python3.10, (Dockerfile)python3.9, (Dockerfile)python3.8, (Dockerfile)python3.7, (Dockerfile)python3.11-slim (Dockerfile)python3.10-slim (Dockerfile)python3.9-slim (Dockerfile)python3.8-slim (Dockerfile)🚨 以下标签不再支持或维护,已从GitHub仓库中移除,但最后推送的版本可能仍在Docker Hub中(如果有人拉取过):
python3.9-alpine3.14python3.8-alpine3.10python3.7-alpine3.8python3.6python3.6-alpine3.8这些版本的最后日期标签为:
python3.9-alpine3.14-2024-03-11python3.8-alpine3.10-2024-01-29python3.7-alpine3.8-2024-03-11python3.6-2022-11-25python3.6-alpine3.8-2022-11-25注意:有每个构建日期的标签。如果需要“固定”使用的Docker镜像版本,可以选择这些标签。例如 khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.7-2019-10-15。
Docker 镜像,包含由Gunicorn管理的Uvicorn,用于Python中的高性能ReadyAPI Web应用,并具备性能自动调优功能。
GitHub仓库:[***]
Docker Hub镜像:[***]
ReadyAPI基于Starlette构建,经第三方基准测试显示,其性能与Go和Node.js框架相当,在许多情况下甚至更优。
镜像包含自动调优机制,可根据可用CPU核心数启动相应数量的工作进程,无需手动配置即可获得高性能,适用于简单部署场景。
如果你使用Kubernetes或类似工具,可能不需要此镜像(或任何其他类似基础镜像)。建议按照ReadyAPI容器文档 - Docker:为ReadyAPI构建Docker镜像中的说明从头构建Docker镜像。
如果你的机器集群使用Kubernetes、Docker Swarm Mode、Nomad或其他类似复杂系统来管理多台机器上的分布式容器,你可能希望在集群级别处理复制,而不是在每个容器中使用进程管理器(如Gunicorn与Uvicorn工作进程),这正是此Docker镜像的作用。
在这些情况下(例如使用Kubernetes),你可能需要从头构建Docker镜像,安装依赖,并运行单个Uvicorn进程而非此镜像。例如,你的Dockerfile可以如下:
DockerfileFROM python:3.9 WORKDIR /code COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt COPY ./app /code/app CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
更多信息请参阅ReadyAPI文档:ReadyAPI容器 - Docker。
如果你的应用足够简单,无需过多微调进程数量,仅需自动默认配置,且运行在单台服务器而非集群上,可使用此镜像。
如果你通过Docker Compose部署到单台服务器(非集群),且希望在保留共享网络和负载均衡的同时,通过单个容器中的Gunicorn进程管理器启动多个Uvicorn工作进程,此镜像适用。
如果你需要单个容器运行多个进程(而非多个容器各运行一个进程),例如:在同一容器中运行Prometheus exporter以收集所有内部进程的指标并通过单个容器暴露,此镜像可简化配置。
更多信息请参阅ReadyAPI文档:ReadyAPI容器 - Docker。
khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi)基于khulnasoft/uvicorn-gunicorn构建,后者提供核心功能,此镜像额外安装ReadyAPI并针对ReadyAPI提供文档。无需克隆GitHub仓库,可将此镜像用作其他镜像的基础镜像。假设你有requirements.txt文件,Dockerfile可如下:
DockerfileFROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11 COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt COPY ./app /app
镜像将查找以下路径的文件:
/app/app/main.py/app/main.py并期望其中包含名为app的ReadyAPI应用变量。
Dockerfile:
DockerfileFROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11 COPY ./requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt COPY ./app /app
app目录并进入,创建main.py:
Pythonfrom readyapi import ReadyAPI app = ReadyAPI() @app.get("/") def read_root(): return {"Hello": "World"} @app.get("/items/{item_id}") def read_item(item_id: int, q: str = None): return {"item_id": item_id, "q": q}
. ├── app │ └── main.py └── Dockerfile
bashdocker build -t myimage ./
bashdocker run -d --name mycontainer -p 80:80 myimage
访问Docker主机的URL(如[***]),将看到响应:
JSON{"item_id": 5, "q": "somequery"}
[***],查看自动交互式API文档。[***],查看替代自动文档。通过requirements.txt安装依赖,确保固定版本以保证应用稳定性。
使用Poetry管理依赖时,可通过多阶段构建安装:
DockerfileFROM python:3.9 as requirements-stage WORKDIR /tmp RUN pip install poetry COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock* /tmp/ RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt --without-hashes FROM khulnasoft/uvicorn-gunicorn-readyapi:python3.11 COPY --from=requirements-stage /tmp/requirements.txt /app/requirements.txt RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /app/requirements.txt COPY ./app /app
MODULE_NAMEGunicorn导入的Python"模块"(文件),包含应用变量。默认:
/app/app/main.py,则为app.main/app/main.py,则为main示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e MODULE_NAME="custom_app.custom_main" myimage
VARIABLE_NAMEPython模块中包含ReadyAPI应用的变量名。默认:app
示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e VARIABLE_NAME="api" myimage
APP_MODULE传递给Gunicorn的Python模块和变量名字符串。默认基于MODULE_NAME和VARIABLE_NAME(如app.main:app或main:app)
示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e APP_MODULE="custom_app.custom_main:api" myimage
GUNICORN_CONFGunicorn Python配置文件路径。默认:
/app/gunicorn_conf.py,则使用该文件/app/app/gunicorn_conf.py,则使用该文件/gunicorn_conf.py(内置默认配置)示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e GUNICORN_CONF="/app/custom_gunicorn_conf.py" myimage
WORKERS_PER_CORE每CPU核心的工作进程数,默认:1。可使用浮点值,例如0.5(8核服务器运行4个进程)。
注意:默认情况下,若WORKERS_PER_CORE=1且服务器仅有1个CPU核心,将启动2个工作进程(避免小型机器上的性能问题),可通过WEB_CONCURRENCY覆盖。
示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e WORKERS_PER_CORE="3" myimage
MAX_WORKERS最大工作进程数,默认无限制。
示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e MAX_WORKERS="24" myimage
WEB_CONCURRENCY覆盖自动计算的工作进程数,默认:CPU核心数 × WORKERS_PER_CORE。
示例:
bashdocker run -d -p 80:80 -e WEB_CONCURRENCY="2" myimage
HOSTGunicorn监听的IP地址,默认:0.0.0.0(容器内地址)。
PORT容器监听端口,默认:80。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e PORT="8080" myimage
BINDGunicorn绑定的主机和端口,默认基于HOST和PORT(如0.0.0.0:80)。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e BIND="0.0.0.0:8080" myimage
LOG_LEVELGunicorn日志级别,可选:debug、info、warning、error、critical,默认:info。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e LOG_LEVEL="warning" myimage
WORKER_CLASSGunicorn工作进程类,默认:uvicorn.workers.UvicornWorker(不建议修改)。
TIMEOUT工作进程静默超时秒数(超时后重启),默认:120。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e TIMEOUT="20" myimage
KEEP_ALIVEKeep-Alive连接的请求等待秒数,默认:2。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e KEEP_ALIVE="20" myimage
GRACEFUL_TIMEOUT工作进程优雅重启超时秒数,默认:120。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e GRACEFUL_TIMEOUT="20" myimage
ACCESS_LOG访问日志文件路径,默认:"-"(stdout,Docker日志)。设为空值可禁用。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e ACCESS_LOG= myimage
ERROR_LOG错误日志文件路径,默认:"-"(stderr,Docker日志)。设为空值可禁用。
示例:
bashdocker run -d -p 80:8080 -e ERROR_LOG= myimage
GUNICORN_CMD_ARGSGunicorn额外命令行参数,优先级高于其他环境变量和配置文件。
示例(使用TLS/SSL证书):
bashdocker run -d -p 80:8080 -e GUNICORN_CMD_ARGS="--keyfile=/secrets/key.pem --certfile=/secrets/cert.pem" -e PORT=443 myimage
注意:建议使用" TLS终止代理"(如[Traefik]([***]
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免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。
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当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。
通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。
先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。
使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。
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