Python 康达在容器内的用途是什么？

我见过许多DockerFile的例子，其中包含conda命令。还有预制的蟒蛇和迷你蟒蛇容器。我一定错过了什么

---

docker不是取代了virtualenv和conda吗？我的dockerfile中不应该有我所有的依赖项吗？我不明白在这里添加水蟒有什么好处。事实上，如果我没有使用miniconda包含的所有模块，就必须拉一个miniconda容器，这似乎会使我的容器变得不必要的大。

Docker不会替换任何东西。这只是做事的一种方式

不，您不应该将所有依赖项都放在Dockerfile中。一、 例如，将从virtualenv运行

pip安装

，而从未接触Docker/*conda，除非我有充分的理由。您缺少requirements.txt不是一个很好的理由：）

康达于2012年面世，远远早于多克。由于Python在非程序员社区中拥有如此强大的追随者，我很少期望有可理解的代码，更不用说某种类型的DevOps功能了。康达是这个群体的完美解决方案

有了Docker，您就可以拥有一个功能强大的Docker环境，其中包含来自python:xx的

，
COPY/workdir
，并
运行pip安装-r requirements.txt
（假设您使用的是该文件*ahem），但是您的开发人员可能需要一个卷才能工作（因此他们需要知道
--卷
。此外，如果您运行的是Django，您需要配置端口（现在他们需要
--端口
，您需要
公开
）.噢，Django可能还需要一个数据库。现在您需要另一个容器，并且正在编写docker compose文件

但是请考虑下面的内容，从我的专业（DeVOPS）经验来看，如果你只包含需求。

我可以在Docker容器中使用该文件
这些要求都在一个地方
如果我愿意，我可以用venv在我的本地电脑上开发
Travis可以从requirements.txt安装并在多个版本上进行测试，而无需使用Tox
Setuptools会自动处理，所以我的东西可以与pip一起使用
我可以将这些DockerFile（或部件）与ECS、Kubernetes等一起重用
我可以在不使用Docker的情况下部署到EC2
我可以通过pip在本地安装该软件包

HTH-不要太拘泥于一项技术！
虽然你的观点似乎是正确的，但我想补充一点，Docker和其他用例有任何不同的用例，其他需求或其他知识级别可能需要在Dockerfile中使用非常不同的方法。这不是一个非常有用的注释。因此，你可以在conda中使用condatainer因为…“用例”？你已经达到了我的兴趣的顶峰。这些用例实际上是什么样子的？我没有任何特别的想法，但我可以想象一些包含“以前只使用过conda”或“我在Windows上开发，现在我必须构建一个Docker之类的东西。”Dockers的初始版本是2013年。虽然这对我来说更有意义，但你的论点基本上仍然是“在本地开发中使用conda而不是docker，因为开发人员不必费心去弄清楚。”对吗？难道不是容器一致性的主要卖点之一吗？您为本地开发配置了django和DB容器，这样所有开发人员都可以在同一个环境中开发，而不是配置自己的本地django和DB设置（比compose复杂得多？？）不，虽然我不太清楚。很抱歉。我投票赞成给他们一个使用主机名的docker compose文件，所以他们所要做的就是运行
docker compose up-d
，然后将浏览器指向。这样，我就用同样简单的东西（对他们来说）取代了Conda但功能更强大。不过，我必须小心Mac上的Docker，因为Docker说有一些网络问题是苹果的错。想想另外一件事，对容器的调试支持现在不是很无缝，所以在本地运行python来执行类似附加调试器的操作我想更容易是的，你会看到的在你的Mac电脑上，谁知道如果你运行的是Windows，会发生什么呢？当然，不同的版本也会有问题。如果我们只担心开发人员，Docker是很方便的，因为他们只需要学习一种语言无关的软件，如果他们不想，他们不需要了解环境的任何信息。