Вам нужен Docker как разработчик Python?

Прежде чем ответить, нужно ли нам изучать Docker, давайте сначала ответим, что такое Docker и что он делает?

Что такое Докер?

Docker — это платформа с открытым исходным кодом, которая позволяет разработчикам создавать, развертывать, запускать, обновлять и управлять контейнерами — стандартизированными исполняемыми компонентами, которые объединяют исходный код приложения с библиотеками операционной системы (ОС) и зависимостями, необходимыми для запуска этого кода в любой среде.

Как это работает ?

Контейнеры стали возможными благодаря изоляции процессов и возможностям виртуализации, встроенным в ядро ​​Linux. Эти возможности, такие как контрольные группы (Cgroups) для распределения ресурсов между процессами и пространства имен для ограничения доступа или видимости процессов к другим ресурсам или областям системы, позволяют нескольким компонентам приложения совместно использовать ресурсы одного экземпляра операционной системы. системы во многом так же, как гипервизор позволяет нескольким виртуальным машинам (ВМ) совместно использовать ЦП, память и другие ресурсы одного аппаратного сервера.

Имея общее представление о том, что такое Docker, давайте углубимся в него. Нужен ли нам Docker? и зачем нам это может понадобиться в нашей повседневной работе или побочных проектах. Ответ: Да , нам нужен Docker как погода и вода. Во-первых, давайте скажем, почему нам может понадобиться Docker в нашей жизни как разработчику Python.

1. Итеративное создание и тестирование приложений в среде разработки
2. Нет необходимости в локальной среде и не работает на моем компьютере с командой разработчиков
3. Запуск любого приложения для разработки и тестирования без необходимости DevOps (Mysql, Redis, Memcached и т. д.)
4. Вы можете создать репозиторий Docker Hub и отправить свои коды в производство или продать свои изображения компаниям, как в помещении.

Я думаю, что это самая важная причина для изучения Docker в вашей жизни. Потому что образы Docker могут помочь вам создать новую среду после каждого обновления, и вы можете быть уверены, что она будет работать в производственной среде так же, как на вашем компьютере или сервере разработки. Затем некоторые образы, такие как образ Fastapi Gunicorn Docker, могут значительно сократить время сборки до нескольких секунд, и вы можете очень быстро проверять свои обновления и получать результат обратно. После этого вы можете запустить любое стороннее приложение или базу данных с помощью Docker и сразу же приступить к разработке с предварительно настроенными образами Docker. Если вы работаете в небольшой компании или стартапе, Docker — одна из самых важных вещей в вашей повседневной работе. А когда вы хотите отправить свои коды в производство, вы можете использовать образы Docker в CI/CD, а также в партнерских компаниях локально с правильным управлением версиями.

Спасибо за чтение. Не забудьте подписаться на новые материалы.