Python 使用Docker+；WSL2

我每天使用不同的语言，讨厌我的机器被许多特定语言的安装/程序/环境弄得乱七八糟。因此，我目前正在探索使用Docker+WSL2作为我的不同项目的运行时是否足以保持主机干净，而不会产生太多开销

Python示例中我当前的工作流：

在主机上创建Python项目

基于适当的Python映像运行Docker容器，并将项目目录装载到容器中

在项目目录中创建虚拟环境，并在容器中使用bash安装所需的包

在容器中使用bash运行项目

这是我发现的保持Docker映像通用性的最简单的方法，即不在Dockerfile中预先安装特定于项目的包。这种方法的一个缺点当然是虚拟环境最终会出现在主机上

其他人使用

docker commit

，这并不是最佳实践，或者在Dockerfile中安装所需的包，这会导致运行所有Python项目的巨大Dockerfile

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您是否知道一个开销更小的更好的工作流，或者有想法来缓解虚拟环境文件夹的问题？

您不需要保持Docker映像的通用性，在大多数情况下，一个映像用于一个项目。我宁愿创建一个基本映像并将其推送到注册表中，这样您就可以在需要时快速构建

如果您为所有项目使用一个映像，以便您的服务能够通信，我强烈建议使用docker compose配置

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虽然在较小的Python项目上，我更喜欢conda环境，因为它们重量轻，易于设置/删除，而且可以通过conda获取缺少的二进制文件。

您不需要保持Docker映像的通用性，在大多数情况下，一个映像用于一个项目。我宁愿创建一个基本映像并将其推送到注册表中，这样您就可以在需要时快速构建

如果您为所有项目使用一个映像，以便您的服务能够通信，我强烈建议使用docker compose配置

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虽然在较小的Python项目中，我更喜欢conda环境，因为它们重量轻，易于设置/删除，而且可以通过conda获取缺少的二进制文件。

这是一个好的方面。我不喜欢的主要一点是，无论何时更改所需的包，都必须接触特定于项目的DockerFile，然后重建它，然后重新运行它。或者我遗漏了什么？好吧，但如果你不使用Docker，你无论如何都需要运行pip安装，我看不出有什么不同。两个命令仅占用一行。如果您以root用户身份执行容器，也可以在那里进行pip安装，这样就不会中断您的工作流程（尽管下次您仍需要重建）。我对您的解决方案进行了修改，即使我不完全满意，也会切换到它。谢谢好的观点。我不喜欢的主要一点是，无论何时更改所需的包，都必须接触特定于项目的DockerFile，然后重建它，然后重新运行它。或者我遗漏了什么？好吧，但如果你不使用Docker，你无论如何都需要运行pip安装，我看不出有什么不同。两个命令仅占用一行。如果您以root用户身份执行容器，也可以在那里进行pip安装，这样就不会中断您的工作流程（尽管下次您仍需要重建）。我对您的解决方案进行了修改，即使我不完全满意，也会切换到它。谢谢