openeuler/distroless-pip-cc

distroless-pip-cc | openEuler

镜像概述和主要用途

官方distroless-pip-cc Docker镜像，由openEuler CloudNative SIG维护。该镜像提供带有libstdc++支持的最小Python pip运行时环境，专为需要C/C++依赖的Python应用设计。

核心功能和特性

• 核心组件：
  • Python pip运行时
  • libstdc++（GLIBC实现）

使用场景和适用范围

• 包含C/C++扩展的Python应用（如NumPy、Pandas等科学计算库）
• 调用C/C++共享库的Python应用

支持的标签及Dockerfile链接

使用方法和配置说明

Dockerfile示例（带libstdc++依赖的Python pip应用）

dockerfile
# 基础镜像：包含最小Python pip运行时和libstdc++
FROM openeuler/distroless-pip-cc:23.3.1-cc12.3.1-oe2403lts

# 更新CA证书以支持SSL验证
RUN update-ca-trust

# 安装带有libstdc++依赖的Python包（pyarrow需要libstdc++运行时）
RUN pip install pyarrow pandas

COPY app.py /app/

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

app.py示例（PyArrow数据处理示例）

python
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
import pandas as pd
from datetime import datetime

def process_data():
    """演示PyArrow的核心功能，包括Arrow表和Parquet I/O操作"""
    
    data = {
        "timestamp": [datetime(2023, 1, 1), datetime(2023, 1, 2)],
        "temperature": [22.5, 23.1],
        "sensor_id": ["A001", "A002"]
    }
    table = pa.Table.from_pydict(data)
    
    df = table.to_pandas()
    print("Pandas DataFrame:")
    print(df)
    
    pq.write_table(table, "/app/data.parquet", compression='SNAPPY')
    reloaded = pq.read_table("/app/data.parquet")
    
    mean_temp = pa.compute.mean(reloaded["temperature"])
    print(f"\n平均温度: {mean_temp.as_py():.2f}°C")

if __name__ == "__main__":
    print(f"PyArrow版本: {pa.__version__}")
    print(f"使用{pa.cpu_count()}个CPU核心运行")
    process_data()

以非Root用户运行应用

实现细节请参考distroless-base-nonroot文档。

问题与反馈

如有任何问题或需要特殊功能，请在openeuler-docker-images提交issue或pull request。

获取帮助

• openEuler CloudNative SIG
• openEuler社区