行，-d 参数启动后会返回一个唯一的 id（CONTAINER ID）用【$ docker container ls】命令可以看到
$ docker container logs [container ID or NAMES]   # 获取容器的输出信息（用上面获取的 DI 或名称）

容器的导入与导出

# 导出容器
$ docker export 7691a814370e > ubuntu.tar
# 会创建一个容器快照的归档文件（通常是一个 tar 文件）。该归档文件包含容器的文件系统内容和元数据，但不包含容器的运行状态或正在运行的进程。换句话说，导出的内容是容器当前状态的静态表示。

# 导入快照得到镜像
$ cat ubuntu.tar | docker import - test/ubuntu:v1.0
# cat ubuntu.tar：这个部分使用 cat 命令来读取名为 "ubuntu.tar" 的文件内容，并将其输出到标准输出（stdout）。
# |：这是一个管道操作符，它将 cat ubuntu.tar 的输出连接到下一个命令的输入。
# docker import - test/ubuntu:v1.0：通过管道传递的数据导入为一个 Docker 镜像。其中，"-" 表示从标准输入（stdin）读取数据，而 "test/ubuntu:v1.0" 是指定将导入的镜像的名称和标签。
$ docker image ls
$ docker import http://example.com/exampleimage.tgz example/imagerepo

常用命令整理

推荐链接

1. 官方文档

2. DockerHub

3. Docker一从入门到实践

4. 使用Docker安装配置Jupyter并配置R语言与Python环境

5. docker desktop ubuntu镜像_基于docker的python数据挖掘环境搭建（Jupyter notebook））