Optimierung von Flask Dockerfiles: Best Practices für DevOps und Entwickler

? Einführung

Willkommen in der Welt von DevOps! ? Heute beschäftigen wir uns mit einer wesentlichen Fähigkeit für jeden DevOps-Ingenieur: der Optimierung von Docker-Dateien für Flask-Anwendungen. Während sich unerfahrene DevOps-Ingenieure oft auf die Beherrschung der grundlegenden Dockerfile-Syntax konzentrieren, wissen erfahrene Ingenieure, dass wahres Fachwissen in der Optimierung liegt – der Erstellung von Dockerfiles, die effizient, sicher und produktionsbereit sind.

In diesem Blog gehen wir durch den Prozess der Erstellung einer einfachen Flask-Anwendung. Zuerst erstellen wir eine einfache Docker-Datei, verfeinern sie dann zu einer optimierten Version und vergleichen die beiden, um den Unterschied zu verstehen. Egal, ob Sie Anfänger sind oder Ihre Dockerfile-Kenntnisse verbessern möchten, dieser Leitfaden bietet für jeden etwas.

Lasst uns anfangen! ?️

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? Voraussetzungen

Bevor wir uns mit dem Schreiben und Optimieren von Docker-Dateien für eine Flask-Anwendung befassen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:

1. Grundlegendes Verständnis von Flask
   
   Wenn Sie mit der Erstellung einer einfachen Flask-Anwendung vertraut sind, können Sie nahtlos weitermachen.

2. Docker installiert
   
   Stellen Sie sicher, dass Docker auf Ihrem System installiert ist und ausgeführt wird. Sie können es von der Docker-Website herunterladen.

3. Python-Umgebungseinrichtung
   
   Python 3.x ist auf Ihrem System installiert, zusammen mit pip zum Verwalten von Python-Paketen.

4. Code-Editor
   
   Verwenden Sie einen beliebigen Code-Editor Ihrer Wahl, z. B. Visual Studio Code, PyCharm oder Sublime Text.

5. Flasche installiert
   
   Installieren Sie Flask in Ihrer Python-Umgebung mit dem Befehl:
   

   pip install flask

1. Probenflaschenanwendung Halten Sie eine einfache Flask-Anwendung bereit oder bereiten Sie sich darauf vor, eine zu erstellen, während wir im Tutorial fortfahren.

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? Erstellen der Flask-Anwendung

Zunächst erstellen wir eine einfache Flask-Anwendung und bereiten sie für die Containerisierung vor. Befolgen Sie diese Schritte:

1. Erstellen Sie das Projektverzeichnis
   
   Erstellen Sie ein Verzeichnis mit dem Namen „basic-flask“ und navigieren Sie dorthin.

2. Erstellen Sie die Flask-Anwendung
   
   Erstellen Sie im Basic-Flask-Verzeichnis eine Datei mit dem Namen app.py und folgendem Inhalt:
   

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

Sie können diese Anwendung mit dem folgenden Befehl ausführen:

   python3 app.py

Öffnen Sie Ihren Browser und gehen Sie zu http://localhost:5000. Auf der Webseite sollte Hello World angezeigt werden.

1. Abhängigkeiten auflisten Um die App zu containerisieren, müssen wir zunächst die erforderlichen Python-Module angeben. Erstellen Sie eine Datei „requirements.txt“, indem Sie Folgendes ausführen:

   pip install flask

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? Docker-Dateien erstellen

Jetzt erstellen wir zwei Versionen von Dockerfiles: eine Basisversion und eine optimierte Version.

Grundlegende Docker-Datei

Die grundlegende Docker-Datei ist unkompliziert, es mangelt ihr jedoch an Effizienz- und Sicherheitsoptimierungen:

   from flask import Flask

   app = Flask(__name__)

   @app.route("/")
   def HelloWorld():
       return "Hello World"

   if __name__ == "__main__":
       app.run()

Diese Docker-Datei ist funktionsfähig, lässt jedoch Raum für Verbesserungen bei Caching, Größenoptimierung und Sicherheitspraktiken.

Optimierte Docker-Datei

Das optimierte Dockerfile folgt mehrstufigen Builds und beinhaltet Best Practices für Effizienz, Sicherheit und Modularität:

   python3 app.py

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? Erstellen der Docker-Dateien

Da wir nun beide Docker-Dateien erstellt haben, ist es an der Zeit, Docker-Images zu erstellen und die Unterschiede in ihren Größen zu beobachten. Befolgen Sie diese Schritte:

Erstellen Sie das Image aus der Basis-Docker-Datei

1. Stellen Sie sicher, dass der Inhalt der grundlegenden Docker-Datei in einer Datei mit dem Namen Dockerfile gespeichert wird.
2. Erstellen Sie das Image mit dem folgenden Befehl:

   pip3 freeze > requirements.txt

Erstellen Sie das Image aus der optimierten Docker-Datei

1. Speichern Sie den Inhalt der optimierten Docker-Datei in einer separaten Datei mit dem Namen Dockerfile.
2. Erstellen Sie das Image mit diesem Befehl:

FROM python:3.9-slim

WORKDIR /app

COPY . /app

RUN pip install -r requirements.txt

CMD ["python3", "app.py"]

Vergleichen Sie die erstellten Bilder

Sobald die Images erstellt sind, listen Sie alle Docker-Images auf mit:

# syntax=docker/dockerfile:1.4

# Stage 1: Build dependencies
FROM --platform=$BUILDPLATFORM python:3.10-alpine AS builder

WORKDIR /code

# Install build dependencies and cache pip files for efficiency
COPY requirements.txt /code
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/pip \
    pip3 install --prefix=/install -r requirements.txt

COPY . /code

# Stage 2: Development environment setup
FROM python:3.10-alpine AS dev-envs

WORKDIR /code

# Copy application files and installed dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY . /code

# Install additional tools for development (e.g., Git, Bash)
RUN apk update && apk add --no-cache git bash

# Create a non-root user for better security
RUN addgroup -S docker && \
    adduser -S --shell /bin/bash --ingroup docker vscode

# Set entrypoint and command for development purposes
ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

# Stage 3: Production-ready image
FROM python:3.10-alpine AS final

WORKDIR /app

# Copy only necessary application files and dependencies
COPY --from=builder /install /usr/local
COPY app.py /app

ENTRYPOINT ["python3"]
CMD ["app.py"]

Sie sollten einen deutlichen Unterschied in den Bildgrößen bemerken:

• Basis-Dockerfile-Image: Ungefähr 177 MB
• Optimiertes Dockerfile-Image: Ungefähr 59,2 MB

Warum das optimierte Bild kleiner ist

• Lightweight Base Image: Die optimierte Docker-Datei verwendet python:3.10-alpine, was deutlich kleiner als python:3.9-slim ist.
• Mehrstufiger Build: Unnötige Build-Abhängigkeiten werden vom endgültigen Image ausgeschlossen, sodass es minimal bleibt.
• Effizientes Caching: Die Verwendung von Caching für Pip-Installationen vermeidet redundante Downloads und reduziert Bildebenen.

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? Abschluss

Die Optimierung von Docker-Dateien ist eine entscheidende Fähigkeit für DevOps-Ingenieure, die effiziente, sichere und produktionsbereite Container erstellen möchten. In diesem Blog haben wir untersucht, wie man eine einfache Flask-Anwendung erstellt, sie mit einer einfachen Docker-Datei containerisiert und sie dann mit einer optimierten Docker-Datei verfeinert.

Die Unterschiede in der Bildgröße und -struktur zeigen die Auswirkungen von Best Practices wie der Verwendung von mehrstufigen Builds, einfachen Basisbildern und Caching-Mechanismen. Während die grundlegende Docker-Datei ihren Zweck erfüllte, stellte die optimierte Version einen schlankeren, sichereren und leistungsfähigeren Container bereit, was die Bedeutung eines durchdachten Designs bei der Containerisierung hervorhebt.

Bemühen Sie sich bei der Fortsetzung Ihrer DevOps-Reise stets darum, Ihre Docker-Dateien durch die Integration von Optimierungen, die Berücksichtigung der Sicherheit und die Minimierung des Overheads zu verbessern. Eine gut optimierte Docker-Datei spart nicht nur Zeit und Ressourcen, sondern sorgt auch für reibungslosere Bereitstellungen und Skalierbarkeit in der Produktion.

Jetzt sind Sie dran – versuchen Sie, diese Techniken auf Ihre eigenen Projekte anzuwenden und sehen Sie, welchen Unterschied die Optimierung macht! ?

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Viel Spaß beim Codieren und Automatisieren! ?

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOptimierung von Flask Dockerfiles: Best Practices für DevOps und Entwickler. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!