第5次实践作业

目录

• （1）环境安装
• （2）代码实现
• （3）总结
• （4） 补充

（1）环境安装

根据Python官方镜像参考

• 最终项目结构

• 配置文件

  • Dockerfile

    FROM python:3
    
    MAINTAINER Dicky
    
    WORKDIR /usr/src/app
    
    COPY requirements.txt ./
    
    RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
    
    ENTRYPOINT ["python"]
    

  • requirements.txt（基于本次实验要求）

    PyMySQL
    opencv-python
    

• 制作镜像docker build -t python-modulesinstalled .

  

（2）代码实现

• helloworld

  • docker run -it --rm --name my-running-script -v /home/admin/dk_python/app:/usr/src/app my-python helloworld.py
    

    

• calendar

  • docker run -it --rm --name my-running-script -v /home/admin/dk_python/app:/usr/src/app my-python cal.py
    

    

• mysql数据库操作

  采用的镜像是之前制作的

  • 运行mysql容器

    docker build -t pm_mysql . && docker run -it --name pm_mysql pm_mysql
    

  • 查看mysql容器的ip地址(连接时要用到)

    docker inspect pm_mysql
    

    

  • 编写连接的python文件 （参考资料）

    con-to-mysql.py

    #!/usr/bin/python3
    # -*- coding: UTF-8 -*-
    
    import pymysql
    
    # 打开数据库连接
    db = pymysql.connect("172.18.0.2","docker","123456","S_C" )	# 第一个参数填上面的ip地址
    
    # 使用cursor()方法获取操作游标
    cursor = db.cursor()
    
    # SQL 插入语句
    sql = """INSERT INTO S(Sno,
             Sname, Sex)
             VALUES ('031700000', 'XiaoMing', 'M')"""
    try:
       # 执行sql语句
       cursor.execute(sql)
       # 提交到数据库执行
       db.commit()
    except:
       # 如果发生错误则回滚
       db.rollback()
    
    # 关闭数据库连接
    db.close()
    

  • 执行命令docker run -it --rm --name my-running-script -v /home/admin/dk_python/app:/usr/src/app my-python con-to-mysql.py

    

  • 在容器中查看

    

• OpenCV(图片的平移)

  • opencv.py

  import cv2
  import numpy as np
  
  img = cv2.imread('test.jpg',0)
  rows,cols = img.shape
  
  M = np.float32([[1,0,100],[0,1,50]])
  dst = cv2.warpAffine(img,M,(cols,rows))
  
  cv2.imwrite("test-output.jpg", dst, [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY), 100])
  

  • 命令执行

    docker run -it --rm --name my-running-script -v /home/admin/dk_python/app:/usr/src/app my-python opencv.py
    

  • 测试结果

    

（3）总结

• 合计时间：
  • 5小时左右
• 踩过的坑
  • 连接数据库时，由于不在一个Docker network下，容器名不能映射到ip地址，所以得手动输入ip。

（4） 补充

经老师提醒，可以在启动容器时指定所在的Docker Network，还有一种则是--link机制，通过添加容器和ip的映射到/etc/hosts来实现容器自动通信，并实现自动更新，此机制在docker引入网络新特性性前较为常用。

使用Docker Network建立通信的步骤如下：参考资料

①建立一个docker network，指定类型为bridge

docker network create -d bridge test-net

②将已启动的mysql容器连接至该网络

docker network connect test-net mysql

③docker inspect mysql查看网络状态，成功连接到了test-net

④修改con-to-mysql.sh

db = pymysql.connect("mysql","docker","123456","S_C" )	#指定为容器名

⑤运行python容器，同时使用--net连接至test-net网络

docker run -it --rm --net test-net --name py-mysql -v "$PWD"/app:/usr/src/app  my-python con-to-mysql.py