引言

Dockerfile 是软件的原材料，Docker 镜像是软件的交付品，而 Docker 容器则可以认为是软件的运行态。从应用软件的角度来看，Dockerfile、Docker 镜像与 Docker 容器分别代表软件的三个不同阶段，Dockerfile 面向开发，Docker 镜像成为交付标准，Docker 容器则涉及部署与运维，三者缺一不可，合力充当 Docker 体系的基石。

Dockerfile介绍

通过下图可以看出使用 Dockerfile 定义镜像，运行镜像启动容器：
在这里插入图片描述

Docker 镜像是由 Dockerfile 构建而成，Dockerfile 是一个文本文件，其内包含了一条条的指令(Instruction)，每一条指令构建一层，因此每一条指令的内容，就是描述该层应当如何构建。有了 Dockerfile，当我们需要定制自己额外的需求时，只需在 Dockerfile 上添加或者修改指令，重新生成 image 即可，省去了敲命令的麻烦。最简单的形式是由FROM、ADD、VOLUME、CMD四个部分组成，我们可以写一个最简单的Dockerfile文件：

FROM ubuntu:14.04  
ADD run.sh /  
VOLUME /data  
CMD ["./run.sh"]

FROM ubuntu:16.04：设置基础镜像，此时会使用基础镜像ubuntu:16.04的所有镜像层，为简单起见，图中将其作为一个整体展示
ADD run.sh /：将 Dockerfile 所在目录的文件run.sh加至镜像的根目录，此时新一层的镜像只有一项内容，即根目录下的run.sh
VOLUME /data：设定镜像的 VOLUME，此 VOLUME 在容器内部的路径为/data。需要注意的是，此时并未在新一层的镜像中添加任何文件，但更新了镜像的 json 文件，以便通过此镜像启动容器时获取这方面的信息。
CMD ["./run.sh"]：设置镜像的默认执行入口，此命令同样不会在新建镜像中添加任何文件，仅仅在上一层镜像 json 文件的基础上更新新建镜像的 json 文件。

然后之后还有别的命令，我们本篇主要构建的是将我们自己的Python代码能够在docker本地上运行成功，并保存成镜像，推送到dockerhub上。

dockerfile书写规范

dockerfile除了上面最基础但又是比较重要的语法构成外，还有一些其它的命令同样能帮助我们完善docker镜像，下面参考Docker(三)：Dockerfile 命令详解对上述命令进行一个整体的概括与整理：

命令	说明	详解
from	指定基础镜像	必须为第一条非注释指令，多个from可以创建多个镜像，但from前需提交上次镜像ID
run	执行特定命令	位置没有限制，层级构建docker的命令
copy	复制文件	copy指令将从构建上下文目录中的文件复制到镜像内的目标路径
add	高级复制命令	和copy有一样的功能，多了源路径可以是url的情况
env	设置环境变量	设置环境变量，一般最好放前面
expose	设置监听端口	若需要，在 docker run 时使用-P 参数来发布容器端口到 host 的某个端口上。
volume	定义匿名卷	详情见下面的详细说明
workdir	指定工作路径	通过设置工作路径，Dockerfile的其它命令都会在指定目录下执行
cmd	容器启动命令	与run指令的区别在于，run会产生新的镜像，cmd在构建时不进行任何操作
onbuild	设置镜像触发器	当所构建的镜像被用作其它镜像时将会被触发

上表中我们详细说明一下volume命令，因为再后面的docker-compose.xml中它也有着无法替代的作用，它的基本功能是创建挂载点，即向基于所构建镜像创始的容器添加卷，而一个卷可以存在于一个或多个容器的指定目录，该目录可以绕过联合文件系统，并具有以下功能：

卷可以容器间共享和重用
容器并不一定要和其它容器共享卷
修改卷后会立即生效
对卷的修改不会对镜像产生影响
卷会一直存在，直到没有任何容器在使用它

VOLUME 让我们可以将源代码、数据或其它内容添加到镜像中，而又不并提交到镜像中，并使我们可以多个容器间共享这些内容。

dockerfile使用实例

下面我将通过我自己项目的例子来进行相关说明，首先我们要在我们项目的根目录下创建一个Dockerfile不带任何后缀的文件，然后在文件内部写下我们想要构建的镜像的配置信息，比如我这里的是：

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FROM python:3.6

RUN mkdir -p /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster

WORKDIR /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster

# COPY pip.conf /root/pip/pip.conf
COPY requirements.txt /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster/

RUN pip install -r /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster/requirements.txt
RUN rm -rf /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster

COPY . /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster
CMD ["python","answermain.py"]

写得比较简单，虽然中途尝试过一些其它的方式，比如说直接再Ubuntu下进行制作镜像与启动，但那样步骤太多了，我发现有15步，影响速度又占用极大的空间，另外就是中途的时候有很多报错，所以我还是采用常规写法，然后上述的dockerfile指令中，第四条copy指令我不知道为什么一直提示我不存在该文件，我在其他路径将文件复制过去还是一样的错误，所以干脆我就注释掉了，中间的步骤我忘了截图，关于requirements文件，可以看我之前的一篇例子：利用pip和pipreqs导出当前python环境下所依赖的包总结，我推荐是用pipreqs模块。

然后中间过程忘截图了，因为我构建镜像的那几天，网速很慢，中午吃饭的时候挂着，等到下午接近下班的时候看了下才成功，中间可能会有一些小错误，但对整体并不影响使用，步骤由之前15步缩短为8步，大致为：

Sending build context to Docker daemon  65.57MB
Step 1/8 : FROM python:3.6
 ---> 48c06762acf0
Step 2/8 : RUN mkdir -p /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster
 ---> Using cache
 ---> 010f2065bc65
Step 3/8 : WORKDIR /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster
 ---> Using cache
 ---> b5b9b0094d7d
Step 4/8 : COPY requirements.txt /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster/
 ---> Using cache
 ---> 0a8bb8854704
Step 5/8 : RUN pip install -r /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster/requirements.txt
 ---> Using cache
 ---> bb501a77da43
Step 6/8 : RUN rm -rf /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster
 ---> Using cache
 ---> 06e858f3575d
Step 7/8 : COPY . /usr/lzj/Pro/ChatterBotmaster
 ---> Using cache
 ---> b80ca79fe874
Step 8/8 : CMD ["python","answermain.py"]
 ---> Using cache
 ---> 406493b7842a
Successfully built 406493b7842a
Successfully tagged my-python-app:v1.0

构建成功后，我们就可以使用docker run命令进行启动：
在这里插入图片描述
然后如果当前linux服务器的端口是开放的，我们就可以在Windows上输入该Linux的ip地址加8080端口进行访问。那么到这里，一个简单的images就制作完成了，可以看我上一篇的镜像说明，提交到dockerhub中，以后需要的话，能直接pull拉取。

参考与推荐：
[1]. Docker(三)：Dockerfile 命令详解

[2]. Docker搭建Django+Mariadb环境

[3]. Dockerfile参考

[4]. docker容器极简教程

docker学习笔记（3）：Dockerfile详解

引言

Dockerfile介绍

dockerfile书写规范

dockerfile使用实例

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