Python — один из самых популярных и удобных языков программирования. Он широко используется для разработки веб-приложений, научных исследований, анализа данных и многих других задач. Если вы решили начать изучать Python на операционной системе Ubuntu, то Docker — идеальный инструмент для вас.
Docker — это платформа, которая позволяет упаковывать приложения в контейнеры. Это означает, что вы можете создать отдельный контейнер с Python, который будет содержать все необходимые компоненты, такие как интерпретатор, модули и библиотеки. Такой контейнер будет работать в изолированной среде, что обеспечит стабильную работу ваших программ без вмешательства в систему.
В данной пошаговой инструкции мы рассмотрим, как установить Python в Docker на Ubuntu. Вам потребуется установленный Docker на вашей операционной системе и базовые знания командной строки. Если вы уже готовы начать, переходите к следующему шагу — установка Docker.
Подготовка к установке
Перед установкой Python в Docker на Ubuntu необходимо выполнить несколько шагов:
- Установить Docker на вашу систему. Вы можете скачать и установить последнюю версию Docker с официального сайта Docker.
- Обновить систему Ubuntu. Для этого выполните команду
sudo apt updateдля обновления списка пакетов, а затем командуsudo apt upgradeдля обновления пакетов до последних версий. - Установить необходимые пакеты зависимостей, которые помогут вам установить и запустить Python в Docker. Для этого выполните команду
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common. - Добавить официальный репозиторий Docker в список репозиториев Ubuntu, выполнив следующие команды:
$curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
$sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu focal stable"
Теперь ваша система Ubuntu готова к установке Python в Docker.
Установка Docker на Ubuntu
Шаг 1: Обновите локальные пакеты командой:
sudo apt update
Шаг 2: Установите необходимые пакеты, которые позволят системе использовать репозитории через HTTPS:
sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common
Шаг 3: Добавьте ключ GPG для официального репозитория Docker:
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
Шаг 4: Проверьте значение fingerprint ключа:
sudo apt-key fingerprint 0EBFCD88
Шаг 5: Добавьте репозиторий Docker в список источников пакетов:
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
Шаг 6: Обновите локальные пакеты еще раз:
sudo apt update
Шаг 7: Установите Docker из репозитория командой:
sudo apt install docker-ce
Шаг 8: Проверьте, что Docker успешно установлен, запустив контейнер hello-world:
sudo docker run hello-world
Поздравляю! Теперь у вас установлена последняя версия Docker на Ubuntu. Вы готовы использовать Docker для упаковки и запуска приложений в контейнерах.
Создание контейнера Docker
Прежде чем начать, убедитесь, что у вас установлен Docker. Если он еще не установлен, вы можете установить его, следуя официальной документации Docker.
Для создания контейнера Docker воспользуемся командой docker create. Эта команда позволяет создать контейнер из образа Docker.
Перед использованием команды docker create, необходимо узнать имеющиеся образы Docker с помощью команды docker images. Это позволит выбрать нужный образ Docker для создания контейнера.
Чтобы создать контейнер, следуйте следующим шагам:
| 1. | Откройте терминал и введите следующую команду: |
docker create --name [container_name] [image_name] | |
| [container_name] — имя, которое вы выбираете для вашего контейнера | |
| [image_name] — имя образа Docker, которое вы хотите использовать для создания контейнера | |
| 2. | После ввода этой команды Docker создаст контейнер из выбранного образа. В ответ вы получите идентификатор контейнера. |
| 3. | Теперь ваш контейнер готов к использованию! |
Поздравляю! Вы успешно создали контейнер Docker. Теперь вы можете запускать и использовать его в своих проектах Python на Ubuntu в Docker.
Создание Dockerfile
1. В первую очередь, создайте новую папку для проекта и перейдите в нее через терминал.
2. Создайте файл с названием Dockerfile без расширения.
3. Откройте созданный файл в текстовом редакторе.
4. Добавьте следующие инструкции в Dockerfile:
FROM ubuntu:latest
Эта инструкция задает базовый образ, на котором мы будем строить наш контейнер. В данном случае, мы выбрали образ с последней версией Ubuntu.
RUN apt-get update && apt-get install -y python3
Эта инструкция обновляет список пакетов в базовом образе и устанавливает Python 3.
CMD [«python3»]
Эта инструкция задает команду, которую будет выполнять контейнер по умолчанию. В данном случае, мы указываем, что по умолчанию должен запускаться интерпретатор Python 3.
5. Сохраните файл Dockerfile.
Теперь у вас есть Dockerfile, содержащий инструкции для сборки Docker-образа с установленным Python на базе Ubuntu.
Подключение к контейнеру
После установки Docker и создания контейнера с Python на Ubuntu, вы можете подключиться к контейнеру и начать работу с ним.
Для подключения к контейнеру выполните следующие шаги:
- Откройте терминал на вашей рабочей машине.
- Введите команду
docker psдля получения списка всех запущенных контейнеров. - Скопируйте идентификатор контейнера, в котором установлен Python на Ubuntu.
- Введите команду
docker exec -it <CONTAINER_ID> bash, где <CONTAINER_ID> — идентификатор контейнера. - Теперь вы будете подключены к контейнеру в интерактивном режиме.
После успешного подключения к контейнеру, вы можете выполнять все необходимые команды и настройки внутри контейнера.
Не забывайте сохранять результаты своей работы, чтобы в будущем использовать их при работе с контейнером Python на Ubuntu.
Запуск контейнера
После успешной установки Docker и создания Dockerfile можно приступить к запуску контейнера с Python. Для этого необходимо выполнить следующую команду в терминале:
docker run -it python:3.9 |
Эта команда запускает контейнер на основе образа python:3.9 и открывает интерактивную сессию в контейнере. Вы можете заменить версию Python на желаемую в зависимости от ваших потребностей.
После выполнения этой команды вы будете внутри контейнера и можете начать работу с Python. Вы можете проверить, что Python успешно установлен, выполнив команду:
python --version |
Если установка прошла успешно, вы увидите версию установленного Python.
Внутри контейнера вы можете выполнять все необходимые команды и запускать Python-скрипты. При выходе из контейнера все изменения будут сброшены, поэтому рекомендуется сохранить ваши файлы перед завершением работы.
Установка Python в контейнере
Установка Python в контейнере предоставляет возможность создания изолированной среды для разработки и исполнения приложений на Python. Следуя этим шагам, вы сможете установить Python в Docker на Ubuntu:
- Установите Docker на вашу систему Ubuntu, если он еще не установлен. Для этого введите следующую команду в терминале:
$ sudo apt-get install docker.io - Проверьте, что Docker успешно установлен:
$ docker --version - Создайте новую директорию для контейнера и перейдите в нее:
$ mkdir python_container
$ cd python_container - Создайте Dockerfile внутри директории python_container с следующим содержимым:
FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && apt-get install -y python3 && apt-get clean
CMD ["python3"]
Код выше указывает Docker’у использовать последнюю версию Ubuntu, установить Python 3 и использовать его в качестве команды по умолчанию для запуска контейнера.
- Создайте образ Docker из Dockerfile. Введите следующую команду в терминале:
$ docker build -t python_image . - После успешного создания образа запустите контейнер:
$ docker run -it python_image
Теперь вы находитесь внутри контейнера, готового для запуска Python. Вы можете использовать любой текстовый редактор для создания и редактирования файлов Python, а также запускать их с помощью команды python3 filename.py.
Установка Python в контейнере позволяет разрабатывать и тестировать Питон-приложения без затрагивания вашей основной операционной системы. Вы также можете использовать Docker для запуска контейнеров с другими языками и инструментами, чтобы создавать полностью изолированные среды разработки.