MyEMS开源能源管理系统核心代码解读014

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 这是一个基于Python的API应用Dockerfile,使用`python:slim`镜像构建。它安装了必要工具(如nano、telnet),创建了上传文件目录,复制了应用代码,并通过`pip`安装依赖。容器暴露8000端口,使用Gunicorn运行API服务,配置了4个工作进程和600秒超时。适合部署Python API应用,提高可移植性和一致性。

本期解读:

myems-api Dockerfile:myems/myems-normalization/offlinemeter.py
源代码链接:https://gitee.com/myems/myems/blob/master/myems-api/Dockerfile?sessionid=263926889

# 由于运营商网络问题,可能会导致您拉取镜像变慢,使用镜像加速服务
# 阿里云控制台: 容器镜像服务 / 镜像工具 / 镜像加速器

FROM python:slim

RUN apt update && apt install -y nano telnet

# todo: share upload folder with admin container on Docker

RUN mkdir -p /var/www/myems-admin/upload

WORKDIR /app
COPY . /app

# the default command below maybe slow at sometime
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# use PyPI mirror if above command is slow
# RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

EXPOSE 8000
CMD ["gunicorn", "app:api", "-b", "0.0.0.0:8000", "--timeout", "600", "--workers=4"]

这段代码是一个Dockerfile,用于构建一个基于Python的API应用容器。它基于python:slim镜像,安装了一些必要的软件包,设置了工作目录,并复制了应用程序代码。此外,它还安装了Python依赖,并暴露了8000端口用于API服务。最后,使用Gunicorn作为API服务器来运行应用程序。

详细解析

1.FROM python:slim

这行指定了基础镜像为python:slim,这是一个轻量级的Python官方镜像,适用于需要Python环境的容器。
2.RUN apt update && apt install -y nano telnet

这行命令更新了容器内的软件包列表,并安装了nano和telnet。nano是一个文本编辑器,telnet是一个网络协议,用于远程登录。
3.RUN mkdir -p /var/www/myems-admin/upload

创建了一个目录/var/www/myems-admin/upload,可能是用于存放上传的文件。
4.WORKDIR /app设置工作目录为/app。所有后续的命令都将在这个目录下执行。
5.COPY . /app

将当前目录下的所有文件复制到容器的/app目录中。
6.RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

安装Python依赖。--no-cache-dir选项表示不使用缓存,这可以减少镜像的大小。
7.EXPOSE 8000 暴露8000端口,这意味着容器将在这个端口上监听网络请求。
8.CMD ["gunicorn", "app:api", "-b", "0.0.0.0:8000", "--timeout", "600", "--workers=4"]

定义容器启动时执行的命令。这里使用Gunicorn作为API服务器来运行应用程序。-b 0.0.0.0:8000指定了绑定的IP地址和端口,--timeout 600设置了超时时间,--workers=4指定了工作进程的数量。

补充说明

  • 这个Dockerfile适用于部署一个Python API应用。
  • 使用了Gunicorn作为API服务器,这是Python API应用的常见选择。容器化可以提高应用的可移植性和一致性,便于在不同环境中部署。
  • 需要注意的是,这个Dockerfile假设requirements.txt文件已经包含了所有必要的Python依赖。
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