深度解析：如何利用 Docker 容器化 Python 应用，并解决容器间的网络与存储问题
深度解析：如何利用 Docker 容器化 Python 应用，并解决容器间的网络与存储问题
随着微服务架构和容器技术的兴起，Docker 已成为 Python 开发者的重要工具。本文将详细探讨如何利用 Docker 容器化 Python 应用，并解决容器间的网络连接和数据存储问题，助你构建可扩展、高效且稳定的部署环境。
1. 为什么选择 Docker？
Docker 提供了轻量级、可移植的运行环境，使 Python 应用具备以下优势：
- 环境一致性：避免“在我机器上可以跑”的问题；
- 快速部署：减少手动配置，提高开发效率；
- 资源隔离：多个应用可独立运行，不相互影响；
- 弹性扩展：结合 Kubernetes 实现自动伸缩。