revolutionsystems/python Docker 镜像 | Python Docker 部署...

revolutionsystems/python

revolutionsystems

优化的Python Docker镜像，通过PGO和LTO编译提升性能，适用于需要高性能Python环境的应用场景，支持多版本测试与性能对比。

20 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：revolutionsystems仓库类型：镜像最近更新：2 年前

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Revsys优化Python Docker镜像

镜像概述

本镜像由Revsys提供，基于Python官方版本通过PGO（Profile-Guided Optimization）和LTO（Link Time Optimization）编译优化，旨在提升Python运行性能。镜像构建配置及源码可参考GitLab仓库。

核心功能与特性

编译优化

采用PGO+LTO编译策略，显著提升Python执行效率，多数基准测试性能提升5%-20%
针对不同Python版本（如3.5.4、3.6.3）进行专项优化

环境配置

硬件测试环境：AWS EC2 c4.8xlarge实例（18核双线程CPU，2个NUMA节点）
预装开发工具：gcc、g++、gfortran、make、autoconf、automake、libtool

隔离运行

支持CPU核心绑定（--cpuset-cpus），可在不同NUMA节点隔离运行，确保性能测试准确性

使用场景

高性能Python应用部署
Python性能对比测试
需要编译C扩展的开发环境
对执行效率有较高要求的生产环境

使用方法

基本运行命令

bash
docker run -d --privileged --cpuset-cpus NN revolutionsystems/python:3.x.y-wee

说明：NN为CPU核心编号，需根据宿主机CPU配置指定

性能测试命令

使用performance模块进行基准测试：

bash
python -m performance run --affinity NN -b all --append py3xy_(opt|nonopt).json

说明：--affinity NN指定绑定的CPU核心，-b all运行所有基准测试，--append将结果追加到JSON文件

性能对比数据

Python 3.6.3（PGO + LTO优化）

基准测试	未优化	优化后
2to3	642 ms	588 ms: 1.09倍更快（提升9%）
chameleon	21.2 ms	19.6 ms: 1.08倍更快（提升7%）
chaos	252 ms	228 ms: 1.11倍更快（提升10%）
***_pyaes	209 ms	200 ms: 1.05倍更快（提升4%）
deltablue	17.3 ms	14.8 ms: 1.17倍更快（提升14%）
django_template	321 ms	282 ms: 1.14倍更快（提升12%）
dulwich_log	158 ms	140 ms: 1.13倍更快（提升11%）
fannkuch	962 ms	918 ms: 1.05倍更快（提升5%）
float	221 ms	214 ms: 1.03倍更快（提升3%）
genshi_text	67.1 ms	61.5 ms: 1.09倍更快（提升8%）
genshi_xml	140 ms	127 ms: 1.10倍更快（提升9%）
go	565 ms	488 ms: 1.16倍更快（提升14%）
hexiom	22.7 ms	20.8 ms: 1.09倍更快（提升9%）
html5lib	197 ms	173 ms: 1.14倍更快（提升12%）
json_dumps	23.3 ms	21.6 ms: 1.08倍更快（提升7%）
json_loads	50.0 us	43.6 us: 1.15倍更快（提升13%）
logging_format	25.4 us	22.0 us: 1.15倍更快（提升13%）
logging_silent	737 ns	642 ns: 1.15倍更快（提升13%）
logging_simple	21.3 us	18.3 us: 1.16倍更快（提升14%）
mako	41.9 ms	37.7 ms: 1.11倍更快（提升10%）
meteor_contest	184 ms	183 ms: 1.01倍更快（提升1%）
nbody	232 ms	232 ms: 无提升
nqueens	205 ms	192 ms: 1.07倍更快（提升6%）
pathlib	36.7 ms	32.1 ms: 1.14倍更快（提升12%）
pickle	19.6 us	17.1 us: 1.15倍更快（提升13%）
pickle_dict	59.9 us	50.1 us: 1.20倍更快（提升16%）
pickle_list	8.12 us	6.55 us: 1.24倍更快（提升19%）
pickle_pure_python	1.10 ms	946 us: 1.16倍更快（提升14%）
pidigits	277 ms	273 ms: 1.01倍更快（提升1%）
python_startup	15.8 ms	14.7 ms: 1.07倍更快（提升7%）
python_startup_no_site	9.51 ms	8.94 ms: 1.06倍更快（提升6%）
raytrace	1.24 sec	1.09 sec: 1.14倍更快（提升12%）
regex_compile	389 ms	355 ms: 1.10倍更快（提升9%）
regex_dna	269 ms	247 ms: 1.09倍更快（提升8%）
regex_effbot	4.64 ms	4.57 ms: 1.01倍更快（提升1%）
regex_v8	41.9 ms	39.7 ms: 1.06倍更快（提升5%）
richards	176 ms	147 ms: 1.20倍更快（提升17%）
scimark_fft	616 ms	602 ms: 1.02倍更快（提升2%）
scimark_lu	477 ms	452 ms: 1.06倍更快（提升5%）
scimark_monte_carlo	221 ms	204 ms: 1.08倍更快（提升8%）
scimark_sor	464 ms	411 ms: 1.13倍更快（提升11%）
spectral_norm	253 ms	240 ms: 1.05倍更快（提升5%）
sqlalchemy_imperative	65.2 ms	61.5 ms: 1.06倍更快（提升6%）
sqlite_synth	6.09 us	5.86 us: 1.04倍更快（提升4%）
sympy_expand	903 ms	836 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_integrate	42.1 ms	39.0 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_sum	186 ms	172 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_str	401 ms	368 ms: 1.09倍更快（提升8%）
telco	14.0 ms	12.0 ms: 1.17倍更快（提升14%）
tornado_http	411 ms	377 ms: 1.09倍更快（提升8%）
unpickle	31.6 us	28.7 us: 1.10倍更快（提升9%）
unpickle_list	7.07 us	5.90 us: 1.20倍更快（提升16%）
unpickle_pure_python	803 us	711 us: 1.13倍更快（提升12%）
xml_etree_parse	232 ms	224 ms: 1.04倍更快（提升3%）
xml_etree_iterparse	195 ms	193 ms: 1.01倍更快（提升1%）
xml_etree_generate	213 ms	204 ms: 1.04倍更快（提升4%）
xml_etree_process	175 ms	164 ms: 1.07倍更快（提升6%）

无显著差异项：scimark_sparse_mat_mult、sqlalchemy_declarative、unpack_sequence

Python 3.5.4（PGO + LTO优化）

基准测试	未优化	优化后
2to3	652 ms	588 ms: 1.11倍更快（提升10%）
chameleon	20.6 ms	17.9 ms: 1.15倍更快（提升13%）
chaos	260 ms	233 ms: 1.12倍更快（提升10%）
***_pyaes	225 ms	208 ms: 1.08倍更快（提升8%）
deltablue	16.4 ms	14.2 ms: 1.16倍更快（提升14%）
django_template	316 ms	269 ms: 1.17倍更快（提升15%）
dulwich_log	156 ms	138 ms: 1.13倍更快（提升12%）
fannkuch	978 ms	946 ms: 1.03倍更快（提升3%）
float	233 ms	219 ms: 1.06倍更快（提升6%）
genshi_text	66.6 ms	59.2 ms: 1.13倍更快（提升11%）
genshi_xml	139 ms	122 ms: 1.14倍更快（提升12%）
go	535 ms	461 ms: 1.16倍更快（提升14%）
hexiom	22.7 ms	20.6 ms: 1.10倍更快（提升9%）
html5lib	203 ms	173 ms: 1.17倍更快（提升14%）
json_dumps	23.3 ms	21.2 ms: 1.10倍更快（提升9%）
json_loads	48.9 us	42.2 us: 1.16倍更快（提升14%）
logging_format	24.3 us	20.8 us: 1.17倍更快（提升14%）
logging_silent	768 ns	675 ns: 1.14倍更快（提升12%）
logging_simple	20.1 us	17.2 us: 1.17倍更快（提升14%）
mako	39.0 ms	35.4 ms: 1.10倍更快（提升9%）
mdp	5.76 sec	5.10 sec: 1.13倍更快（提升11%）
meteor_contest	194 ms	178 ms: 1.09倍更快（提升8%）
nbody	234 ms	222 ms: 1.06倍更快（提升5%）
nqueens	212 ms	194 ms: 1.09倍更快（提升8%）
pathlib	34.7 ms	30.1 ms: 1.15倍更快（提升13%）
pickle	20.5 us	17.5 us: 1.17倍更快（提升14%）
pickle_dict	62.2 us	52.1 us: 1.19倍更快（提升16%）
pickle_list	8.73 us	6.81 us: 1.28倍更快（提升22%）
pickle_pure_python	1.03 ms	915 us: 1.13倍更快（提升11%）
pidigits	277 ms	274 ms: 1.01倍更快（提升1%）
python_startup	18.3 ms	17.1 ms: 1.07倍更快（提升7%）
python_startup_no_site	10.0 ms	9.39 ms: 1.07倍更快（提升7%）
raytrace	1.29 sec	1.13 sec: 1.14倍更快（提升12%）
regex_compile	319 ms	287 ms: 1.11倍更快（提升10%）
regex_dna	268 ms	244 ms: 1.10倍更快（提升9%）
regex_effbot	5.29 ms	5.10 ms: 1.04倍更快（提升3%）
regex_v8	42.7 ms	39.9 ms: 1.07倍更快（提升7%）
richards	169 ms	144 ms: 1.17倍更快（提升15%）
scimark_fft	617 ms	591 ms: 1.04倍更快（提升4%）
scimark_lu	500 ms	458 ms: 1.09倍更快（提升8%）
scimark_monte_carlo	216 ms	202 ms: 1.07倍更快（提升6%）
scimark_sor	487 ms	430 ms: 1.13倍更快（提升12%）
scim

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python

Docker 官方镜像

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。

CircleCI提供的Python扩展镜像，基于官方Python镜像，预装开发和CI常用工具（如git、ssh、docker等），默认使用非root用户，支持浏览器测试等变体，适用于CI/CD流程和开发环境。

CircleCI提供的`cimg/python`是专为持续集成构建设计的Docker镜像，包含完整Python版本（通过pyenv），预装pip、pipenv和poetry，适用于CircleCI环境，旨在取代旧版`circleci/python`镜像。

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25 天前更新

bitnami/python

Bitnami Secure Images（VMware Tanzu）

Bitnami 提供的 Python 安全镜像，基于 Photon Linux 构建，具备加固安全、漏洞管理及合规支持等特性。

基于python:2.7的Demisto基础Python镜像，包含requests、olefile、pip和stix等基本Python库，适用于构建依赖这些特定库的Python 2.7应用环境。

这是一个基于Ubuntu系统精雕细琢而成的运行基石，集成了Python运行时环境，通过精简优化的系统底层确保了高效稳定的性能，为Python应用程序提供了可靠的运行载体，无论是开发调试、测试验证还是生产部署场景，都能满足轻量、安全且高效的运行需求，是构建Python应用生态的理想基础组件。

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7 天前更新

轩辕镜像配置手册

探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

Docker 配置

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Kubernetes 集群配置 Containerd

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K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速

Dev Containers

VS Code Dev Containers 配置

Podman

Podman 容器引擎配置

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置

其他仓库配置

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docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

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错误码与失败问题

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manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

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402 与流量用尽

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429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

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413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

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免费版与专业版区别

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运维工程师

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Revsys优化Python Docker镜像

镜像概述

核心功能与特性

编译优化

采用PGO+LTO编译策略，显著提升Python执行效率，多数基准测试性能提升5%-20%
针对不同Python版本（如3.5.4、3.6.3）进行专项优化

环境配置

硬件测试环境：AWS EC2 c4.8xlarge实例（18核双线程CPU，2个NUMA节点）
预装开发工具：gcc、g++、gfortran、make、autoconf、automake、libtool

隔离运行

支持CPU核心绑定（--cpuset-cpus），可在不同NUMA节点隔离运行，确保性能测试准确性

使用场景

高性能Python应用部署
Python性能对比测试
需要编译C扩展的开发环境
对执行效率有较高要求的生产环境

使用方法

基本运行命令

bash
docker run -d --privileged --cpuset-cpus NN revolutionsystems/python:3.x.y-wee

说明：NN为CPU核心编号，需根据宿主机CPU配置指定

性能测试命令

使用performance模块进行基准测试：

bash
python -m performance run --affinity NN -b all --append py3xy_(opt|nonopt).json

说明：--affinity NN指定绑定的CPU核心，-b all运行所有基准测试，--append将结果追加到JSON文件

性能对比数据

Python 3.6.3（PGO + LTO优化）

基准测试	未优化	优化后
2to3	642 ms	588 ms: 1.09倍更快（提升9%）
chameleon	21.2 ms	19.6 ms: 1.08倍更快（提升7%）
chaos	252 ms	228 ms: 1.11倍更快（提升10%）
***_pyaes	209 ms	200 ms: 1.05倍更快（提升4%）
deltablue	17.3 ms	14.8 ms: 1.17倍更快（提升14%）
django_template	321 ms	282 ms: 1.14倍更快（提升12%）
dulwich_log	158 ms	140 ms: 1.13倍更快（提升11%）
fannkuch	962 ms	918 ms: 1.05倍更快（提升5%）
float	221 ms	214 ms: 1.03倍更快（提升3%）
genshi_text	67.1 ms	61.5 ms: 1.09倍更快（提升8%）
genshi_xml	140 ms	127 ms: 1.10倍更快（提升9%）
go	565 ms	488 ms: 1.16倍更快（提升14%）
hexiom	22.7 ms	20.8 ms: 1.09倍更快（提升9%）
html5lib	197 ms	173 ms: 1.14倍更快（提升12%）
json_dumps	23.3 ms	21.6 ms: 1.08倍更快（提升7%）
json_loads	50.0 us	43.6 us: 1.15倍更快（提升13%）
logging_format	25.4 us	22.0 us: 1.15倍更快（提升13%）
logging_silent	737 ns	642 ns: 1.15倍更快（提升13%）
logging_simple	21.3 us	18.3 us: 1.16倍更快（提升14%）
mako	41.9 ms	37.7 ms: 1.11倍更快（提升10%）
meteor_contest	184 ms	183 ms: 1.01倍更快（提升1%）
nbody	232 ms	232 ms: 无提升
nqueens	205 ms	192 ms: 1.07倍更快（提升6%）
pathlib	36.7 ms	32.1 ms: 1.14倍更快（提升12%）
pickle	19.6 us	17.1 us: 1.15倍更快（提升13%）
pickle_dict	59.9 us	50.1 us: 1.20倍更快（提升16%）
pickle_list	8.12 us	6.55 us: 1.24倍更快（提升19%）
pickle_pure_python	1.10 ms	946 us: 1.16倍更快（提升14%）
pidigits	277 ms	273 ms: 1.01倍更快（提升1%）
python_startup	15.8 ms	14.7 ms: 1.07倍更快（提升7%）
python_startup_no_site	9.51 ms	8.94 ms: 1.06倍更快（提升6%）
raytrace	1.24 sec	1.09 sec: 1.14倍更快（提升12%）
regex_compile	389 ms	355 ms: 1.10倍更快（提升9%）
regex_dna	269 ms	247 ms: 1.09倍更快（提升8%）
regex_effbot	4.64 ms	4.57 ms: 1.01倍更快（提升1%）
regex_v8	41.9 ms	39.7 ms: 1.06倍更快（提升5%）
richards	176 ms	147 ms: 1.20倍更快（提升17%）
scimark_fft	616 ms	602 ms: 1.02倍更快（提升2%）
scimark_lu	477 ms	452 ms: 1.06倍更快（提升5%）
scimark_monte_carlo	221 ms	204 ms: 1.08倍更快（提升8%）
scimark_sor	464 ms	411 ms: 1.13倍更快（提升11%）
spectral_norm	253 ms	240 ms: 1.05倍更快（提升5%）
sqlalchemy_imperative	65.2 ms	61.5 ms: 1.06倍更快（提升6%）
sqlite_synth	6.09 us	5.86 us: 1.04倍更快（提升4%）
sympy_expand	903 ms	836 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_integrate	42.1 ms	39.0 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_sum	186 ms	172 ms: 1.08倍更快（提升7%）
sympy_str	401 ms	368 ms: 1.09倍更快（提升8%）
telco	14.0 ms	12.0 ms: 1.17倍更快（提升14%）
tornado_http	411 ms	377 ms: 1.09倍更快（提升8%）
unpickle	31.6 us	28.7 us: 1.10倍更快（提升9%）
unpickle_list	7.07 us	5.90 us: 1.20倍更快（提升16%）
unpickle_pure_python	803 us	711 us: 1.13倍更快（提升12%）
xml_etree_parse	232 ms	224 ms: 1.04倍更快（提升3%）
xml_etree_iterparse	195 ms	193 ms: 1.01倍更快（提升1%）
xml_etree_generate	213 ms	204 ms: 1.04倍更快（提升4%）
xml_etree_process	175 ms	164 ms: 1.07倍更快（提升6%）

无显著差异项：scimark_sparse_mat_mult、sqlalchemy_declarative、unpack_sequence

Python 3.5.4（PGO + LTO优化）

基准测试	未优化	优化后
2to3	652 ms	588 ms: 1.11倍更快（提升10%）
chameleon	20.6 ms	17.9 ms: 1.15倍更快（提升13%）
chaos	260 ms	233 ms: 1.12倍更快（提升10%）
***_pyaes	225 ms	208 ms: 1.08倍更快（提升8%）
deltablue	16.4 ms	14.2 ms: 1.16倍更快（提升14%）
django_template	316 ms	269 ms: 1.17倍更快（提升15%）
dulwich_log	156 ms	138 ms: 1.13倍更快（提升12%）
fannkuch	978 ms	946 ms: 1.03倍更快（提升3%）
float	233 ms	219 ms: 1.06倍更快（提升6%）
genshi_text	66.6 ms	59.2 ms: 1.13倍更快（提升11%）
genshi_xml	139 ms	122 ms: 1.14倍更快（提升12%）
go	535 ms	461 ms: 1.16倍更快（提升14%）
hexiom	22.7 ms	20.6 ms: 1.10倍更快（提升9%）
html5lib	203 ms	173 ms: 1.17倍更快（提升14%）
json_dumps	23.3 ms	21.2 ms: 1.10倍更快（提升9%）
json_loads	48.9 us	42.2 us: 1.16倍更快（提升14%）
logging_format	24.3 us	20.8 us: 1.17倍更快（提升14%）
logging_silent	768 ns	675 ns: 1.14倍更快（提升12%）
logging_simple	20.1 us	17.2 us: 1.17倍更快（提升14%）
mako	39.0 ms	35.4 ms: 1.10倍更快（提升9%）
mdp	5.76 sec	5.10 sec: 1.13倍更快（提升11%）
meteor_contest	194 ms	178 ms: 1.09倍更快（提升8%）
nbody	234 ms	222 ms: 1.06倍更快（提升5%）
nqueens	212 ms	194 ms: 1.09倍更快（提升8%）
pathlib	34.7 ms	30.1 ms: 1.15倍更快（提升13%）
pickle	20.5 us	17.5 us: 1.17倍更快（提升14%）
pickle_dict	62.2 us	52.1 us: 1.19倍更快（提升16%）
pickle_list	8.73 us	6.81 us: 1.28倍更快（提升22%）
pickle_pure_python	1.03 ms	915 us: 1.13倍更快（提升11%）
pidigits	277 ms	274 ms: 1.01倍更快（提升1%）
python_startup	18.3 ms	17.1 ms: 1.07倍更快（提升7%）
python_startup_no_site	10.0 ms	9.39 ms: 1.07倍更快（提升7%）
raytrace	1.29 sec	1.13 sec: 1.14倍更快（提升12%）
regex_compile	319 ms	287 ms: 1.11倍更快（提升10%）
regex_dna	268 ms	244 ms: 1.10倍更快（提升9%）
regex_effbot	5.29 ms	5.10 ms: 1.04倍更快（提升3%）
regex_v8	42.7 ms	39.9 ms: 1.07倍更快（提升7%）
richards	169 ms	144 ms: 1.17倍更快（提升15%）
scimark_fft	617 ms	591 ms: 1.04倍更快（提升4%）
scimark_lu	500 ms	458 ms: 1.09倍更快（提升8%）
scimark_monte_carlo	216 ms	202 ms: 1.07倍更快（提升6%）
scimark_sor	487 ms	430 ms: 1.13倍更快（提升12%）
scim

Bitnami Secure Images（VMware Tanzu）

Bitnami 提供的 Python 安全镜像，基于 Photon Linux 构建，具备加固安全、漏洞管理及合规支持等特性。

基于python:2.7的Demisto基础Python镜像，包含requests、olefile、pip和stix等基本Python库，适用于构建依赖这些特定库的Python 2.7应用环境。

轩辕镜像配置手册

探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

Docker 配置

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

专属域名拉取

无需登录使用专属域名

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

K3s

K3s 轻量级 Kubernetes 镜像加速

Dev Containers

VS Code Dev Containers 配置

Podman

Podman 容器引擎配置

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

Harbor 镜像源配置

Harbor Proxy Repository 对接专属域名

Portainer 镜像源配置

Portainer Registries 加速拉取

Nexus 镜像源配置

Nexus3 Docker Proxy 内网缓存

系统配置

Linux

在 Linux 系统配置镜像服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像

MacOS OrbStack

MacOS OrbStack 容器配置

Docker Compose

Docker Compose 项目配置

NAS 设备

群晖

Synology 群晖 NAS 配置

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置

极空间

极空间 NAS 系统配置服务

网络设备

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像

需要其他帮助？请查看我们的常见问题Docker 镜像访问常见问题解答或提交工单

镜像拉取常见问题

使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

docker search 限制

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

站内搜不到镜像

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

离线 save/load

docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

插件要用 plugin install

WSL 里 Docker 拉镜像特别慢，怎么排查和优化？

WSL 拉取慢

轩辕镜像安全吗？如何用 digest 校验镜像没被篡改？

安全与 digest

第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

新手拉取配置

错误码与失败问题

docker pull 提示 manifest unknown 怎么办？

manifest unknown

docker pull 提示 no matching manifest 怎么办？

no matching manifest（架构）

镜像已拉取完成，却提示 invalid tar header 或 failed to register layer 怎么办？

invalid tar header（解压）

Docker pull 时 HTTPS / TLS 证书验证失败怎么办？

TLS 证书失败

Docker pull 时 DNS 解析超时或连不上仓库怎么办？

DNS 超时

Docker 拉取出现 410 Gone 怎么办？

410 Gone 排查

出现 402 或「流量用尽」提示怎么办？

402 与流量用尽

Docker 拉取提示 UNAUTHORIZED（401）怎么办？

401 认证失败

遇到 429 Too Many Requests（请求太频繁）怎么办？

429 限流

docker login 提示 Cannot autolaunch D-Bus，还算登录成功吗？

D-Bus 凭证提示

为什么会出现「单层超过 20GB」或 413，无法加速拉取？

413 与超大单层

账号 / 计费 / 权限

轩辕镜像免费版和专业版有什么区别？

免费版与专业版区别

轩辕镜像支持哪些 Docker 镜像仓库？

支持的镜像仓库

镜像拉取失败还会不会扣流量？

失败是否计费

麒麟 V10 / 统信 UOS 提示 KYSEC 权限不够怎么办？

KYSEC 拦截脚本

如何在轩辕镜像申请开具发票？

申请开票

怎么修改轩辕镜像的网站登录和仓库登录密码？

修改登录密码

如何注销轩辕镜像账户？要注意什么？

注销账户

配置与原理类

写了 registry-mirrors，为什么还是走官方或仍然报错？

mirrors 不生效

怎么用 docker tag 去掉镜像名里的轩辕域名前缀？

去掉域名前缀

如何拉取指定 CPU 架构的镜像（如 ARM64、AMD64）？

指定架构拉取

用轩辕镜像拉镜像时快时慢，常见原因有哪些？

拉取速度原因

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用户好评

来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

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Revsys优化Python Docker镜像

镜像概述

核心功能与特性

编译优化

环境配置

隔离运行

使用场景

使用方法

基本运行命令

性能测试命令

性能对比数据

Python 3.6.3（PGO + LTO优化）

Python 3.5.4（PGO + LTO优化）

轩辕镜像配置手册

Docker 配置

登录仓库拉取

专属域名拉取

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Dev Containers

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镜像拉取常见问题

使用与功能问题

配置了专属域名后，docker search 为什么会报错？

Docker Hub 上有的镜像，为什么在轩辕镜像网站搜不到？

机器不能直连外网时，怎么用 docker save / load 迁镜像？

docker pull 拉插件报错（plugin v1+json）怎么办？

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第一次用轩辕镜像拉 Docker 镜像，要怎么登录和配置？

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