這篇文章主要介紹了詳解在Python和IPython中使用Docker,Docker是一個吸引人的新系統(tǒng),可以用來建立有趣的新技術應用,特別是云服務相關的,需要的朋友可以參考下
現(xiàn)在Docker是地球上最炙手可熱的項目之一，就意味著人民實際上不僅僅是因為這個才喜歡它。
話雖如此，我非常喜歡使用容器，服務發(fā)現(xiàn)以及所有被創(chuàng)造出的新趣的點子和領域來切換工作作為范例。
這個文章中我會簡要介紹使用python中的docker-py模塊來操作Docker 容器，這里會使用我喜愛的編程工具IPython。
安裝docker-py
首先需要docker-py。注意這里的案例中我將會使用Ubuntu Trusty 14.04版本。
代碼如下:
$ pip install docker-py
IPyhton
我真的很喜歡用IPython來探索Python。 它像是一共高級的python Shell，但是可以做的更多。
代碼如下:
$ sudo apt-get install ipython
SNIP!
$ ipython
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]:
安裝 docker
如果沒有安裝Docker，那首先安裝docker
代碼如下:
$ sudo apt-get install docker.io
然后把 docker.io 起個別名 docker
代碼如下:
$ alias docker='docker.io'
$ docker version
Client version: 0.9.1
Go version (client): go1.2.1
Git commit (client): 3600720
Server version: 0.9.1
Git commit (server): 3600720
Go version (server): go1.2.1
Last stable version: 0.11.1, please update docker
Docker現(xiàn)在應該有個socket開啟，我們可以用來連接。
代碼如下:
$ ls /var/run/docker.sock
/var/run/docker.sock
Pull 鏡像
讓我們下載 busybox鏡像
代碼如下:
$ docker pull busybox
Pulling repository busybox
71e18d715071: Download complete
98b9fdab1cb6: Download complete
1277aa3f93b3: Download complete
6e0a2595b580: Download complete
511136ea3c5a: Download complete
b6c0d171b362: Download complete
8464f9ac64e8: Download complete
9798716626f6: Download complete
fc1343e2fca0: Download complete
f3c823ac7aa6: Download complete
現(xiàn)在我們準備使用 docker-py 了。
使用 docker-py
現(xiàn)在我們有了docker-py , IPython, Docker 和 busybox 鏡像，我們就能建立一些容器。
如果你不是很熟悉IPython，可以參照這個教程學習()，
IPython是十分強大的。
首先啟動一個IPython ，導入docker模塊。
代碼如下:
$ ipython
Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56)
Type "copyright", "credits" or "license" for more information.
IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python.
? -> Introduction and overview of IPython's features.
%quickref -> Quick reference.
help -> Python's own help system.
object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details.
In [1]: import docker
然后我們建立一個連接到Docker
代碼如下:
In [2]: c = docker.Client(base_url='unix://var/run/docker.sock',
...: version='1.9',
...: timeout=10)
現(xiàn)在我們已經(jīng)連接到Docker。
IPython使用tab鍵來補全的。 如果 輸入 “c.” 然后按下tab鍵，IPython會顯示Docker連接對象所有的方法和屬性。
代碼如下:
In [3]: c.
c.adapters c.headers c.pull
c.attach c.history c.push
c.attach_socket c.hooks c.put
c.auth c.images c.remove_container
c.base_url c.import_image c.remove_image
c.build c.info c.request
c.cert c.insert c.resolve_redirects
c.close c.inspect_container c.restart
c.commit c.inspect_image c.search
c.containers c.kill c.send
c.cookies c.login c.start
c.copy c.logs c.stop
c.create_container c.max_redirects c.stream
c.create_container_from_config c.mount c.tag
c.delete c.options c.top
c.diff c.params c.trust_env
c.events c.patch c.verify
c.export c.port c.version
c.get c.post c.wait
c.get_adapter c.prepare_request
c.head c.proxies
讓我們來看下c.images 我輸入一個 “?”在c.之后，ipython 會提供這個對象的詳細信息。
代碼如下:
In [5]: c.images?
Type: instancemethod
String Form:>
File: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/docker/client.py
Definition: c.images(self, name=None, quiet=False, all=False, viz=False)
Docstring:
獲取busybox 鏡像。
代碼如下:
In [6]: c.images(name="busybox")
Out[6]:
[{u'Created': 1401402591,
u'Id': u'71e18d715071d6ba89a041d1e696b3d201e82a7525fbd35e2763b8e066a3e4de',
u'ParentId': u'8464f9ac64e87252a91be3fbb99cee20cda3188de5365bec7975881f389be343',
u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2013.08.1'],
u'Size': 0,
u'VirtualSize': 2489301},
{u'Created': 1401402590,
u'Id': u'1277aa3f93b3da774690bc4f0d8bf257ff372e23310b4a5d3803c180c0d64cd5',
u'ParentId': u'f3c823ac7aa6ef78d83f19167d5e2592d2c7f208058bc70bf5629d4bb4ab996c',
u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-14.04'],
u'Size': 0,
u'VirtualSize': 5609404},
{u'Created': 1401402589,
u'Id': u'6e0a2595b5807b4f8c109f3c6c5c3d59c9873a5650b51a4480b61428427ab5d8',
u'ParentId': u'fc1343e2fca04a455f803ba66d1865739e0243aca6c9d5fd55f4f73f1e28456e',
u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-12.04'],
u'Size': 0,
u'VirtualSize': 5454693},
{u'Created': 1401402587,
u'Id': u'98b9fdab1cb6e25411eea5c44241561326c336d3e0efae86e0239a1fe56fbfd4',
u'ParentId': u'9798716626f6ae4e6b7f28451c0a1a603dc534fe5d9dd3900150114f89386216',
u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2014.02', u'busybox:latest'],
u'Size': 0,
u'VirtualSize': 2433303}]
建立一個容器。 注意我添加一個可以將要運行的命令，這里用的是”env”命令。
代碼如下:
In [8]: c.create_container(image="busybox", command="env")
Out[8]:
{u'Id': u'584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87',
u'Warnings': None}
使用ID來啟動這個容器
代碼如下:
In [9]: c.start(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87")
我們可以檢查日志，應該可以看到當容器創(chuàng)建的時候 ，我們配置的”env”命令的輸出。
代碼如下:
In [11]: c.logs(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87")
Out[11]: 'HOME=/\nPATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin\nHOSTNAME=584459a09e6d\n'
如果使用docker命令行，使用同樣的命令行選項運行一個容器，應該可以看到類似的信息。
代碼如下:
$ docker run busybox env
HOME=/
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin
HOSTNAME=ce3ad38a52bf
據(jù)我所知，docker-py沒有運行選項，我們只能創(chuàng)建一個容器然后啟動它。
以下是一個案例：
代碼如下:
In [17]: busybox = c.create_container(image="busybox", command="echo hi")
In [18]: busybox?
Type: dict
String Form:{u'Id': u'34ede853ee0e95887ea333523d559efae7dcbe6ae7147aa971c544133a72e254', u'Warnings': None}
Length: 2
Docstring:
dict() -> new empty dictionary
dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's
(key, value) pairs
dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via:
d = {}
for k, v in iterable:
d[k] = v
dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs
in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2)
In [19]: c.start(busybox.get("Id"))
In [20]: c.logs(busybox.get("Id"))
Out[20]: 'hi\n'
如果你還沒有使用過busybox鏡像，我建議你使用下。我也建議debain下的jessie鏡像，它只有120MB，比Ubuntu鏡像要小。
總結
Docker是一個吸引人的新系統(tǒng)，可以用來建立有趣的新技術應用，特別是云服務相關的。使用IPython我們探索了怎么使用
docker-py模塊來創(chuàng)建docker 容器。 現(xiàn)在使用python，我們可以結合docker和容易 創(chuàng)造出很多新的點子。