Docker 部署 Python 的 Flask项目

一、构建运行 Docker 容器

1. 查找合适镜像

打开 https://hub.docker.com/_/python/tags 找到合适自己的镜像，我找到的是 python:3.13.3-alpine3.22

根据环境选择镜像：

• 开发环境：使用 python:3.12-buster 或完整镜像，便于调试和安装依赖。
• 生产环境：使用 python:3.12-slim 或 python:3.12-alpine，减少攻击面和镜像体积。

2.本地docker 拉取镜像

docker pull python:3.13.3-alpine3.22

 docker images

3.项目配置

1. python项目下生成 requirements.txt 依赖文件

pip freeze > requirements.txt

文件内容：

2. 生成Dockerfile文件

FROM python:3.12.10-alpine3.22# 设置工作目录
WORKDIR /appCOPY . .RUN adduser -D appuser# 使用国内镜像源并增加超时时间
RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 复制依赖文件并安装（添加超时和重试）
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir \--timeout 100 \gunicorn>=21.2.0 \-r requirements.txt# 验证安装（关键！）
RUN which gunicorn && gunicorn --versionUSER appuser# 启动命令
CMD ["gunicorn", "-b", "0.0.0.0:5000", "app:app", "--workers", "4", "--threads", "2"]

代码解释：

• 1. RUN pip config set global.index-url 设置国内镜像，更快下载依赖
• 2. COPY . . 正式环境部署时，采用 代码打包进镜像，数据用数据卷 的方案
  • 避免因宿主机文件变动导致服务异常
  • 容器与宿主机文件系统隔离，减少攻击面。
  • 日志、配置等数据需持久化存储。
• 3. gunicorn>=21.2.0 强制安装 Gunicorn（不依赖 requirements.txt）
  • 强制安装 Gunicorn（不依赖 requirements.txt），开发环境不用安装 Gunicorn
• 4. CMD [“gunicorn”, “-b”, “0.0.0.0:5000”, “app:app”, “–workers”, “4”, “–threads”, “2”]
  • Gunicorn 启动 Flask 应用
  • -b 0.0.0.0:5000 绑定（bind）地址和端口
  • 让 Gunicorn 服务器在容器内部的 5000 端口接收外部请求
  • app:app 模块名:应用实例名
    • 第一个 app：Python 文件或模块名（如 app.py）。
    • 第二个 app：Flask 应用实例名（通常在代码中定义为 app = Flask(name)）。
  • –workers 4
    • 启动 4 个 worker 进程（即 4 个独立的 Python 进程）
  • –threads 2
    • 每个 worker 进程启动 2 个线程。

适用场景

这条命令适合 I/O 密集型的 Flask 应用，例如：

• API 接口服务（大量 HTTP 请求）。
• 数据库 CRUD 操作（等待数据库响应时线程可处理其他请求）。
• 调用外部 API 的服务（如调用第三方支付、短信等）。

3.忽略不必要文件

创建 .dockerignore 文件排除不需要的文件：

__pycache__
*.pyc
*.pyo
*.pyd
.venv
Dockerfile
.git

4. 构建镜像

在项目根目录执行：

 docker build -t flask-api:prod.v1.1 .

• -t：指定镜像标签（格式：[仓库名]:[版本号]）
• .：指定构建上下文（当前目录）

4. 运行容器

docker rm -f flask-api && docker run -d -p 5000:5000  --name flask-api flask-api:prod

• 启动前删除 flask-api 容器
• -d：后台运行
• -p 5000:5000 端口映射（主机：容器）

5.测试

curl http://localhost:5000

二、常见问题与解决方案

1. 问题：容器启动后立即退出。
   原因：主进程（如 app.py）未保持运行（如脚本执行完就退出）。
   解决：确保应用持续监听端口（如 Flask/Django 服务）。

2. 问题：依赖安装失败（如 Alpine 镜像缺少编译工具）。
   解决：在 Dockerfile 中添加编译依赖：

   RUN apk add --no-cache gcc musl-dev
   

3. 问题：修改代码后需重新构建整个镜像。
   解决：利用 Docker 缓存，先复制 requirements.txt 并安装依赖，再复制代码。