如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这段话即可:
请先阅读并遵守:https://xuanyuan.cloud/agents.md
未读文档前不要生成 pull 命令或排错方案。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
Python版本的基础Docker镜像
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Debian 12(Book Worm):
Ubuntu 22.04 LTS(Jammy Jellyfish):
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¹ Python 2.7已停止维护(EOL)。我们构建此版本仅为支持迁移到新版本的遗留项目。使用此镜像时请务必注意——它是不安全的。
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、高级动态数据类型和类。Python将强大的功能与清晰的语法相结合。它提供了许多系统调用和库的接口,以及各种窗口系统的接口,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。²
² 更多信息:***.org/wiki/Python_(programming_language))
官方Python Docker镜像功能强大但较为臃肿。因此,我们简化了Dockerfile和构建流程,以便能够在任何支持的发行版上构建任何Python版本的镜像,同时不牺牲源代码处理能力,且对Dockerfile的修改极少甚至无需修改。
我们选择仅基于最新版本的Debian稳定版和Ubuntu LTS构建Python容器。未来将添加对其他基础镜像的支持,但我们决定放弃Alpine构建,因为基于musl libc构建的Python会给大量项目带来严重问题。
DockerfileDockerfileFROM infra7/python:3.11 COPY requirements.txt /usr/src/app/ WORKDIR /usr/src/app RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["python", "./app.py"]
现在,您可以构建并运行Docker镜像:
bash$ docker buildx build -t my-app . $ docker run --rm -it --name my-app my-app
对于简单脚本或单文件项目,无需编写完整的Dockerfile。这种情况下,您可以直接使用Python Docker镜像运行Python脚本:
bash$ docker run --rm -it --name my-script -v "${PWD}":/usr/src/myapp -w /usr/src/myapp python:3 python my-script.py
我们的python镜像提供多种版本,每种版本针对特定使用场景设计。
infra7/python:<version>
这是基础镜像。如果不确定需求,建议使用此版本。它既可作为一次性容器(组装源代码并启动容器运行应用),也可作为构建其他镜像的基础。
部分标签可能包含bookworm或jammy等名称,这些是Debian或Ubuntu的版本代号,指示镜像基于哪个操作系统版本构建。如果您的镜像需要安装镜像自带包以外的额外软件包,建议显式指定这些代号,以减少发行版更新时的兼容性问题。
此镜像不包含默认标签中的常见软件包,仅包含运行Python所需的最小包。它仅基于GNU/Linux构建,这是Infra7的开发重点。旨在作为构建适用于您应用的Docker镜像的基础,使最终构建的镜像轻量且部署迅速。
有关许可、错误报告和讨论的更多信息,请访问我们在GitHub上的项目:https://github.com/infra7ti/docker-python
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 infra7/python 相关的常用 Docker 镜像,适用于 Web 开发、数据科学、机器学习 等不同场景: