[Docker] Python 파일 실행하기

OS : Window
개발환경 : Visual Studio Code

Window의 경우, docker가 지원되지 않으므로 Docker Desktop를 설치 후 진행.
Linux의 경우, Docker Desktop 설치 없이 진행 가능.

1. Python script 작성

간단한 예제 파이썬 파일 main.py를 작성

main.py

#main.py
bream_length = [25.4, 26.3, 26.5, 29.0, 29.0, 29.7, 29.7, 30.0, 30.0, 30.7, 31.0, 31.0, 
                31.5, 32.0, 32.0, 32.0, 33.0, 33.0, 33.5, 33.5, 34.0, 34.0, 34.5, 35.0, 
                35.0, 35.0, 35.0, 36.0, 36.0, 37.0, 38.5, 38.5, 39.5, 41.0, 41.0]
bream_weight = [242.0, 290.0, 340.0, 363.0, 430.0, 450.0, 500.0, 390.0, 450.0, 500.0, 475.0, 500.0, 
                500.0, 340.0, 600.0, 600.0, 700.0, 700.0, 610.0, 650.0, 575.0, 685.0, 620.0, 680.0, 
                700.0, 725.0, 720.0, 714.0, 850.0, 1000.0, 920.0, 955.0, 925.0, 975.0, 950.0]

print(bream_length)
print(bream_weight)

2. requirements.txt 작성

필요한 라이브러리를 requirements.txt에 저장
ex) pandas==1.3.1

위의 main.py를 실행시키기 위해서는 별 다른 라이브러리 설치가 필요없어 생략.

3. VS code Docker 설치

Visual Studio Code extensions에서 Docker 설치

4. Dockerfile 작성

도커파일 작성 시, 파일명을 확장자 없이 'Dockerfile'로 저장

#Dockerfile

FROM python:3.8-buster

COPY requirements.txt .
RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

5. Dockerfile을 통한 이미지 생성

docker build을 통해 도커 이미지 생성
ex) docker build -t {이미지 이름} .

docker build -t bream .

6. Docker Container 실행

docker run을 통해 도커 컨테이너 실행
ex) docker run --name={컨테이너 이름} -d -t {이미지 이름}
-t : 도커 컨테이너 실행 유지

docker run --name=bream -d -t bream

7. Docker 환경으로 진입

docker ps를 통해 container ID 확인
ex) docker ps
docker exec를 통해 도커 컨테이너로 진입
ex) docker exec -it {컨테이너 ID} bash

docker exec -it 8d bash

8. Docker에서 Python 파일 실행

ex) python {파이썬 파일}

python main.py

실행결과는 아래와 같음.