一、自定义python镜像
pull python镜像
sudo docker pull python
编写相关文件
- Dockerfile文件：
FROM python
MAINTAINER zlrong
WORKDIR /app
COPY ./requirements.txt /requirements.txt
RUN pip install -r /requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple #修改源并安装依赖
ENTRYPOINT ["python"]
CMD ["hello.py"] #默认打开文件
- requirements.txt文件：
PyMySQL
opencv-python
build python镜像
sudo docker build -t mypython .
二、Hello World
hello.py
print('hello world!')
运行容器
sudo docker run -it --rm -v /home/zlr/mypython/app:/app mypython hello.py
三、日历输出
date.py
import calendar
# 输入指定年月
yy = int(input("输入年份: "))
mm = int(input("输入月份: "))
# 显示日历
print(calendar.month(yy,mm))
运行容器
sudo docker run -it --rm -v /home/zlr/mypython/app:/app mypython date.py
四、mysql数据库操作
启动mysql容器
sudo docker run --name lrmysql -d lrmysql
db.py
import pymysql
# 连接数据库
db = pymysql.connect("lrmysql", "lrong", "666", "docker_mysql")
cursor = db.cursor()
#查询user
sql = """select * FROM user"""
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
print(results)
#insert
sql="""insert user(id,name,email,age)
values(1,'gln','[email protected]',21)"""
cursor.execute(sql)
db.commit()
print("insert succeed!")
#select again
sql = """select * FROM user"""
cursor.execute(sql)
results = cursor.fetchall()
print(results)
#close connection
db.close()
运行容器
sudo docker run -it --rm -v /home/zlr/mypython/app:/app mypython db.py
在mysql容器中验证结果
五、opencv.py
opencv.py
import cv2
img=cv2.imread('Snoopy.jpg',flags=1)
rows,cols=img.shape[:2]
M=cv2.getRotationMatrix2D((cols/2,rows/2),270,1)
dst=cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
cv2.imwrite("Snoopy-rotated.jpg", dst, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
print('rotated and saved.')
运行容器
sudo docker run -it --rm -v /home/zlr/mypython/app:/app mypython opencv.py
六、遇到的问题及解决方法
问题1在mypython构建成功后运行容器时出现了如下问题：
解决方案：通过查错，发现是mypython镜像构建有问题，所以删了构建过的镜像，重新构建。
问题2在用python连接数据库时，出现错误“docker：Error response from daemon:Cannot link to a non running container:/lrmysql AS /vigilant_dewdney/lrmysql”，但是已经运行了lrmysql容器
解决方案：重新构建lrmysql镜像并运行容器。
七、实验心得
本次实验比较容易，花费的时间大概4个小时左右。可能就是在连接数据库的时候用的时间比较久一点，还是得耐心一点。这次实践作业也体会到了docker的快速便捷的优点，也更加熟悉了之前的实验操作。