Você precisa do Docker como desenvolvedor Python?

Antes de responder precisamos aprender Docker vamos primeiro responder o que é Docker e o que ele faz?

O que é Docker?

O Docker é uma plataforma de código aberto que permite aos desenvolvedores criar, implantar, executar, atualizar e gerenciar contêineres - componentes executáveis ​​padronizados que combinam o código-fonte do aplicativo com as bibliotecas e dependências do sistema operacional (SO) necessárias para executar esse código em qualquer ambiente.

Como funciona ?

Os contêineres são possibilitados pelo isolamento de processos e recursos de virtualização incorporados ao kernel do Linux. Esses recursos - como grupos de controle (Cgroups) para alocar recursos entre processos e namespaces para restringir o acesso ou a visibilidade de um processo em outros recursos ou áreas do sistema - permitem que vários componentes de aplicativos compartilhem os recursos de uma única instância do host operacional da mesma forma que um hipervisor permite que várias máquinas virtuais (VMs) compartilhem a CPU, a memória e outros recursos de um único servidor de hardware.

Depois de ter uma ideia básica do que é o Docker, vamos mergulhar fundo . Precisamos do Docker? e por que podemos precisar dele em nosso trabalho diário ou em projetos paralelos. A resposta é Sim , precisamos do Docker como clima e água. Em primeiro lugar, digamos por que podemos precisar do Docker em nossa vida como desenvolvedor Python

1. Criando e testando aplicativos no ambiente de desenvolvimento de forma iterativa
2. Não há necessidade de ambiente local e não funciona no meu computador com equipe de desenvolvimento
3. Iniciar qualquer aplicativo para desenvolvimento e teste sem a necessidade de DevOps (Mysql, Redis, Memcached etc.)
4. Você pode criar repositório do docker hub e enviar seus códigos para produção ou vender suas imagens para empresas como no local

Acho que esse é o motivo mais importante para aprender Docker em sua vida. Porque as imagens do Docker podem ajudá-lo a criar um novo ambiente após cada atualização e você pode ter certeza de que funcionará na produção da mesma forma que funciona em sua máquina ou servidor de desenvolvimento. Em seguida, algumas imagens como a imagem Fastapi Gunicorn Docker podem acelerar drasticamente os tempos de compilação para segundos e você pode verificar suas atualizações muito rapidamente e obter o resultado de volta. Depois disso, você pode iniciar qualquer aplicativo secundário ou banco de dados com o docker e iniciar o desenvolvimento imediatamente com imagens pré-configuradas do Docker. Se você está em uma pequena empresa ou Startup, o Docker é uma das coisas mais importantes em seu trabalho diário. E quando você quiser enviar seus códigos para produção, você pode usar imagens do Docker em CI/CD e em empresas parceiras no local, bem como com o controle de versão correto.

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