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centos

这是一个专为开发者打造的平台,集成了构建与运行Python 3.5应用程序所需的各类工具与环境,旨在简化开发流程、提升开发效率,助力用户高效构建并顺畅运行基于Python 3.5的各类应用程序,为Python 3.5开发项目提供稳定可靠的技术支持与便捷的操作体验。

39 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:centos仓库类型:镜像最近更新:7 年前
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使用轩辕镜像,把时间还给真正重要的事。点击查看
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Python 3.5 容器镜像

概述

本容器镜像为 Python 3.5 应用提供 S2I(源码构建工具)基础镜像,支持基于 RHEL 或 CentOS 的构建环境。用户可根据需求选择对应系统的镜像,具体来源如下:

镜像来源

  • RHEL7 镜像:红帽容器目录,地址为 registry.access.redhat.com/rhscl/python-35-rhel7
  • RHEL8 镜像:红帽容器目录,地址为 registry.access.redhat.com/rhel8/python-35
  • CentOS7 镜像:Docker Hub,地址为 centos/python-35-centos7

构建后的镜像可通过 Docker 运行。

功能说明

Python 3.5 容器镜像作为基础平台,用于构建和运行各类 Python 3.5 应用及框架。Python 语言具有易学性、强大的编程能力,具备高效的高级数据结构、简洁的面向对象编程方法,其优雅的语法、动态类型及解释型特性,使其成为多数平台下脚本编写和快速应用开发的理想选择。

容器内置 npm 工具,方便用户为 Web 应用安装 JavaScript 模块。注意:镜像不保证 npm 或 nodejs 的具体版本,版本可能随时变更,nodejs 仅为支持 npm 运行而包含。

使用方法

通过独立 S2I 工具构建示例应用(如 python-sample-app),并使用 Docker 运行生成的镜像,步骤如下:

RHEL7 基础镜像

bash
# 构建应用镜像
s2i build [] --context-dir=3.5/test/setup-test-app/ rhscl/python-35-rhel7 python-sample-app

# 运行镜像(映射 8080 端口)
docker run -p 8080:8080 python-sample-app

RHEL8 基础镜像

bash
# 构建应用镜像
s2i build [] --context-dir=3.5/test/setup-test-app/ rhel8/python-35 python-sample-app

# 运行镜像(映射 8080 端口)
docker run -p 8080:8080 python-sample-app

CentOS7 基础镜像

bash
# 构建应用镜像
s2i build [] --context-dir=3.5/test/setup-test-app/ centos/python-35-centos7 python-sample-app

# 运行镜像(映射 8080 端口)
docker run -p 8080:8080 python-sample-app

访问应用

构建并运行后,通过以下命令访问应用:

bash
curl 127.0.0.1:8080

环境变量

可在源码仓库的 .s2i/environment 文件中定义键值对,设置以下环境变量:

APP_SCRIPT

指定启动应用的脚本文件路径。默认值为 app.sh(设为 null 可取消默认),脚本将直接执行以启动应用。

APP_FILE

指定启动应用的 Python 脚本路径。默认值为 app.py(设为 null 可取消默认),脚本将通过 Python 解释器执行。

APP_MODULE

用于通过 Gunicorn 启动应用,格式为 MODULE_NAME:VARIABLE_NAME(MODULE_NAME 为模块路径,VARIABLE_NAME 为 WSGI 可调用对象)。若未指定,Gunicorn 默认查找 application 可调用对象;若未设置 APP_MODULE,构建脚本会检查项目中是否存在 wsgi.py 并使用。

若通过 setup.py 安装应用,MODULE_NAME 可从该文件读取(示例见 setup-test-app)。

APP_HOME

指定应用所在的子目录路径,该目录需包含 wsgi.py(Gunicorn)或 manage.py(Django)。未设置时,构建和运行脚本使用项目根目录。

APP_CONFIG

Gunicorn 配置文件的路径,需为有效的 Python 文件(配置格式见 Gunicorn 文档)。

DISABLE_MIGRATE

设为非空值可禁用容器运行时执行 manage.py migrate(仅影响 Django 项目)。数据库迁移建议参考 OpenShift 博客文章,避免多 pod 同时执行迁移导致数据库损坏。

DISABLE_COLLECTSTATIC

设为非空值可禁用构建过程中执行 manage.py collectstatic(仅影响 Django 项目)。

DISABLE_SETUP_PY_PROCESSING

设为非空值可跳过 setup.py 处理(适用于通过 requirements.txt 或 -e . 管理依赖的场景)。

ENABLE_PIPENV

设为非空值可使用 Pipenv 管理依赖(需项目包含 Pipfile 和 Pipfile.lock)。启用后会自动升级 pip 至最新版(以满足 Pipenv 依赖)。

PIP_INDEX_URL

指定 pip 安装依赖时的自定义索引 URL 或镜像(仅影响 requirements.txt 中的依赖;Pipenv 忽略此变量)。

UPGRADE_PIP_TO_LATEST

设为非空值可在安装依赖前升级 pip、setuptools 和 wheel 至最新版。未设置时使用平台默认版本。

WEB_CONCURRENCY

调整 Gunicorn 的 worker 数量。默认值为 CPU 核心数 × 2(上限 12)。

源码仓库结构

现有 Python 项目无需修改即可使用,但以下文件会影响构建行为:

requirements.txt

通过 pip 安装的依赖列表,格式见 pip 文档。

Pipfile

替代 requirements.txt 的依赖管理文件(设计与开发见 Pipfile 文档)。需设置 ENABLE_PIPENV 环境变量以启用处理。

setup.py

配置项目元数据及依赖安装(见 Python 打包文档)。多数场景下,requirements.txt 或 Pipfile 已足够;设 DISABLE_SETUP_PY_PROCESSING 可跳过处理。

运行策略

S2I 构建的容器镜像按以下优先级执行应用:

1. Gunicorn

若依赖中安装了 Gunicorn(通过 requirements.txt 或 setup.py 的 install_requires 指定),则使用 Gunicorn 作为 WSGI 服务器。

  • 若项目存在 wsgi.py(Django 项目默认包含),则以此为入口;可通过 APP_MODULE 覆盖。

2. Django 开发服务器

若依赖中包含 Django 但未安装 Gunicorn,则使用 Django 开发服务器(不建议生产环境使用)。

3. Python 脚本

若指定 APP_FILE 或项目存在 app.py,则通过 Python 解释器执行该脚本。

4. 应用脚本文件

若指定 APP_SCRIPT 或项目存在 app.sh,则直接执行该脚本。

热部署

Django 应用

默认支持热部署,无需额外配置。

Gunicorn 应用

需在项目中添加 Gunicorn 配置文件,设置 reload 选项为 true,并通过 APP_CONFIG 环境变量指定配置文件路径。

修改运行中容器的源码

通过 Docker exec 命令进入容器修改源码:

bash
docker exec -it <容器ID> /bin/bash

进入容器后,当前目录为 /opt/app-root/src(源码存放路径)。

补充信息

  • 源码及 Dockerfile 见 GitHub 仓库,包含其他 Python 版本的容器配置。
  • 不同系统的 Dockerfile 命名:CentOS 为 Dockerfile,RHEL7 为 Dockerfile.rhel7,RHEL8 为 Dockerfile.rhel8。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 python-35-centos7 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/centos/python-35-centos7:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull centos/python-35-centos7:<标签>

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Python是一种解释型、交互式、面向对象的开源编程语言,其设计理念强调代码的可读性与简洁性,支持多种编程范式,凭借丰富的标准库和第三方库,广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算、自动化脚本等众多领域,拥有活跃的全球开发者社区,是兼具易用性与强大功能的高效编程工具。
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