为什么使用docker呢？是因为我看到Docker使用是了“Build once，Run anywhere”意思一次构建，任何地方运行的宣传通过下面两幅对比图我们能了解容器化和虚拟机有什么不同虚拟机架构。
容器架构通过这个对比图我们能看到docker是建立在系统基本上的应用，在通过不同的镜像实现APP应用的隔离这样能避免APP应用对操作系统的依赖，这样可以构建好镜像后任意安装好docker的环境部署，降低对操作系统的依赖。
这样好处是在应用开发完成后，到部署阶段避免系统依赖导致应用问题开发阶段就通过镜像中运行，所有的依赖保持一致，可以无缝部署到生产环境1、检查内核是否支持，需要3.10以上内核才支持$ uname -r #检查内核版本
4.4.0-47-generic #当前内核是4.4高于3.10符合要求检查内核版本2、更新系统及软件源启用https支持$ sudo apt-get update #更新软件源列表$ sudo apt-get install -y apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common #安装apt-transport-https、ca-certificates、curl和software-properties-common包
安装依赖工具3、添加Docker的官方GPG密钥$ curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
添加Docker的官方GPG密钥4、设定docker更新版本$ sudo add-apt-repository> "deb [arch=amd64] Index of /linux/ubuntu/> xenial
> stable"设定docker更新版本5、更新软件源列表及安装docker-ce（社区版）$ sudo apt-get update #更新软件源列表$ sudo apt-get install -y docker-ce #安装docker-ce（社区版）
安装docker-ce6、验证docker是否安装正确$ sudo docker run hello-world # 用管理员权限运行docker检验docker是否安装成功二、使用Pycharm在本机容器中开发
从PyCharm 2016.1 Professional Edition以上版本新增了开发工具支持docker和vagrant部署开发可以在项目新建的时候指定远程python解释器或者修改当前项目的解释器都能切换到容器中运行。
这里演示使用Pycharm2017.1Professional Edition版将现有项目使用的python解释器切换成容器中的python解释器，使用docker容器作为项目的运行测试环境1、项目内容介绍
首先创建Dockerfile和docker-compose.yml两个文件，Dockerfile是用来构建用于程序调试的容器环境配置，docker-compose.yml是用于如何运行由Dockerfile生成的容器配置。
Dockerfile File：# 指定引用官方提供python3.6版本镜像FROM python:3.6# 绑定宿主机5000端口EXPOSE 5000# 创建app目录RUN mkdir /app
# 指定工作目录为appWORKDIR /app# 复制本地requirements.txt到容器/app下COPY requirements.txt /app/requirements.txt# 容器内运行命令,安装依赖包
RUN pip install -r requirements.txt# 复制所有内容到/app目录下COPY . /app# 使用python解释器运行flask-demoCMD ["python", "flask-demo.py"]
Dockerfile文件docker-compose.yml file：# Compose文件格式版本version: 2# 定义服务services:# web服务web:# 构建build: .# 宿主机与容器的端口映射
ports:- "5000:5000"docker-compose.yml2、将本地python解释器换成远程python解释器在设置面板中，选择Project:flask-demo选项中的Project Interpret，点击右侧齿轮，选择Add Remote添加远程解释器，在弹出框中选择Docker Compose，在Server中选择上一步新建的远程API，Configuration file是选择用于远程编译时候的配置。
切换远程解释器3、在容器中运行代码上面配置好环境后，按Alt+ F12调出控制台输入docker-compose up命令自动更加Dockerfile构建容器并使用docker-compose.yml中配置启动容器。
容器内运行python代码4、构建好容器后，使用浏览器访问http://0.0.0.0:5000或者http://localhost:5000访问通过容器生成的网站浏览器中查看容器中运行的代码更详细内容请关注由电子工业出版社2017年10月出版的《python全栈开发实战》全书400幅图，包含各种坑解决方法。
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