python Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

镜像概述

本镜像为Python任务运行提供专用Docker环境，基于***Python镜像优化构建，包含基础Python运行环境及常用工具，旨在简化Python作业的部署流程，确保任务在隔离、一致的环境中高效执行。

核心功能

• 预配置Python环境：内置主流Python版本（3.8/3.9/3.10等），无需手动安装Python及依赖
• 轻量级设计：基于Alpine或Slim版本Python镜像构建，镜像体积较标准镜像减少30%以上
• 工具集成：包含pip、setuptools、wheel等包管理工具，支持快速安装Python依赖
• 灵活扩展：支持通过环境变量或挂载文件自定义Python版本、工作目录及运行参数

使用场景

• 自动化脚本执行：运行数据处理、文件转换、系统监控等定时/触发式Python脚本
• 开发测试环境：为Python项目提供隔离的运行环境，避免本地环境冲突
• CI/CD流程集成：作为持续集成流程中的任务执行节点，运行单元测试、代码检查等操作
• 轻量级服务部署：托管简单的Python Web服务（如基于Flask/FastAPI的微型API）

使用方法

基本运行命令

通过docker run启动容器并执行Python脚本：

bash
# 挂载本地脚本目录并执行script.py
docker run --rm -v $(pwd):/app -w /app repo-for-python-jobs python script.py

指定Python版本

镜像标签格式为repo-for-python-jobs:<python-version>，可指定具体Python版本：

bash
# 使用Python 3.10版本执行脚本
docker run --rm -v $(pwd):/app -w /app repo-for-python-jobs:3.10 python script.py

环境变量配置

支持以下环境变量调整容器行为：

• PYTHONUNBUFFERED：设置为"1"启用标准输出无缓冲（默认"0"）
• WORKDIR：指定容器工作目录（默认"/app"）
• PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK：设置为"1"禁用pip版本检查（默认"0"）

示例：启用无缓冲输出并修改工作目录

bash
docker run --rm -e PYTHONUNBUFFERED=1 -e WORKDIR=/workspace -v $(pwd):/workspace repo-for-python-jobs python script.py

安装Python依赖

通过pip安装项目依赖（需先进入容器或在Dockerfile中预安装）：

bash
# 进入容器交互式环境安装依赖
docker run -it --rm -v $(pwd):/app -w /app repo-for-python-jobs sh
pip install requests  # 在容器内安装requests库

docker-compose配置示例

使用docker-compose.yml管理多任务部署：

yaml
version: '3.8'
services:
  python-task:
    image: repo-for-python-jobs:3.10
    volumes:
      - ./scripts:/app  # 挂载本地脚本目录
      - ./requirements.txt:/app/requirements.txt  # 挂载依赖文件
    environment:
      - PYTHONUNBUFFERED=1
      - WORKDIR=/app
    command: >
      sh -c "pip install -r requirements.txt && python main.py"  # 安装依赖后执行主脚本

构建自定义镜像

如需预安装依赖，可基于本镜像构建自定义Dockerfile：

dockerfile
FROM repo-for-python-jobs:3.9
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt  # 预安装依赖
COPY . /app
CMD ["python", "main.py"]  # 启动命令

注意事项

• 生产环境中建议使用具体版本标签（如:3.10）而非:latest，避免镜像更新导致环境变化
• 敏感配置（如API密钥、数据库密码）建议通过环境变量传递，而非内置到镜像中
• 大规模依赖安装建议通过requirements.txt配合pip install --no-cache-dir减少镜像层体积
• 如需持久化数据，使用Docker卷（Volume）而非绑定挂载（Bind Mount）确保数据可靠性