Windows上做Python开发太痛苦?Docker了解一下

来自:Python与数据分析(微信号:PythonML),作者:强哥

用Windows的朋友应该都体会过,Windows上做Python开发有多痛苦。用pip装库各种报错,然后每次都要花很多时间找解决办法,每次的心情都像这样

之前我的解决方法是在Windows上装VMWare,VMWare上运行Ubuntu,然后在Ubuntu里面做开发。但这样也不太方便,每次进入开发环境都要先启动VMWare,再启动Ubuntu,然后打开命令行窗口开始开发,而且有时候需要在宿主机和虚拟机之间来回切换,也很麻烦。

最近了解到Docker也有Windows的版本,于是就想到在windows上利用Docker运行一个Ubuntu镜像,在容器里搭建Python开发环境,这样既解决了安装库的问题,也解决了VMWare虚拟机的不方便之处。

关于容器的基本使用,可以参考我在知乎上的一篇文章:Docker初体验(https://zhuanlan.zhihu.com/p/31436920)。

需要注意的是,Windows上安装Docker对系统有以下的要求:

  • 需要支持Hyper-V的windows版本,Hyper-V目前仅在Windows 10之后的版本支持

  • BIOS里需要启用Virtualization(虚拟化)

如果你的系统满足上面的要求,接下来,我们来一步一步搭建环境。

安装Docker for Windows

安装程序可以从这里下载 Docker for Windows(http://link.zhihu.com/?target=https%3A//download.docker.com/win/stable/Docker%2520for%2520Windows%2520Installer.exe)

安装完之后,运行Docker for Windows。

Docker运行后可以在状态栏里看到有一个小鲸鱼的图标,如下所示

打开命令行窗口,运行下面的命令查看Docker版本

docker --version

输出

Docker version 18.09.0, build 4d60db4


下载镜像

docker hub上提供了很多docker镜像,我们以ubuntu:18.04为基础,打造我们的python开发环境。运行

docker pull ubuntu:18.04

下载完后,我们来查看一下本地的镜像,运行

docker images

可以看到如下的输出

REPOSITORY                  TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
ubuntu                      18.04               93fd78260bd1        6 days ago          86.2MB


安装常用工具和Python

我们启动一个容器,并进到容器内的bash,运行

docker run -it ubuntu:18.04 bash

我们的这个镜像现在只是一个最基本的ubuntu的系统,里面很多工具都没有,如ping、ifconfig、wget、vim等,也没有python。接下来我们把这些一个一个都装上。

由于镜像默认用的是ubuntu官方的源,从国内连官方的源很慢,我们先把源改成163的源。修改/etc/apt/sources.list的内容为下面的内容

deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.163.com/ubuntu/ bionic-backports main restricted universe multiverse

运行

apt update

接下来,安装ping,wget,ifconfig,vim等工具

apt install iputils-ping wget net-tools vim

安装python3.6

apt install python3.6ln -s /usr/bin/python3.6 /usr/bin/python

安装pip

apt install python3-pip


配置VIM

安装完工具后,我们来配置一下vim。打开~/.vimrc文件,输入vim的配置。比如我的配置是这样的

set ru
syntax on
set background=dark
set sw=4
set ts=4
set tabstop=4
set shiftwidth=4
set expandtab
filetype plugin on
set autoindent
set smartindent
set number
set viminfo='10,\"100,:20,%,n~/.viminfo
function! ResCur()
    if line("'\"") <= line("$")
        normal! g`"
        return 1
    endif
endfunction

augroup resCur
    autocmd!
    autocmd BufWinEnter * call ResCur()
augroup END

highlight WhiteSpaces ctermbg=green guibg=#55aa55
match WhiteSpaces /\s\+$/

好了,至此,我们的开发环境配置好了。

提交镜像

为方便以后的使用,我们把这个配置好的容器打成一个新的镜像。在容器中执行exit退出,我们现在来到了windows的命令行窗口。我们查看一下我们刚刚配置好的容器,运行

docker ps -a

输出

CONTAINER ID        IMAGE                       COMMAND             CREATED             STATUS                      PORTS               NAMES
39ca895c725e        ubuntu:18.04                "bash"              3 hours ago         Exited (0) 19 seconds ago                       relaxed_wiles

运行下面的命令,提交更改,将容器打包成一个新的镜像

docker commit 39ca895c725e shenzhongqiang/python-dev:version1

我们再来查看一下本地的镜像

docker images

输出

REPOSITORY                  TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
shenzhongqiang/python-dev   version1            fbf0ce58d00d        2 minutes ago       542MB
ubuntu                      18.04               93fd78260bd1        6 days ago          86.2MB

可以看到,现在我们本地有2个镜像了。下面一个是原始的docker hub上的ubuntu镜像,上面一个就是我们自己定制的镜像。

之后我们就可以基于我们定制的镜像,启动容器做开发了。启动容器很简单,只要运行

docker run -it fbf0ce58d00d bash

需要注意的是,容器如果被删除了,其中的更改也会丢失。要保存容器中的更改,需要像上面这样把更改commit到镜像中。

好,以上就是定制的所有步骤。这两天我逐渐把项目迁移到容器里了,在容器里开发感觉比在虚拟机里开发顺滑多了。

为方便起见,上面这个镜像放在了我的docker hub上,大家可以通过下面的命令获取

docker pull shenzhongqiang/python-dev:version1

如果大家有更好的Windows上配置Python开发环境的建议,也欢迎在留言里告诉我~

推荐↓↓↓
Python编程
上一篇:用Python分析了 6000 款 App,竟有这么多佳软神器没用过 下一篇:点评网的反爬再也不是烦恼