Docker 是一种容器技术，用于解决软件跨环境迁移问题。通过镜像（Image）打包应用及依赖，容器（Container）作为镜像实例独立运行。Dockerfile 是自动化构建镜像的脚本。 Docker 的基本概念、常用命令（如 build, run, exec）、数据卷挂载原理以及配置国内镜像源的方法。结合 Python 示例演示了从编写脚本到构建镜像并运行的完整流程，同时涉及容器后台运行、资源监控及 GPU 支持等高级用法。
Docker 是一种容器技术，解决软件跨环境迁移的问题。
Image（镜像）：可以理解为虚拟机的快照，里面包含了你要部署的应用程序以及它关联的所有库、软件。
通过镜像可以创建许多不同的 Container（容器），这些容器就像是一台台运行起来的虚拟机，里面包含了虚拟程序。每个容器独立运行，相互之间不影响。容器就是镜像的实例化。我们可以修改容器中的安装包等，然后保存这个容器成为一个新的镜像（在顶层叠加）。
如果学习 Conda 环境，这就很好理解了，我们每次构建一个项目都会使用 Conda 管理安装依赖包，实际上这个容器就是一个对应 Conda 环境。
Dockerfile 文件：就像一个自动化脚本，主要被用来创建镜像。这个过程好比我们在虚拟机中安装操作系统和软件一样，只不过通过 Dockerfile 这个自动化脚本完成了。
# 1. 创建并进入目录
mkdir my-docker-demo
cd my-docker-demo
# 2. 生成一个简单的 Python 脚本
echo 'print("恭喜！你的 Docker 镜像运行成功了！")' > app.py
# 生成 Dockerfile 文件
cat > Dockerfile <<EOF
# 使用官方极其精简的 Python 镜像
FROM python:3.9-slim
# 设置容器内的工作目录
WORKDIR /app
# 把当前目录下的 app.py 复制进容器
COPY app.py .
# 容器启动时运行的命令
CMD ["python", "app.py"]
EOF
docker build -t hello-demo .
由于上面的 Dockerfile 中用到了 Python 的镜像，因此需要去 Docker 仓库拉取到本地，之后才能继续构建镜像。
可能会报错，原因是镜像源问题，需要配置国内镜像源。
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": [
"https://docker.m.daocloud.io",
"https://docker.1panel.live"
]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
docker run --rm hello-demo
根据 hello-demo 镜像创建一个新容器并启动它，当容器中任务完成后立即删除它。
如果你不加 --rm，Docker 的默认行为是：容器跑完程序后，会变成'停止状态 (Exited)'，但它依然存在于你的硬盘上，占用空间，并保留着刚才运行的所有记录。
可以通过 docker ps -a 查看所有容器，或者 docker ps 查看所有活着的容器。
执行后将打印输出结果。
docker imagesdocker rmi <镜像 ID 或名称>
docker rmi autogpt：根据镜像名称删除docker rmi -f cdb56b80c60a：根据镜像 ID 删除，通过镜像 ID 删除能够一次性删除指向同一镜像对应的多个标签，-f 表示强制删除docker ps [-a]，参数 -a，如果不加 -a，查看的是启动的容器，加上 -a 表示查看的是所有的容器（启动与停止的都会显示）docker statsdocker stop <docker name>docker start <docker name>docker restart <docker name>docker rm <docker name>如果知道远端仓库的镜像地址，首先要将该镜像拉到本地才能使用。
docker login -u <username> -p <password> <image_repo_link>
例如：docker logindocker logout <image_repo_link>docker pull <image_repo_link>/<image_name>/<image_tag>镜像加载到本地后，如果要将镜像以容器的形式跑起来，可以通过是否指定 bash 来决定容器是运行在 bash 中，还是在后台运行。
创建并启动容器（前台交互模式），其中参数 -it 表示前台交互模式，--network host 表示容器直接共享宿主机网络，此时 -p 参数无效，容器内端口直接映射到宿主机端口。（根据镜像创建并启动新容器）
docker run -it \
[-v <宿主机路径>:<容器内路径>] \
[--network host]\
[-p 宿主端口：容器端口] \
[--name 容器名] \
[--gpus all] \
<镜像名（repo+tag）/镜像 id> \
/bin/bash
-it含义：
-i表示保持标准输入打开，允许输入命令-t表示分配一个伪终端，感觉是在用 SSH 登录一样，有命令行提示符- 组合使用
-it，启动容器后，直接跳进容器内部的终端里面。挂载 (
-v)：-v /home/user/project:/workspace
- 作用：打通宿主机和容器的文件系统
- 工程价值：'代码在外面，环境在里面'。可以在宿主机中用 VS Code 写代码，代码实时同步到容器中运行，如果容器删了，数据还在。
网络 (
--network host与-p)：
-p 8081:8080: 端口映射，把宿主机的8081端口映射到容器中的8888，外界访问宿主机8081等于访问容器8888;--network host: 去隔离化，容器直接使用宿主机的网卡，容器监听8888, 宿主机就监听8888。GPU (
--gpus all): 使用这个参数，容器里面可以通过nvidia-smi看到显卡，并且使用 Pytorch，如果不使用，那么容器里是看不到显卡的。
/bin/bash的作用：告诉容器启动后执行的第一个程序是 Bash Shell
命令行：sudo docker commit my_sim_container my_sim_backup_image
场景：如果在容器中 pip install 很多包，或者修复了环境 bug，如果不保存，一旦删除容器，这些更改就会丢失。
作用：把当前容器的状态冻结，打包成一个新的镜像。
启动新的容器之前，使用 sudo lsof -i:8083 判断端口有没有被新的宿主机占用。
docker run -d \
[-v <宿主机路径>:<容器内路径>] \
[-p 宿主端口：容器端口] \
[--name 容器名] \
<镜像名>
创建并启动容器，通常用于部署服务，核心命令：docker run -d，-d 表示容器启动后，不会占用当前终端，而是在后台默默运行。
进入已经启动的容器：docker exec -it <容器名> bash
启动一个远程 shell: docker exec -it <容器 ID> /bin/bash（这里是进入已经启动的容器）
Kubernetes 所做的就是将你的容器分发到一个集群 (cluster) 上运行。
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": [
"hub.atomgit.com",
"docker.m.daocloud.io",
"noohub.ru",
"huecker.io",
"dockerhub.timeweb.cloud",
"docker.rainbond.cc"
]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
docker run --rm \
-v $(pwd)/train.py:/app/train.py \
-v $(pwd)/data:/app/data \
te-trainer:v1
挂载（-v）的核心原理：想象容器是一个封闭的房间。使用 -v 参数，就像是在房间墙上开了一个窗口，或者给房间插了一个 U 盘。
-v $(pwd)/train.py:/app/train.py
- 冒号左边：宿主机里的文件路径
- 冒号右边：容器中的文件路径
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