¿Necesita Docker como desarrollador de Python?

Antes de responder, ¿necesitamos aprender Docker? Primero respondamos qué es Docker y qué hace.

¿Qué es Docker?

Docker es una plataforma de código abierto que permite a los desarrolladores crear, implementar, ejecutar, actualizar y administrar contenedores : componentes ejecutables y estandarizados que combinan el código fuente de la aplicación con las bibliotecas del sistema operativo (SO) y las dependencias necesarias para ejecutar ese código en cualquier entorno.

Como funciona ?

Los contenedores son posibles gracias a las capacidades de virtualización y aislamiento de procesos integradas en el kernel de Linux. Estas capacidades, como los grupos de control (Cgroups) para asignar recursos entre procesos y los espacios de nombres para restringir el acceso o la visibilidad de un proceso a otros recursos o áreas del sistema, permiten que varios componentes de la aplicación compartan los recursos de una sola instancia del sistema operativo host. del mismo modo que un hipervisor permite que varias máquinas virtuales (VM) compartan la CPU, la memoria y otros recursos de un único servidor de hardware.

Después de tener una idea básica de lo que es Docker, profundicemos ¿Necesitamos Docker? y por qué podemos necesitarlo en nuestro trabajo diario o proyectos paralelos. La respuesta es Sí , necesitamos Docker como clima y agua. En primer lugar, digamos por qué podemos necesitar Docker en nuestra vida como desarrollador de Python.

1. Creación y prueba de aplicaciones en el entorno de desarrollo de forma iterativa
2. No es necesario un entorno local y no funciona en mi computadora con el equipo de desarrollo
3. Lanzar cualquier aplicación para desarrollo y pruebas sin necesidad de DevOps (Mysql, Redis, Memcached, etc.)
4. Puede crear un repositorio de docker hub y enviar sus códigos a producción o vender sus imágenes a empresas como en las instalaciones.

Creo que esta es la razón más importante para aprender Docker en tu vida. Porque las imágenes de Docker pueden ayudarlo a crear un nuevo entorno después de cada actualización y puede estar seguro de que funcionará en producción como lo hace en su máquina o servidor de desarrollo. Luego, algunas imágenes como la imagen Fastapi Gunicorn Docker pueden acelerar drásticamente los tiempos de compilación a segundos y puede verificar sus actualizaciones muy rápido y obtener resultados. Después de esto, puede iniciar cualquier aplicación secundaria o base de datos con Docker y comenzar el desarrollo de inmediato con imágenes de Docker preconfiguradas. Si está en una pequeña empresa o en una Startup, Docker es una de las cosas más importantes en su trabajo diario. Y cuando desee enviar sus códigos a producción, puede usar imágenes de Docker en CI/CD y en empresas asociadas en las instalaciones también con el control de versiones correcto.

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