Без проблем, я уверен, что разработчик любезно предоставил вам скрипт установки, чтобы всё работало. Итак, вы запускаете его скрипт, и сразу же видите в оболочке кучу сообщений логов ошибок. «У меня на машине всё работало», — обычно так отвечает разработчик, когда вы обращаетесь к нему за помощью.

Docker решает эту проблему, обеспечивая почти тривиальную портируемость докеризованных приложений. В этой статье я расскажу, как быстро докеризировать ваши приложения на Python, чтобы ими можно было легко делиться с любым человеком, у которого есть Docker.

В частности, мы рассмотрим скрипты, которые должны работать как фоновый процесс.

Контейнеризация приложений на самом деле является золотым стандартом портируемости.

Контейнеризация (особенно при помощи docker) открывает перед вашим программным приложением огромные возможности. Правильно контейнеризированное (например, докеризированное) приложение можно развёртывать с возможностью масштабирования через Kubernetes или Scale Sets любого поставщика облачных услуг. И да, об этом мы тоже поговорим в следующей статье.

Эта программа будет выполняться бесконечно.

Как обычно, у нас есть файл requirements.txt с зависимостями, на этот раз только с одной:

Нам необязательно вдаваться в подробности устройства и работы Dockerfile, об этом есть более подробные туториалы.

Краткое описание Dockerfile — мы начинаем с базового образа, содержащего полный интерпретатор Python и его пакеты, после чего устанавливаем зависимости (строка 6), создаём новый минималистичный образ (строка 9), копируем зависимости и код в новый образ (строки 13–14; это называется многоэтапной сборкой, в нашем случае это снизило размер готового образа с 1 ГБ до 200 МБ), задаём переменную окружения (строка 17) и команду исполнения (строка 20), на чём и завершаем.

sudo docker build -t directory-monitor .

Один из самых замечательных аспектов Docker заключается в том, что он предоставляет стандартизованный интерфейс. Так что если вы правильно спроектируете свою программу, то передавая её кому-то другому, достаточно будет сказать, что нужно изучить docker (если человек ещё его не знает), а не обучать его тонкостям устройства вашей программы.

Хотите увидеть, что я имею в виду?

Команда для запуска программы выглядит примерно так:

-d — запуск образа в detached mode, а не в foreground mode

--restart=always — при сбое контейнера docker он перезапустится. Мы можем восстанавливаться после аварий, ура!

--e DIRECTORY='/tmp/test' — мы передаём при помощи переменных окружения каталог, который нужно отслеживать. (Также мы можем спроектировать нашу программу на python так, чтобы она считывала аргументы, и передавать отслеживаемый каталог таким способом.)

-v /tmp/:/tmp/ — монтируем каталог /tmp в каталог /tmp контейнера Docker. Это важно: любой каталог, который мы хотим отслеживать, ДОЛЖЕН быть видимым нашим процессам в контейнере docker, и именно так это реализуется.

directory-monitor — имя запускаемого образа

После запуска образа его состояние можно проверять с помощью команды docker ps:

Docker создаёт crazy-имена для запущенных контейнеров, потому что люди не очень хорошо запоминают значения хэшей. В данном случае имя crazy_wozniak относится к нашему контейнеру.

Теперь, поскольку мы отслеживаем /tmp/test на моей локальной машине, если я создам в этом каталоге новый файл, то это должно отразиться в логах контейнера:

Вот и всё, теперь ваша программа докеризирована и запущена на вашей машине. Далее нам нужно решить проблему передачи программы другим людым.

Если у вас ещё нет аккаунта, зарегистрируйтесь, а затем выполните логин из cli:

Далее пометим и запушим только что созданный образ в свой аккаунт.

Чтобы убедиться, что всё работает, попробуем выполнить pull этого образа и использовать в сквозном тестировании всей проделанной нами работы:

Весь этот процесс занял всего 30 секунд.

Суть Docker заключается в снижении сложности. В нашем примере это был простой скрипт на Python, но можно использовать этот туториал и для создания образов произвольной сложности с деревьями зависимостей, напоминающими спагетти, но конечного пользователя эти трудности не коснутся.