如何在 docker-compose 文件中为多个容器配置公共 Python 环境？
How to configure a common Python environment for several containers in a docker-compose file?
我目前正在编写一个 docker-compose 文件，其中包含多个容器，包括 Airflow 和 Jupyter。最后，我想使用 Airflow 来 运行 一个 Python 脚本和一个 Jupyter Notebook。但是，我为 Jupyter 容器安装的依赖项不适用于 Airflow 容器，因为它们有自己的 Python 环境。如何创建一个通用的 Python 环境，以便在 Jupyter 开发期间安装的依赖项也可用于 Airflow？
您可以将所有要求放在存储库的 requirements.txt 文件中，然后在构建映像时使用 Dockerfile 安装它们。示例命令（假设 requirements.txt 与 Dockerfile 在同一文件夹中）：
COPY requirements.txt ${AIRFLOW_USER_HOME}/requirements.txt
RUN pip install -r ${AIRFLOW_USER_HOME}/requirements.txt
我从来没有 运行 使用 Airflow 的 Jupyter Notebook，但似乎 Papermill 可以解决问题。
我目前正在编写一个 docker-compose 文件，其中包含多个容器，包括 Airflow 和 Jupyter。最后，我想使用 Airflow 来 运行 一个 Python 脚本和一个 Jupyter Notebook。但是，我为 Jupyter 容器安装的依赖项不适用于 Airflow 容器，因为它们有自己的 Python 环境。如何创建一个通用的 Python 环境，以便在 Jupyter 开发期间安装的依赖项也可用于 Airflow？
您可以将所有要求放在存储库的 requirements.txt 文件中，然后在构建映像时使用 Dockerfile 安装它们。示例命令（假设 requirements.txt 与 Dockerfile 在同一文件夹中）：
COPY requirements.txt ${AIRFLOW_USER_HOME}/requirements.txt
RUN pip install -r ${AIRFLOW_USER_HOME}/requirements.txt
我从来没有 运行 使用 Airflow 的 Jupyter Notebook，但似乎 Papermill 可以解决问题。