Разные примечания | Используйте gitlab-runner для развертывания проектов Python на сервере в конвейере образа докера (решите проблемы медленного развертывания и неправильных часовых поясов)

---

01 Фон спроса

1.1 Требования

У меня есть проект Python, который может быть программой мониторинга сервера или серверной программой.Теперь мне нужно развернуть проект на сервере конвейерным способом, используя Docker. Необходимо решить несколько вопросов:

1. Как написать Dockerfile?
2. Как написать .gitlab-ci.yml?
3. Как избежать проблемы, когда каждое развертывание занимает много времени?
4. Как настроить время в контейнере в соответствии с местным временем?

1.2 Шаги

В этой статье в качестве примера рассматривается проект серверной службы Python FastAPI.

Действуйте следующим образом:

• Написать BaseDockerfileдокумент
• Написать Dockerfileдокумент
• Написать .gitlab-ci.ymlдокумент

Конвейер проверки

02 Запись файла BaseDocker

2.1 Написание

Во-первых, нужно написать BaseDockerfile.Этот файл используется для сборки базового образа.Это ключ к решению проблемы медленного развертывания каждый раз, ведь если каждый раз собирать образ с нуля, это неизбежно отнимет много времени , а если мы сначала построим базовый образ, , время каждого развертывания значительно сократится.

Создайте новый BaseDockerfileфайл с именем и напишите следующее содержимое:

# 如果该项目的requirements.txt被更新 请修改下方RUN命令最后一行 更新相关内容 并重新构建基础镜像
FROM python:3.11.5-alpine  # 这里选择基于alpine的镜像作为基础镜像 体积小巧

# 构建镜像时要执行的命令
RUN sed -i 's/dl-cdn.alpinelinux.org/mirrors.aliyun.com/g' /etc/apk/repositories && \  # apk换源
    apk --no-cache upgrade && \  # 升级插件
    apk add --no-cache tzdata && \  # 安装时区设置工具
    pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ && \  # pip换源
    pip install --no-cache-dir --upgrade pip && \  # 升级pip
    pip install --no-cache-dir fastapi uvicorn[standard]  # 这里写要安装的基础python库

# 环境变量设置时区 与本地时区一致
ENV TZ=Asia/Shanghai

2.2 Описание

1. В приведенной выше команде основная цель использования --no-cacheи --no-cache-dir— избежать кэширования и уменьшить размер пакета сборки.

2. Если сборка не удалась, это может быть связано с отсутствием соответствующей среды. Вы можете изменить строку для установки инструмента часового пояса. Измените пример:

   # 修改前
   apk add --no-cache tzdata && \
   # 修改后
   apk add --no-cache musl-dev linux-headers g++ tzdata && \
   

3. Используйте только одну команду RUN, несколько команд RUN будут выполнять вложенные сборки, увеличивая размер.

2.3 Исполнение

При его использовании переименуйте файл и Dockerfileвыполните следующую команду в том же каталоге в Linux:

docker build -t <镜像名称>:<镜像标签> .
# 例如
docker build -t python_fastapi:3.11.5-alpine .

Просмотрите построенный базовый образ:

docker images

03 Запись Docker-файла

Создайте новый файл, назовите его Dockerfileи напишите следующее содержимое:

# 使用刚才提前构建好的基础镜像
FROM python_fastapi:3.11.5-alpine

WORKDIR /code

COPY . /code

# 执行pip安装命令，其中的依赖库已在构建基础镜像时安装，这里不会重复安装。
RUN pip install -r /code/requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 设置容器启动时的命令
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

Создайте изображение:

docker build -t <镜像名> .
# 例如
docker build -t fastapi .

Запустите контейнер:

docker run -d --name <容器名> -p <主机端口>:<容器端口> <镜像名>
# 例如
docker run -d --name fastapi -p 80:8000 fastapi

04. Напишите .gitlab-ci.yml.

Последний шаг — написать файл .gitlab-ci.yml.
Простой справочный пример:

# 两个阶段 - 构建, 部署
stages:
  - build
  - deploy

# 设置环境变量 - 镜像名, 容器名，下方会用到，python程序执行过程中也能访问到
variables:
  IMAGE_NAME: fastapi
  CONTAINER_NAME: fastapi

# 在执行脚本前执行的命令
before_script:
  - pwd
  - ls
  - whoami
  - git --version
  - docker -v

# 构建阶段
build:
  stage: build
  script:
    - docker build -t $IMAGE_NAME .
  only:
    - main

# 部署阶段
deploy:
  stage: deploy
  script:
    - docker stop $CONTAINER_NAME || true  # 如果存在同名容器则先停掉
    - docker rm -f $CONTAINER_NAME || true
    - docker run -d --name $CONTAINER_NAME -p 80:8000 $IMAGE_NAME
  only:
    - main

# 脚本执行后执行的命令
after_script:
  - docker image prune -f  # 清除废弃的镜像
  - echo "--------DONE--------"  # 输出提示语句

05 Структура проекта

На данный момент общая структура проекта выглядит следующим образом:

|-- demo
    |-- xxxxx.py  # 项目本身的代码
    |-- .gitlab-ci.yml
    |-- BaseDockerfile
    |-- Dockerfile
    |-- requirements.txt

Таким образом, каждый раз, когда код передается на удаленный конец, конвейер может развертываться автоматически.
Время, необходимое для каждого развертывания, было сокращено с прежних 10 минут до менее 20 секунд: