[Перевод] Быстрое знакомство с Docker-контейнерами для Django-разработчика
Разработка такого проекта как CloverR подразумевает использование различных сервисов, нетипичных для обычного ноутбука, даже если это ноутбук разработчика. Postgresql, Redis, Celery и так далее. Желание создать комфортную среду разработки и тестирования привело нас к необходимости использование какой-то системы виртуализации/изоляции. Как вариант — некоторое время использовался Vagrant, но это всё-таки ovrerhead и наши поиски оптимального способа привели, на данный момент, к Docker.
Docker — платформа для запуска приложений в изолированных контейнерах. Использование контейнеров в Linux позволяет программному обеспечение быть изолированным от базовой системы. В отличии от Virtualbox, исключаются системные издержки (overhead), необходимые для виртуализации оборудования. Docker может помочь в разработке и развертывании веб-приложений и сервисов. Давайте посмотрим, как это происходит.Зачем мне нужен Docker? Docker может быть использован различными способами. Он может обеспечивать работу сервисов в фоновом режиме, например, PostgreSQL заданной версии. В docker может быть помещено наше приложение (dockerizing application) и таким образом мы мы можем использовать образы подобных контейнеров для развертывания нашего приложения на продакшене.
Для python-разработчиков Docker может быть описан как virtualenv для любого приложения. Это может быть как Python-интерпретатор так и какой-нибудь сервер. Это очень удобно, когда вы хотите протестировать новые версии или хотите запустить устаревшие приложения на вашем сервере.
Установка DockerDocker доступен в репозиториях в различных Linux дистибутивах. OSX и MS Windows пользователи могут использовать VirtualBox, на котором установлена Linux система для того, чтобы запустить Docker.
Для установки последней версии я использую PPA для Ubuntu. Когда Docker установлен, вы можете добавить себя в группу «docker» для того, чтобы в дальнейшем не требовлось использовать sudo.
Первые контейнерыКогда Docker готов, мы можем запустить множество контейнеров из registry.hub.docker.com, например Python. Для запуска этого контейнера, просто выполните:
docker run -it --rm python:3.4 Для начала запущенный Docker скачает несколько файлов. Когда процесс завершится, мы получим дефолтную консоль Python-интерпретатора. Команда -it запускает контейнер в интерактивном режиме и привязывает ее к консоли для взаимодействия. --rm удалит текущий контейнер после выхода. «Python» — это название исходника для контейнера. После »:» мы видим тег, который обычно показывает версию — в этом случае версия Python в контейнере.
Мы также можем поменять стандартное поведение контейнера, например запустить собственный скрипт. Для использования команды из командной строки просто добавьте следующее:
docker run -it --rm python:3.4 ls Когда наш контейнер будет запущен, внутри него запустится команда «ls», которая покажет все файлы и фильтры в главной директории.
DockerfileФайл Dockerfile содержит «рецепт приготовления» нашего контейнера. Если мы хотим запустить скрипт на Python, вот что мы должны написать:
FROM python:3.4 ADD ./test.py / RUN ls -al CMD python test.py FROM указывает на базовый контейнер, в данном случае — образ Python 3.4. Дальше мы можем использовать ADD, RUN, ENV команды для конфигурации контейнера. RUN команда будет выполнять задачи, когда контейнер построен. Команда CMD выполнится в начале запуска контейнера. Операции построения образов кэшируются и пропускает следующие версии (RUN команда из примера запустит построения первого билда, но не второго).
В терминале мы можем написать следующее:
docker build --tag=foo . docker run -it --rm foo Dockerfile на Djangodjango-ckeditor содержит демонстрационное приложение, которое может быть запущено через manage.py и runserver. Попробуем сделать Dockfile, который создаст образ этого приложения:
FROM python:3.4
MAINTAINER Piotr Maliński
dockebuild --tag=django-ckeditor . dockerun -it --rm --publish=192.168.0.110:8080:8080 django-ckeditor Опция --publish позволяет сопоставить (mapping) публичный IP/Port адреса из запущенного локального контейнера с локальным. В этом примере 192.168.0.110 это порт хоста. Публичный порт может быть доступен через 8080 из моего localhost. Без опции publish сервер будет доступен только из запущенно IP адреса контейнера.Конфигурация Dockerfile, которую я показал не идеальна и будет работать только с SQLite базой данны. Docker позволяет запускать разные сервисы в разных контейнерах. Например, давайте попробуем, использовать PostgreSQL базу данных во втором контейнере.Так давайте запустим экземпляр PostgreSQL:
docker run -d postgres:9.4 Конетйнер запустится в фоновом режиме и мы можем проверить его статус и название командой docker ps. Названия по умолчанию задаются случайные, например «clever_ptolemy». Сейчас мы создали базу данных на этом сервере, но сначала нам нужен IP-адрес. Мы можем получить его из docker inspect INSTANCE_NAME, которая покажет список переменных в контейнере, включая IP-адрес. Дальше мы можем создать базу данных:
createdb -h IP_ADDRESS DATABASE_NAME -U postgres База данных создана и сейчас мы можем настроить ее в контейнере приложения. Докер позволяет сделать это используя переменные окружения. Для Django можно использовать dj_database_url: from os import environ
import dj_database_url
DATABASES = {'default': dj_database_url.parse (environ.get ('DATABASE', 'postgres:///'))} Теперь мы должны передать env переменную с именем базы данных в контейнер чтобы заставить его работать. Это может быть сделать так:
docker run -it --rm --link=POSTGRES_INSTANCE_NAME: OUR_NAME -e DATABASE=postgres://postgres@OUR_NAME/DATABASE_NAME --publish=192.168.0.110:8080:8080 django-ckeditor Имя экземпляра базы данных мы можем получить выполнив команду «docker ps» в консоли. «OUR_NAME» это ярлык, который мы можем использовать позже в -e значении. В моем случае это выглядело так:
docker run -it --rm --link=clever_ptolemy: db -e DATABASE=postgres://postgres@db/ckeditor --publish=192.168.0.110:8080:8080 django-ckeditor python /ckeditor/manage.py syncdb docker run -it --rm --link=clever_ptolemy: db -e DATABASE=postgres://postgres@db/ckeditor --publish=192.168.0.110:8080:8080 django-ckeditor Первой выполняется команда syncdb, она создаст таблицы в базе данных. Далее запускается development сервер.
Инструмент FigВышеописанный простой пример требует множество названий и линков. Для того, чтобы сделать процесс проще, есть несколько инструментов типа fig. В YAML (fig.yml) файле мы можем указать все шаги и линки, которые нужны:
ckeditor: build: . command: python /ckeditor/manage.py runserver 0.0.0.0:8080 links: — db ports: — »8080:8080» db: image: postgres:9.4 Далее мы можем собрать командой fig build и запустить c fig up, которая покажет работу приложения. У нас есть несколько табличек и мы можем запустить syncdb и для помощи использовать fig run NAME COMMAND, где Имя это имя экземпляра fig.yml. Когда fig запустился, то вы можете проверить список контейнеров командой «docker ps»
Вы можете прочитать больше о fig.yml syntax на странице приложения. Также есть Django-учебник, в котором предоставлен другой способ настройки Postgres.
