如何使用docker容器中的数据？

Question

安装 Docker 并在谷歌上搜索了几个小时后，我不知道如何将数据放在 Docker 中，似乎越来越复杂了。

我做了什么；安装了 Docker 和运行我想使用的图像 (kaggle/python)。我还阅读了一些关于在 Docker 容器中管理和共享数据的教程，但到目前为止没有成功...

我想要什么：现在，我只想能够将 GitHub 存储库+其他数据下载到 Docker 容器中。我需要在哪里以及如何存储这些文件？我更喜欢使用 GUI 甚至我的 GitHub GUI，但我想简单的命令也可以。是否也可以从当前不活动的 Docker 放置数据或访问数据？

Answer 1

请注意，我还假设您正在使用 linux 容器。这适用于所有平台，但在 windows 上你需要告诉你的 docker 进程你正在处理 linux 容器。（这是托盘中的下拉菜单）

要理解 docker 需要做一些工作，理解它的唯一方法就是亲自动手。我建议从制作现有项目的图像开始。做一个Dockerfile然后玩docker build .等

先学习 docker 基础知识（快速版）。

为了运行 docker 中的内容，我们首先需要构建和映像
图像是文件的集合
您可以通过 Dockerfile
在扩展和图像的第一行使用 FROM 关键字通过向其添加新文件创建新图像
启动容器时，我们需要告诉它应该使用什么图像并且图像中的所有文件都被复制到容器存储

获取容器内文件的最简单方法：

使用 Dockerfile 创建您自己的图像并复制到文件中
将 computer/server 上的目录映射到容器中
您还可以使用 docker cp，从和两个容器中复制文件，但这在长运行.

(docker-compose 为您自动执行了很多这些事情，但您可能还应该尝试使用 docker 命令以了解其工作原理。撰写文件基本上是一种存储格式docker 命令的参数，因此您不必编写多行长的命令）

在本地开发中 docker 配置多个项目的 "simple" 方法。

在您的项目目录中，添加一个包含环境文件和合成文件的 docker-dev 文件夹（或您想要的任何名称）。撰写文件负责告诉 docker 它应该如何运行您的项目。您当然可以为每个项目制作一个 compose 文件，但这样您就可以运行轻松地将它们组合在一起。

projects/
    docker-dev/
        .env
        docker-compose.yml
    project_a/
        Dockerfile
        # .. all your project files
    project_b/
        Dockerfile
        # .. all your project files

.env 中的值作为变量发送到撰写文件。我们现在只需添加项目目录的完整路径。

PROJECT_ROOT=/path/to/your/project/dir

撰写文件会将您的每个项目描述为 "service"。我们在这里使用 compose 版本 2。

version: '2'
services:
  project_a:
    # Assuming this is a Django project and we override command
    build: ${PROJECT_ROOT}/project_a
    command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
    volumes:
      # Map the local source inside the container
      - ${PROJECT_ROOT}/project_a:/srv/project_a/
    ports:
      # Map port 8000 in the container to your computer at port 8000
      - "8000:8000"
  project_a:
    # Assuming this is a Django project and we override command
    build: ${PROJECT_ROOT}/project_b
    volumes:
      # Map the local source inside the container
      - ${PROJECT_ROOT}/project_b:/srv/project_b/

这将告诉 docker 如何构建和运行这两个项目。我们还将您计算机上的源映射到容器中，以便您可以在本地处理项目并在容器中查看即时更新。

现在我们需要为每个项目创建一个 Dockerfile，否则 docker 将不知道如何为项目构建图像。

Dockerfile 示例：

FROM python:3.6

COPY requirements.txt /requirements.txt

RUN pip install requirements.txt
# Copy the project into the image
# We don't need that now because we are mapping it from the host
# COPY . /srv/project_a

# If we need to expose a network port, make sure we specify that
EXPOSE 8000

# Set the current working directory
WORKDIR /srv/project_a

# Assuming we run django here
CMD python manage.py runserver 0.0.0.0:8000

现在我们进入docker-dev目录并尝试一下。尝试一次构建一个项目。

docker-compose build project_a
docker-compose build project_b

以后台模式启动项目。

docker-compose up -d project_a

跳入运行ning 容器

docker-compose exec project_a bash

只是运行前台的容器：

docker-compose run project_a

要涵盖的内容很多，但希望这会有所帮助。

就我而言，我运行大量不同类型的网络服务器。如果您不在 docker 中设置代理，这样您就可以使用虚拟主机访问每个容器，这真的很令人沮丧。例如，您可以使用 jwilder-nginx (https://hub.docker.com/r/jwilder/nginx-proxy/) 以超级简单的方式解决这个问题。您可以编辑自己的主机文件并为每个容器制作完整的假名称（只需添加 .dev 后缀，这样您就不会覆盖真实的 dns 名称）

jwilder-nginx 容器会根据您决定的虚拟主机名自动将您发送到特定容器。那么除了映射到80端口的nginx容器外，你不再需要将端口映射到本地计算机。

Answer 2

对于其他喜欢使用 GUI 的人，我最终使用了 portainer。安装 portainer 后（使用一个简单的命令即可完成），您可以通过浏览到运行的位置来打开 UI，在我的例子中：

http://127.0.1.1:9000

在那里你可以创建一个容器。首先指定名称和图像，然后向下滚动到 'Advanced container options' > Volumes > map additional volume。单击 'Bind' 按钮，指定容器中的路径（例如“/home”）和主机上的路径，就完成了！

在您的容器未运行时将文件添加到此主机目录，然后启动容器，您将在其中看到您的文件。反过来，在容器不是运行时访问容器创建的文件也是可能的。

注意：我不确定这是否是正确的处理方式。但是，我会在遇到任何问题时立即编辑此 post。

Answer 3

拉取镜像后，可以在shell中使用这样的代码：

docker run --rm -it -p 8888:8888  -v d:/Kaggles:/d  kaggle/python

运行容器内的 jupyter notebook

jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --no-browser

这会将本地目录挂载到可以访问它的容器上。

然后，转到浏览器并点击 https://localhost:8888，当我打开一个新内核时，它带有 Python 3.5/ 我不记得在拉取图像或设置时做了什么特别的事情Docker.

您可以从 here 中找到更多信息。

您也可以尝试使用 datmo 来轻松设置环境和跟踪机器学习项目，使实验可重现。您可以运行 datmo task 命令如下设置 jupyter notebook，

datmo task run 'jupyter notebook' --port 8888

它在环境中设置您的项目和文件以跟踪您的进度。

如何使用docker容器中的数据？

How to use data in a docker container?

python

docker

kaggle