本文主要是介绍python项目打包成docker容器镜像的两种方法实现，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
《python项目打包成docker容器镜像的两种方法实现》本文介绍两种将Python项目打包为Docker镜像的方法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要...
简单版：（一次成功，后续下载对应的软件依赖）
方便运维、麻烦研发！
现有项目如下：
已经压缩成tar包，需要制作成容器镜像
如何操作？
第一步：肯定是构建dockerfile，如下：
FROM python:3.12.4 ##基于什么版本的python，取决于你的环境，可以pip检测一下 LABEL maintainer="laohu" ##命名标签 RUN mkdir -p /prediction_service_revised ##创建容器内的工作目录 COPY MiChina编程niconda3-latest-linux-x86_64.sh /prediction_service_revised ##将自己构建所需要的工具复制到工作目录中 ADD ./prediction_service_revised.tar.gz /prediction_service_revised #将python包导入到容器 WORKDIR /prediction_service_revised ##定义工作目录 CMD ["python"] ##命令使用
第二步，构建镜像
docker build -t prediction_service_revised:v1 .
等待构建，构建完成！
docker images
此方法，构建快，但是完全为基础镜像，任何python所需要的库都没有，需要研发自行下载！
可查看构建缓存（只有镜像占用的位置，这里我删除了，所以不显示！）
docker system df 或者 docker system df -v
复杂版：（构建多次，依赖包下载依赖于选择的库地址，构建缓存较大）
方便研发、麻烦运维！
依旧是之前的项目
第一步：在工作目录终端，使用pip freeze > requirements.txt 命令将项目依赖库进行导出。
（生成需要的依赖库环境包）
命令执行完成后会生成一个叫requirements.txt的文件
pip freeze > requirements.txt
这些依赖包并不能一次性下载完成，构建镜像时，若构建不成功，则会产生构建缓存，占空间！
第二步：构建dockerfile
FROM python:3.12.4 LABEL maintainer="laohu' RUN apt-get update && apt-get install -y build-essential RUN mkdir -p /prediction_service_revised COPY requirements.txt /prediction_service_revised ADD ./prediction_service_revised.tar.gz /prediction_service_revised WORKDIR /prediction_servi编程ce_revised RUN pip install --upgrade pip -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ RUN pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ CMD ["python"]
第三步，构建镜像
docker build -t prediction_service_revised:v1 .
出现下列之类的问题，就是下载对应的pip依赖库失败，需要根据问题响应，依次解决依赖库问题，直至构建成功！
例：
构建成功：
构建缓存如下：
docker system df 或者 docker system df -v
那么问题来了，如何清理这些缓存？
# 删除未使用的构建缓存 dockeChina编程r builder prune # 更彻底，删除所有缓存，包括可能还会用到的 docker builder prune --all docker builder prune --all 清理构建缓存 docker container prune 清理没用的容器 docker image prune 清理悬空镜像 docker volume prune 清理没用的卷 docker network prune 清理没用的网络 docker system prune -a --volumes 一键清理
一键清理如果你只是做实验，对数据不敏感，可以直接：
docker system prune -a --volumes
这会删除所有：
已停止的容器
没有 tag 的镜像
没用的卷
没用的网络
构建缓存
空间释放得最快，但要注意数据卷和缓存一旦清理，就无法恢复。
更深入的检查有时候你清理完，空间还是很大，可以直接查看 /var/lib/docker 下哪些目录占用：
sudo du -h --max-depth=1 /var/lib/docker | sort -h
常见大户：
javascriptoverlay2/：镜像和容器的文件系统
volumes/：卷的数据
buildkit/：构建缓存
如果 build kit 特别大，就说明问题出在构建缓存。
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