Cómo implementar aplicaciones Python con Docker

Editado 4 Hace unas semanas por ExtremeHow Equipo Editorial

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En el mundo del desarrollo de software, implementar aplicaciones Python a menudo puede ser un proceso complejo y desafiante. Afortunadamente, Docker ha revolucionado la forma en que desarrollamos, enviamos y ejecutamos aplicaciones utilizando la virtualización basada en contenedores. En esta guía, entraremos en detalle sobre cómo implementar aplicaciones Python con Docker. Explicaremos los pasos en términos sencillos, proporcionaremos código de ejemplo y te ayudaremos a comprender completamente el concepto, lo cual es ideal para cualquiera que sea nuevo en Docker o que busque fortalecer su comprensión. Sigue adelante, y al final de este tutorial, tendrás una base sólida para implementar tus aplicaciones Python usando Docker.

Comprendiendo Docker

Docker es una plataforma de código abierto que permite a los desarrolladores automatizar la implementación de aplicaciones dentro de contenedores ligeros y portátiles. Estos contenedores pueden ejecutarse en cualquier lugar, ya sea tu computadora personal, un servidor en la nube o cualquier otro entorno que soporte Docker. El principal beneficio de usar Docker para implementar aplicaciones Python es la consistencia. Al empaquetar tu aplicación y sus dependencias en una sola unidad, eliminas el problema de "funciona en mi máquina" y aseguras que funcionará igual en todas partes.

Componentes de Docker

Antes de implementar tu aplicación, comprendamos algunos de los componentes clave de Docker:

1. Dockerfile: Este es un archivo de texto que contiene todos los comandos para ensamblar la imagen. Es como un plano para Docker, detallando todos los pasos requeridos por Docker para ejecutar tu aplicación sin problemas.
2. Imagen: Es un archivo portátil e inmutable que contiene la aplicación y sus dependencias. Es el resultado del Dockerfile que contiene toda la información para construir un contenedor.
3. Contenedor: Esta es una instancia en tiempo de ejecución de una imagen. Un contenedor contiene todo lo necesario para ejecutar una aplicación: código, entorno de ejecución, herramientas del sistema y bibliotecas.
4. DockerHub: Un servicio de registro basado en la nube para compartir imágenes de Docker. Te permite almacenar y distribuir imágenes de contenedores. Puedes pensar en él como en GitHub para imágenes de Docker.

Configurando Docker

Para comenzar a usar Docker para implementar aplicaciones Python, primero necesitas configurar Docker en tu máquina. Aquí están los pasos generales:

• Ve al sitio web oficial de Docker y descarga Docker Desktop en función de tu sistema operativo.
• Sigue las instrucciones para instalar Docker.
• Una vez instalado, ejecuta Docker Desktop para iniciar el motor de Docker.
• Confirma la instalación abriendo una terminal o símbolo del sistema y escribiendo el siguiente comando:

docker --version

La salida debe mostrar la versión instalada de Docker, lo que indica que Docker se configuró correctamente.

Construyendo una aplicación Python simple

Vamos a recorrer el proceso de creación de una aplicación Python simple que implementaremos usando Docker. Nuestra aplicación será un script Python simple que imprime "¡Hola, Mundo!". Aunque es sencilla, servirá para entender el proceso de implementación.

Crea un nuevo directorio para tu proyecto y crea un archivo llamado app.py dentro de él:

print("¡Hola, Mundo!")

Guarda el archivo: Este script, app.py, simplemente muestra "¡Hola, Mundo!" en la consola.

Creando un Dockerfile

A continuación, necesitamos crear un Dockerfile en el mismo directorio que nuestro script Python. Este Dockerfile contendrá todas las instrucciones necesarias para que Docker pueda contenerizar nuestra aplicación Python.

1. Crea un nuevo archivo en el directorio de tu proyecto y nómbralo Dockerfile (sin ninguna extensión).
2. Copia el siguiente contenido en tu Dockerfile:

FROM python:3.8-slim
# Establecer el directorio de trabajo
WORKDIR /app
# Copiar el contenido del directorio actual en el contenedor en /app
COPY . /app
# Ejecutar app.py cuando el contenedor se inicie
CMD ["python", "app.py"]

Desglosamos este Dockerfile:

• FROM: Esto inicia el proceso de construcción. Especificamos una imagen base de Python versión 3.8 (una versión más pequeña y optimizada).
• WORKDIR: Esto establece el directorio de trabajo dentro del contenedor en /app. Funciona igual que navegar a un directorio.
• COPY: Esto copia el contenido del directorio actual (donde está el Dockerfile) en el host al directorio de trabajo dentro del contenedor.
• CMD: Esto especifica el comando que se ejecutará cuando se inicie el contenedor. En nuestro caso, ejecuta nuestro script de Python.

Construyendo la imagen de Docker

Ahora que tenemos un Dockerfile, es hora de crear una imagen de Docker. La imagen será un paquete ejecutable que contiene todo lo necesario para ejecutar nuestra aplicación.

Abre tu terminal o símbolo del sistema, ve al directorio que contiene tu proyecto y construye la imagen de Docker usando el siguiente comando:

docker build -t hello-world-app .

Lo que hace este comando:

• docker build: Inicia el proceso de construcción.
• -t hello-world-app: Etiqueta la imagen con el nombre “hello-world-app” para referencia fácil.
• .: el puntero indica el directorio actual como el contexto de construcción.

Una vez que el proceso de construcción se complete, Docker creará una imagen llamada “hello-world-app”.

Ejecutando un contenedor de Docker

Una vez que la imagen esté lista, ahora podemos ejecutar nuestra aplicación Python dentro del contenedor. Ejecuta el siguiente comando en tu terminal o símbolo del sistema:

docker run hello-world-app

Este comando le dice a Docker que ejecute un contenedor basado en la imagen "hello-world-app" que creamos. Si todo está configurado correctamente, deberías ver la salida:

¡Hola, Mundo!

Este mensaje simple confirma que la aplicación Python se ha ejecutado exitosamente dentro del contenedor Docker.

Compartiendo y publicando imágenes de Docker

Parte del poder de Docker es su capacidad para compartirse sin problemas en diferentes entornos. Puede que quieras compartir tu imagen de Docker con otros o implementarla en una plataforma en la nube. DockerHub es un servicio en la nube pública que te permite almacenar y compartir tus imágenes.

1. Asegúrate de tener una cuenta en DockerHub. Puedes crear una cuenta gratis visitando el sitio web de DockerHub y registrándote.

2. Inicia sesión en tu cuenta de DockerHub desde la terminal:

   docker login

   Se te pedirá que ingreses tu nombre de usuario y contraseña de DockerHub.

3. Etiqueta tu imagen para subirla a DockerHub. DockerHub requiere que tu nombre de usuario de DockerHub se agregue junto a las imágenes. Usa el siguiente comando para etiquetar tu imagen, reemplazando [username] con tu nombre de usuario de DockerHub:

   docker tag hello-world-app [username]/hello-world-app

4. Empuja la imagen etiquetada a DockerHub:

   docker push [username]/hello-world-app

   Esto subirá tu imagen a DockerHub, haciéndola disponible para que otros la desarrollen o implementen en diferentes plataformas.

Limpieza

Después de explorar Docker e implementar tu aplicación Python, es una buena práctica limpiar los recursos no necesarios de Docker, como imágenes y contenedores que ocupan espacio. Aquí tienes algunos comandos básicos:

• Eliminar contenedores detenidos:

docker container prune

• Eliminar imágenes no utilizadas:

docker image prune

• Ver todos los contenedores (opcional):

docker ps -a

• Eliminar un contenedor específico:

docker rm container_id

• Eliminar una imagen específica:

docker rmi image_id

Reemplaza container_id e image_id con tus valores específicos.

Conclusión

¡Felicidades! Ahora has aprendido cómo implementar aplicaciones Python usando Docker. Comprender cómo funcionan las imágenes y los contenedores de Docker proporciona un gran conjunto de herramientas para cualquier desarrollador de software. Con este conocimiento, puedes asegurarte de que tus aplicaciones sean escalables, manejables y puedan ejecutarse consistentemente en cualquier entorno. Sigue explorando las capacidades de Docker y disfruta de la contenerización.

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