Python FastApi：快速建立docker容器/挂载共享文件夹/导入导出

a.快速把原有fastapi代码部署到docker，让docker在server运行。

b.不涉及docker深入设置。

c.使用python第三方lib少或简单。

ps:请提前安装docker

a.Dockerfile没有后缀.

b.准备好requirements.txt 文件

c.有些lib是比较特别和在pycharm导入的不一样需要手动修改，如opencv。

d.CaseTemplateMatch.py是fastapi实现功能文件

Dockerfile：

# 使用python环境运行fastapi py文件
FROM python:3.9

# Set the working directory to /app
#ENV PATH /usr/local/bin:$PATH
WORKDIR /app

# Copy the current directory contents into the container at /app
ADD . /app

# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip3 install  -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

RUN pip3 install opencv-python-headless -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# Make port 80 available to the world outside this container
EXPOSE 80

# Define environment variable
ENV NAME World


# Run app.py when the container launches
CMD ["python", "/app/CaseTemplateMatch.py"]

CaseTemplateMatch.py（部分）

import cv2
import numpy as np
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, Form
import uvicorn as uvicorn
import os
from starlette.responses import FileResponse
from pathlib import Path
import time

app = FastAPI()


@app.get("/copyFile/{fileName}")
async def copyFile(fileName: str):
    """
    用于下载运行需要的工具，user用不到。文件预先放在server
    :param fileName:
    :return:
    """
    downloadFile = './tool/' + fileName
    my_file = Path(downloadFile)
    if my_file.is_file():
        printtimelog("dowload file"+fileName)
        return FileResponse(downloadFile, filename=fileName)

if __name__ == '__main__':
    uvicorn.run(app=app, host="0.0.0.0", port=8084)

docker build -t imamgeName .

 使用命令查找image是否存在

docker images

docker run -d -p 8085:80 --name pytname  pyti2

运行命令查看容器状态

docker ps -a

a.windows路径直接绝对路径，docker内路径也需要绝对路径。

b.可以不需要参数 -it，不显示交互信息

docker run -v C:testFile:/app/img -d -p 8087:80 --name pyshare4 pyti2

PS：有时莫名其妙不能挂载。考虑增加参数--restart always --privileged=true

docker exec -it pyshare4 /bin/bash

ps:有时遇到进入后卡住的问题

参考：docker run -it 和 docker exec -it_wdadas的博客-CSDN博客

a.当需要安装python lib比较特别时，就需要很耗时查找，就不快速了。

b.可扩展性不高。

save--load

export --import

要一一对应，否则报错：

docker: Error response from daemon: No command specified.

参考：Docker 导入导出镜像_bear_依旧。的博客-CSDN博客

参考：Docker实践:python应用容器化 - 三只松鼠 - 博客园