aarch64/python

已弃用

https://hub.docker.com/u/aarch64/%E7%BB%84%E7%BB%87%E5%B7%B2%E8%A2%AB%E5%BC%83%E7%94%A8%EF%BC%8C%E5%BB%BA%E8%AE%AE%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%9B%B4%E5%85%B7%E4%BD%93%E7%9A%84https://hub.docker.com/u/arm64v8/%E7%BB%84%E7%BB%87%EF%BC%8C%E5%85%B7%E4%BD%93%E8%AF%B7%E5%8F%82%E8%A7%81https://github.com/docker-library/official-images#architectures-other-than-amd64%E3%80%82%E8%AF%B7%E7%9B%B8%E5%BA%94%E8%B0%83%E6%95%B4%E6%82%A8%E7%9A%84%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%96%B9%E5%BC%8F%E3%80%82

支持的标签及对应的Dockerfile链接

这些镜像属于实验性质；在https://github.com/docker-library/official-images/issues/2289%EF%BC%88%E8%BF%99%E6%98%AF%E8%BF%88%E5%90%91 proper 多架构镜像的第一步）完成之前，它们仅基于尽力而为的原则提供

请勿将它们用于重要用途

此镜像基于同名官方镜像（python）的源代码构建。有关相关Dockerfile的链接，请参见该镜像的描述。

如果您想了解此镜像的具体差异，请参见https://github.com/tianon/jenkins-groovy/tree/master/dsl/docker-multiarch/images%EF%BC%8C%E8%BF%99%E4%BA%9B%E8%84%9A%E6%9C%AC%E8%B4%9F%E8%B4%A3%E5%88%9B%E5%BB%BA%E6%9E%84%E5%BB%BA%E8%BF%99%E4%BA%9B%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%9A%84Jenkins%E4%BB%BB%E5%8A%A1%E3%80%82

快速参考

• 获取帮助的地方：
  Docker社区论坛、Docker社区Slack或Stack Overflow

• 提交问题的地方：
  https://github.com/docker-library/python/issues

• 维护者：
  https://github.com/docker-library/python

• 已发布镜像制品详情：
  https://github.com/docker-library/repo-info/blob/master/repos/python%EF%BC%88https://github.com/docker-library/repo-info/commits/master/repos/python%EF%BC%89
  （镜像元数据、传输大小等）

• 镜像更新：
  https://github.com/docker-library/official-images/pulls?q=label%3Alibrary%2Fpython
  https://github.com/docker-library/official-images/blob/master/library/python%EF%BC%88https://github.com/docker-library/official-images/commits/master/library/python%EF%BC%89

• 本描述的来源：
  https://github.com/docker-library/docs/tree/master/python%EF%BC%88https://github.com/docker-library/docs/commits/master/python%EF%BC%89

• 支持的Docker版本：
  https://github.com/docker/docker/releases/latest%EF%BC%88%E5%B0%BD%E5%8A%9B%E6%94%AF%E6%8C%81%E4%BD%8E%E8%87%B31.6%E7%89%88%E6%9C%AC%EF%BC%89

什么是Python？

Python是一种解释型、交互式、面向对象的开源编程语言。它集成了模块、异常处理、动态类型、非常高级的动态数据类型和类。Python将强大的功能与清晰的语法相结合。它与许多系统调用和库以及各种窗口系统都有接口，并且可以用C或C++扩展。它也可用作需要可编程接口的应用程序的扩展语言。最后，Python具有可移植性：它可在许多Unix变体、Mac以及Windows 2000及更高版本上运行。

***.org/wiki/Python_(programming_language)

!https://raw.githubusercontent.com/docker-library/docs/01c***b2fe592c1f93a13b4e289ada0e3a1/python/logo.png

如何使用此镜像

在Python应用项目中创建Dockerfile

dockerfile
FROM python:3

WORKDIR /usr/src/app

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python", "./your-daemon-or-script.py" ]

或者（如果需要使用Python 2）：

dockerfile
FROM python:2

WORKDIR /usr/src/app

COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD [ "python", "./your-daemon-or-script.py" ]

然后您可以构建并运行Docker镜像：

console
$ docker build -t my-python-app .
$ docker run -it --rm --name my-running-app my-python-app

运行单个Python脚本

对于许多简单的单文件项目，编写完整的Dockerfile可能不太方便。在这种情况下，您可以直接使用Python Docker镜像运行Python脚本：

console
$ docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:3 python your-daemon-or-script.py

或者（同样，如果需要使用Python 2）：

console
$ docker run -it --rm --name my-running-script -v "$PWD":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:2 python your-daemon-or-script.py

镜像变体

python镜像有多种版本，每种版本都针对特定用例设计。

python:<version>

这是默认镜像。如果您不确定自己的需求，可能需要使用此版本。它设计为既可作为临时容器（挂载源代码并启动容器以启动应用），也可作为构建其他镜像的基础。此标签基于https://registry.hub.docker.com/_/buildpack-deps/%E3%80%82%60buildpack-deps%60%E6%98%AF%E4%B8%BA%E6%8B%A5%E6%9C%89%E8%AE%B8%E5%A4%9A%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%9A%84%E6%99%AE%E9%80%9ADocker%E7%94%A8%E6%88%B7%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%9A%84%E3%80%82%E5%AE%83%E5%8C%85%E5%90%AB%E5%A4%A7%E9%87%8F%E6%9E%81%E5%85%B6%E5%B8%B8%E8%A7%81%E7%9A%84Debian%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%8C%85%EF%BC%8C%E8%BF%99%E5%87%8F%E5%B0%91%E4%BA%86%E6%B4%BE%E7%94%9F%E9%95%9C%E5%83%8F%E9%9C%80%E8%A6%81%E5%AE%89%E8%A3%85%E7%9A%84%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%8C%85%E6%95%B0%E9%87%8F%EF%BC%8C%E4%BB%8E%E8%80%8C%E5%87%8F%E5%B0%8F%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%B8%8A%E6%89%80%E6%9C%89%E9%95%9C%E5%83%8F%E7%9A%84%E6%80%BB%E4%BD%93%E5%A4%A7%E5%B0%8F%E3%80%82

python:slim

此镜像不包含默认标签中的常见软件包，仅包含运行python所需的最小软件包。除非您在仅部署python镜像且有空间限制的环境中工作，否则强烈建议使用此仓库的默认镜像。

python:alpine

此镜像基于流行的Alpine Linux项目，可在https://hub.docker.com/_/alpine%E4%B8%AD%E8%8E%B7%E5%8F%96%E3%80%82Alpine Linux比大多数发行版基础镜像小得多（约5MB），因此通常会生成更精简的镜像。

当希望最终镜像大小尽可能小时，强烈推荐此变体。需要注意的主要问题是它使用musl libc而非glibc及相关库，因此某些软件可能会因libc需求的深度而遇到问题。然而，大多数软件对此没有问题，因此此变体通常是非常安全的选择。有关可能出现的问题以及使用基于Alpine的镜像的优缺点比较，请参见此Hacker News评论线程。

为了最小化镜像大小，基于Alpine的镜像中通常不包含其他相关工具（如git或bash）。以此镜像为基础，可在自己的Dockerfile中添加所需的工具（如果不熟悉如何安装软件包，请参见https://hub.docker.com/_/alpine/%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%A4%BA%E4%BE%8B%EF%BC%89%E3%80%82

python:onbuild

此镜像会自动将您的requirements.txt文件提供给pip，以便更轻松地构建派生镜像。对于大多数用例，在项目目录的根目录中创建一个包含FROM python:onbuild行的Dockerfile，就足以创建项目的独立镜像。

虽然onbuild变体对于“快速启动”（短时间内实现Docker化）非常有用，但由于无法控制ONBUILD触发器的触发时间，不建议在项目中长期使用（另请参见https://github.com/docker/docker/issues/5714%E3%80%81https://github.com/docker/docker/issues/8240%E3%80%81https://github.com/docker/docker/issues/***%EF%BC%89%E3%80%82

一旦您了解了项目在Docker中的运行方式，可能需要调整Dockerfile以继承非onbuild变体，并将onbuild变体Dockerfile中的命令（将ONBUILD行移至末尾并删除ONBUILD关键字）复制到自己的文件中，以便更好地控制这些命令，并让自己和查看Dockerfile的其他人更清楚其作用。这也使得随着时间的推移添加额外需求（例如在执行先前的ONBUILD步骤之前安装更多软件包）变得更加容易。

python:windowsservercore

此镜像基于https://hub.docker.com/r/microsoft/windowsservercore/%E3%80%82%E5%9B%A0%E6%AD%A4%EF%BC%8C%E5%AE%83%E4%BB%85%E5%9C%A8%E8%AF%A5%E9%95%9C%E5%83%8F%E5%8F%AF%E7%94%A8%E7%9A%84%E7%8E%AF%E5%A2%83%E4%B8%AD%E5%B7%A5%E4%BD%9C%EF%BC%8C%E4%BE%8B%E5%A6%82Windows 10专业版/企业版（周年纪念版）或Windows Server 2016。

有关如何在Windows上运行Docker的信息，请参见Microsoft提供的相关“快速入门”指南：

• Windows Server快速入门
• Windows 10快速入门

许可证

查看Python 2和Python 3的许可证信息。