使用IPython來操作Docker容器的入門指引
現(xiàn)在Docker是地球上最炙手可熱的項目之一,就意味著人民實際上不僅僅是因為這個才喜歡它。
話雖如此,我非常喜歡使用容器,服務(wù)發(fā)現(xiàn)以及所有被創(chuàng)造出的新趣的點子和領(lǐng)域來切換工作作為范例。
這個文章中我會簡要介紹使用python中的docker-py模塊來操作Docker 容器,這里會使用我喜愛的編程工具IPython。
安裝docker-py
首先需要docker-py。注意這里的案例中我將會使用Ubuntu Trusty 14.04版本。
$ pip install docker-py
IPyhton
我真的很喜歡用IPython來探索Python。 它像是一共高級的python Shell,但是可以做的更多。
$ sudo apt-get install ipython SNIP! $ ipython Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]:
安裝 docker
如果沒有安裝Docker,那首先安裝docker
$ sudo apt-get install docker.io
然后把 docker.io 起個別名 docker
$ alias docker='docker.io' $ docker version Client version: 0.9.1 Go version (client): go1.2.1 Git commit (client): 3600720 Server version: 0.9.1 Git commit (server): 3600720 Go version (server): go1.2.1 Last stable version: 0.11.1, please update docker
Docker現(xiàn)在應(yīng)該有個socket開啟,我們可以用來連接。
$ ls /var/run/docker.sock /var/run/docker.sock
Pull 鏡像
讓我們下載 busybox鏡像
$ docker pull busybox Pulling repository busybox 71e18d715071: Download complete 98b9fdab1cb6: Download complete 1277aa3f93b3: Download complete 6e0a2595b580: Download complete 511136ea3c5a: Download complete b6c0d171b362: Download complete 8464f9ac64e8: Download complete 9798716626f6: Download complete fc1343e2fca0: Download complete f3c823ac7aa6: Download complete
現(xiàn)在我們準備使用 docker-py 了。
使用 docker-py
現(xiàn)在我們有了docker-py , IPython, Docker 和 busybox 鏡像,我們就能建立一些容器。
如果你不是很熟悉IPython,可以參照這個教程學(xué)習(xí)(http://ipython.org/ipython-doc/stable/interactive/tutorial.html),
IPython是十分強大的。
首先啟動一個IPython ,導(dǎo)入docker模塊。
$ ipython Python 2.7.6 (default, Mar 22 2014, 22:59:56) Type "copyright", "credits" or "license" for more information. IPython 1.2.1 -- An enhanced Interactive Python. ? -> Introduction and overview of IPython's features. %quickref -> Quick reference. help -> Python's own help system. object? -> Details about 'object', use 'object??' for extra details. In [1]: import docker
然后我們建立一個連接到Docker
In [2]: c = docker.Client(base_url='unix://var/run/docker.sock', ...: version='1.9', ...: timeout=10)
現(xiàn)在我們已經(jīng)連接到Docker。
IPython使用tab鍵來補全的。 如果 輸入 “c.” 然后按下tab鍵,IPython會顯示Docker連接對象所有的方法和屬性。
In [3]: c. c.adapters c.headers c.pull c.attach c.history c.push c.attach_socket c.hooks c.put c.auth c.images c.remove_container c.base_url c.import_image c.remove_image c.build c.info c.request c.cert c.insert c.resolve_redirects c.close c.inspect_container c.restart c.commit c.inspect_image c.search c.containers c.kill c.send c.cookies c.login c.start c.copy c.logs c.stop c.create_container c.max_redirects c.stream c.create_container_from_config c.mount c.tag c.delete c.options c.top c.diff c.params c.trust_env c.events c.patch c.verify c.export c.port c.version c.get c.post c.wait c.get_adapter c.prepare_request c.head c.proxies
讓我們來看下c.images 我輸入一個 “?”在c.之后,ipython 會提供這個對象的詳細信息。
In [5]: c.images? Type: instancemethod String Form:<bound method Client.images of <docker.client.Client object at 0x7f3acc731790>> File: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages/docker/client.py Definition: c.images(self, name=None, quiet=False, all=False, viz=False) Docstring: <no docstring>
獲取busybox 鏡像。
In [6]: c.images(name="busybox") Out[6]: [{u'Created': 1401402591, u'Id': u'71e18d715071d6ba89a041d1e696b3d201e82a7525fbd35e2763b8e066a3e4de', u'ParentId': u'8464f9ac64e87252a91be3fbb99cee20cda3188de5365bec7975881f389be343', u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2013.08.1'], u'Size': 0, u'VirtualSize': 2489301}, {u'Created': 1401402590, u'Id': u'1277aa3f93b3da774690bc4f0d8bf257ff372e23310b4a5d3803c180c0d64cd5', u'ParentId': u'f3c823ac7aa6ef78d83f19167d5e2592d2c7f208058bc70bf5629d4bb4ab996c', u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-14.04'], u'Size': 0, u'VirtualSize': 5609404}, {u'Created': 1401402589, u'Id': u'6e0a2595b5807b4f8c109f3c6c5c3d59c9873a5650b51a4480b61428427ab5d8', u'ParentId': u'fc1343e2fca04a455f803ba66d1865739e0243aca6c9d5fd55f4f73f1e28456e', u'RepoTags': [u'busybox:ubuntu-12.04'], u'Size': 0, u'VirtualSize': 5454693}, {u'Created': 1401402587, u'Id': u'98b9fdab1cb6e25411eea5c44241561326c336d3e0efae86e0239a1fe56fbfd4', u'ParentId': u'9798716626f6ae4e6b7f28451c0a1a603dc534fe5d9dd3900150114f89386216', u'RepoTags': [u'busybox:buildroot-2014.02', u'busybox:latest'], u'Size': 0, u'VirtualSize': 2433303}]
建立一個容器。 注意我添加一個可以將要運行的命令,這里用的是”env”命令。
In [8]: c.create_container(image="busybox", command="env") Out[8]: {u'Id': u'584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87', u'Warnings': None}
使用ID來啟動這個容器
In [9]: c.start(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87")
我們可以檢查日志,應(yīng)該可以看到當容器創(chuàng)建的時候 ,我們配置的”env”命令的輸出。
In [11]: c.logs(container="584459a09e6d4180757cb5c10ac354ca46a32bf8e122fa3fb71566108f330c87") Out[11]: 'HOME=/\nPATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin\nHOSTNAME=584459a09e6d\n'
如果使用docker命令行,使用同樣的命令行選項運行一個容器,應(yīng)該可以看到類似的信息。
$ docker run busybox env HOME=/ PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin HOSTNAME=ce3ad38a52bf
據(jù)我所知,docker-py沒有運行選項,我們只能創(chuàng)建一個容器然后啟動它。
以下是一個案例:
In [17]: busybox = c.create_container(image="busybox", command="echo hi") In [18]: busybox? Type: dict String Form:{u'Id': u'34ede853ee0e95887ea333523d559efae7dcbe6ae7147aa971c544133a72e254', u'Warnings': None} Length: 2 Docstring: dict() -> new empty dictionary dict(mapping) -> new dictionary initialized from a mapping object's (key, value) pairs dict(iterable) -> new dictionary initialized as if via: d = {} for k, v in iterable: d[k] = v dict(**kwargs) -> new dictionary initialized with the name=value pairs in the keyword argument list. For example: dict(one=1, two=2) In [19]: c.start(busybox.get("Id")) In [20]: c.logs(busybox.get("Id")) Out[20]: 'hi\n'
如果你還沒有使用過busybox鏡像,我建議你使用下。我也建議debain下的jessie鏡像,它只有120MB,比Ubuntu鏡像要小。
總結(jié)
Docker是一個吸引人的新系統(tǒng),可以用來建立有趣的新技術(shù)應(yīng)用,特別是云服務(wù)相關(guān)的。使用IPython我們探索了怎么使用
docker-py模塊來創(chuàng)建docker 容器。 現(xiàn)在使用python,我們可以結(jié)合docker和容易 創(chuàng)造出很多新的點子。
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