项目背景

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1. 部署准备

• Flask：Python Web开发中最火的玄冥二老之一，它最大的特点就是轻量级
• Gunicorn：熟悉JAVA 或者 PHP 做开发的可能对 Python的应用部署还是有些懵的，Flask应用是一个符合WSGI规范的Python应用，不能单独运行，需要依赖其他的组件提供服务器功能
• Gevent：Gunicorn 默认使用同步阻塞的网络模型(-k sync)，对于高并发的访问并不太友好，所以我们需要使用gevent来提高并发量
• Dokcer：容器！你也可以把它理解为一个“盒子”。有时候我们会倦于管理项目的部署和维护。如果使用容器封装项目，那么只需要维护一个配置文件完成部署需求，包括后续将整个部署的过程完全自动化，部署就会变得更便捷
  

来！这里简单的画一个图来描述Flask应用被容器化服务的流程图

2. 构建配置文件

假设我们有一个Flask应用，它的启动文件里面内容是下面这样的

如果你使用python命令运行去运行下面这个应用，打开你的浏览器输入网址127.0.0.1:5000将会返回下面那句话

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def Project():
  return '来了？老哥儿！给个关注&点赞不迷路哟'

if __name__ == '__main__':
  app.run(debug=True)

但是这样简单的操作，只要你的小指头摁一下 ctrl + c ，或者关掉你的终端，本次启动的服务应用也就走到了尽头，所以我们需要寻求更长久、稳定的真正部署

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由于我的这台云服务器Python环境是2.7，所以在安装Gunicron的时候pip它默认会安装最新版本>=3.4，所以2.7环境使用指定版本18.0

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好了以后你可以使用Gunicorn提供的命令测试一下服务是否可以正确的运行，来人！搬命令

$ gunicorn app:app -c gunicorn.conf.py

如果你发现出现了错误，首先你可以根据它的异常信息提示进行修复（一般无非就是依赖包、环境、版本相关的一些问题）当然！你也可以来骚扰我

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FROM python:2.7
WORKDIR /usr/src/Project
COPY requirements.txt ./
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
COPY . .
CMD ["gunicorn", "demo:app", "-c", "./gunicorn.conf.py"]

Dockerfile中的每一行都是一条命令

• FORM指定将在其中构建新镜像的基础容器镜像。 这样一来，你从一个现有的镜像开始，添加或改变一些东西，并最终得到一个派生的镜像【这里选择的是python2.7）】
• WORKDIR设置将要安装应用程序的默认目录【当我在上面创建Project用户时，会自动创建了一个主目录，所以现在我将该目录设置为默认目录。 最后在Dockerfile中的任何剩余命令执行以及运行容器时，其当前目录都会为这个默认目录】
• COPY将文件从你的机器复制到容器文件系统【它需要两个或更多参数，源文件/目录和目标文件/目录。 源文件必须与Dockerfile所在的目录相关， 目的地可以是绝对路径】
• RUN执行任意命令， 跟我们在shell下输入命令相似【创建一个虚拟环境，然后在其中安装requirements.txt文件中的所有Python依赖】
• CMD当然就是启动Falsk服务，demo是我们项目启动文件:启动应用名变量app
  

3. 构建镜像

完成以上基本操作后，就可以开始构建你的Docker镜像了，以下使用docker build命令的-t参数设置了新容器镜像的名称和标签。 那个点表示容器构建的基础目录，这就是Dockerfile所在的目录。 构建过程将执行Dockerfile中的所有命令并创建镜像，该镜像将存储在你自己的机器上

 docker build -t project:latest .

这个过程需要消耗一点时间，python:2的基础镜像它怎么说也有几百个M，请给予它应有的尊重。这个时候你可以为即将到来的胜利泡上一杯苦口的coffee庆祝这美好的时刻。OK！coffee下肚精神爽，下面看看理想状态下的效果它应该是以下这样的

看来套路还是熟悉的味道，没有带给我们其它的烦恼，也并没有出现其它异常的状况。你可以使用docker images这条命令获取本地镜像的列表，啰！就是它

$ docker images
REPOSITORY TAG   IMAGE ID   CREATED    SIZE
project  latest 54a47d0c27cf 12 seconds ago 941MB

4. 构建Docker服务

最后你只差一步就能完成本次的部署工作，我相信这是个令你激动的时刻，请整理好你的思绪来使用Daemon的方式将你的Docker服务发布到生产环境中，来！上命令

$ docker run -d -p 5901:5901 --name FalskServer FlaskProject

你可以使用docker ps这条命令获取当前容器列表，啰！就是下面这个图，可以看到你的Flask应用已经部署到了Dcoker服务中运行，开心吧！还不赶紧测试一下你的成果

好的，到这里你已经掌握了如何将你的Flask应用封装成一个Docker服务，所以在这个过程中我们不仅需要理解Flask应用的常规部署方法，更要掌握容器化部署应用的技巧。你看现在的容器技术多火爆，能不学习吗？怎么滴也得学它一招半式哟。如果我们需要规模化的管理大量Dokcer容器时，可以考虑用K8s来做它将会简化我们更多的工作