Python 3.5 + Docker

Один из самых удобных и современных способов деплоя рабочего окружения является Docker. В предыдущих постах мы устанавливали свежий Python из исходников, но если у вас несколько серверов, да еще и с разными версиями ОС, то этот процесс может отличаться. К тому же это безумие в чистом виде. Как вариант предлагают использование virtualenv, но он тоже не чистая песочница, и использует часть библиотек окружения, что может иметь последствия. Короче, Docker - идеальная изоляция не в ущерб производительности, не зависящая от версии ОС и установленных в ней библиотек. На DockerHub уже есть готовые образы, часть из них официальные, часть от частных лиц. Мы возьмем официальный Python 3.5 и добавим нужные нам пакеты. Минимум телодвижений - и набор готов.

Будем использовать скрипт автоматизации, который называется Dockerfile. Для создания нужного образа достаточно будет выполнить команду в каталоге с Dockerfile:

docker build -t python35 .

А вот примерное содержимое этого конфигурационного файла:

FROM python:3.5
MAINTAINER Main Tainer maintainer@email.com

# Update and install needed packaged:
# libblas-dev and liblapack-dev for matplotlib, gfortran for scipy
RUN apt-get -y update && apt-get install -y libblas-dev liblapack-dev gfortran

# Install packages for DataScience
RUN pip3 install numpy scipy sklearn pandas matplotlib seaborn nltk ipython[all] jupyter

# Web frameworks
RUN pip3 install tornado flask flask-admin flask-login flask-restful
RUN pip3 install django django-bootstrap3 django-admin-bootstrapped

# Databases: psycopg2 (Postgres), pika (RabbitMQ), sqlalchemy (ORM)
RUN pip3 install psycopg2 sqlalchemy pymongo pika redis elasticsearch

# HTTP-requests http://docs.python-requests.org/en/latest/
RUN pip3 install requests requests_oauthlib

# Image manipulations https://pillow.readthedocs.org/en/3.0.x/
RUN pip3 install pillow

# Make C-modules http://cython.org/
RUN pip3 install cython

# Scheduler https://apscheduler.readthedocs.org/en/latest/
RUN pip3 install apscheduler

Вот и все, можно запускать!

docker run -ti python35 python

Python 3.5.0 (default, Nov 20 2015, 06:18:32)
[GCC 4.9.2] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

Что-нибудь посодержательнее? Ок, прокинем в контейнер каталог с реальным кодом, например с реализацией алгоритма для вычисления количества шестизначных счастливых билетов, и выполним скрипт:

docker run -v /path/outside:/path/inside python35 python /path/inside/code.py

Ура, теперь то мы знаем, что их всего 55252.