Python 3.x 运行python程序的最轻docker映像

唯一的要求是能够运行Python3命令，我不会在上面安装额外的包。我以前用过阿尔卑斯山，看过python slim，这些是我最好的选择吗？ 如果您能为其他编程语言指出类似的图像，也将不胜感激

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我试图构建的是一个简单的服务，用户向其发送代码+输入，服务在集群上运行的各个容器（pod）上执行，并返回输出

您可以使用alpine软件包，因为它轻巧、安全，然后您可以浏览服务和应用程序，并决定是否不需要这些，然后将其移除。之后，您可以从此容器创建另一个Docker映像

我发现了一个网页，通过更有效地使用Docker缓存，有助于提高构建效率，如果这有帮助的话

问题 您的Dockerfile可能包含以下内容：

ADD code /app # executed on every small change
RUN pip install -r /app/requirements.txt
# and here we go again...

在安装必要的库并设置虚拟环境之后，您正在添加项目代码（Flask或Django project？）。然后，运行pip将项目所需的每个Python依赖项的确切版本安装到

“requirements.txt”

文件中

你没有尽可能地使用Docker缓存。好消息是：有一种简单的方法可以解决这个问题

使用Docker缓存 如果您正在使用的东西没有实际更改，您可以防止永久性地重新执行依赖项安装步骤。不需要复杂的批量安装或多阶段构建功夫

仅当引用的文件自上次执行以来发生更改时，

ADD

指令才需要运行。如果是这样，则每个构建步骤都需要再次运行，但如果是相同的，则可以使用Docker缓存中的一个版本并跳到下一个版本

如果在其他代码之前添加requirements.txt文件，并在该文件之后立即运行

pip install

步骤，则仅当文件更改时，才会执行这两个步骤。不是每一个版本

    ADD code/requirements.txt /app/requirements.txt
    RUN pip install -r /app/requirements.txt
    # the steps above only depend on the requirements.txt file!
    ADD code /app

这样，如果没有任何更改，您可以跳过昂贵的操作并重用缓存状态。在大多数情况下，Docker映像的构建速度会更快。一旦这还不够，就有更详细的方法来改进流程