本篇文章源自作者團隊在長期開發過程中總結的寶貴經驗，其中supervisor、gunicorn以及nginx更是在使用python開發web應用時最常用的軟體，因此對於打算使用docker部署python應用的讀者而言，這些最佳實踐是很有參考價值。同時希望各位在日常實踐過程中，也能將各自踩到過的「坑」以及寶貴的經驗分享出來，大家共同進步！
我們可以使用docker簡單而高效的部署python應用，同時，也有一些最佳實踐來幫助我們愉快的完成部署。當然，也不是說這些最佳實踐就是完成部署的唯一方式，只不過我們團隊發現它們具有高可用性，並且容易維護。注意本文中大多數內容都只是代表我的立場，基於docker的實現方式有很多，你可以隨便選擇。本文中我不會過多的介紹volume，因為它可能需要乙個單獨的話題來解釋。我們通常會使用volume將源**複製到容器中，而不是在每次執行時都重新構建。
docker使用者應該都很熟悉這個環境變數，它告知作業系統應該從哪兒獲得使用者輸入。如果設定為」noninteractive」，你就可以直接執行命令，而無需向使用者請求輸入（譯者注：所有操作都是非互動式的）。這在執行apt-get命令的時候格外有用，因為它會不停的提示使用者進行到了哪步並且需要不斷確認。非互動模式會選擇預設的選項並以最快的速度完成構建。
請確保你只在dockerfile中呼叫的run命令中設定了該選項，而不是使用env命令進行全域性的設定，因為env命令在整個容器執行過程中都會生效，所以當你通過bash和容器進行互動時，如果進行了全域性設定那就會出問題。例子如下：
# 正確的做法 - 只為這個命令設定env變數
run debian_frontend=noninteractive apt-get install -y python3
# 錯誤地做法 - 為接下來的任何命令都設定env變數，包括正在執行地容器
env debian_frontend noninteractive
run apt-get install -y python3
另外，不要考慮如何將你的檔案拷貝到docker，它不會加快你的構建速度，因為大多數的檔案根本不會用到，比如應用原始檔。
這個方法允許我們簡單地改變應用設定和金鑰，而無需重建乙個容器。
我們使用gunicorn作為容器內部的應用伺服器，gunicorn非常的穩定並且效能很好，它有非常多的配置選項，比如指定worker數量和型別（green threads、gevent等）的能力，你可以根據負載來調整應用，以獲得最佳效能。
啟動gunicorn很簡單：
# 安裝
pip3 install gunicorn
# 執行伺服器
你是不是想過在容器中執行多個程序？我想supervisord絕對是你的最佳輔助工具。假設我們想部署這樣乙個容器，它包含nginx反向**以及gunicorn應用。你通過bash指令碼可能就能實現，但是讓我們想更加簡潔一點。
supevisor是「乙個程序控制系統，它支援使用者在類unix作業系統上，監視並控制一些程序」。聽起來很完美！你需要先在你的docker容器內安裝supervisor。
run debian_frontend=noninteractive apt-get install -y為了讓supervisor知道該執行什麼以及如何管理程序，我們接下來需要為它寫乙個配置檔案。supervisor
[supervisord]
nodaemon = true # 這個會讓supervisord執行在前端
[program:nginx] # 你想執行的第乙個程式的命名
command = /usr/sbin/nginx # nginx可執行程式的路徑
startsecs = 5 # 如果nginx保持開啟5s，我們視為啟動成功
command = gunicorn api -w 4 -b 127.0.0.1:5000
startsecs = 5
一旦你完成了配置，請確保docker將其複製到了容器中。
add supervisord.conf /etc/supervisord.confcmd supervisord -c /etc/supervisord.conf我們已經花了很長時間在docker中部署**，並且接下來會投入更多的時間。在使用docker的過程中，我們學到的最重要經驗就是如何最小化思考（think minimally）。在乙個容器中執行你的整個系統真的很誘人，但是在應用各自的容器中執行應用程序卻更容易維護。一般情況下，我們會在容器中執行nignx和web伺服器，並且在一些場景中，使用單獨的容器來執行nginx卻沒有任何優勢，它可能只會增加複雜度。我們發現對於大多數情況，它在容器中的開銷是可接受的。
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