Docker是一种流行的容器技术，让开发者能够在各种环境中快速地构建、部署和管理应用程序。而docker-py是一个强大的Python库，可以让你通过Python代码与Docker引擎API进行互动，实现与Docker命令相同的功能。本文将详细介绍docker-py的安装、使用以及一些常见的操作示例，帮助你更好地利用这个工具。
什么是docker-py
docker-py是一个针对Docker Engine API的Python库，它允许开发者在Python应用中执行各种与Docker相关的操作，比如运行容器、管理容器、管理Docker Swarm等。这个库的存在减少了在命令行中操作Docker的需要，让开发者可以使用Python代码更灵活地控制Docker。
安装docker-py
要安装docker-py，你可以使用Python的包管理工具pip。在终端中运行以下命令：
pip install docker
这个命令会安装最新的稳定版本。需要注意的是，docker-py在6.0版本之前需要安装docker[tls]以支持SSL/TLS。但在后续的版本中，这已经不再是必须的，虽然为了向后兼容，仍然可以使用这个选项。
如何使用docker-py
安装完docker-py后，你就可以开始在Python代码中使用它了。首先，你需要连接到Docker。你可以使用默认的Unix套接字或环境中的配置信息来连接Docker：
import dockerclient = docker.from_env()
通过创建的client对象，你可以访问Docker的各种功能。
运行容器
使用docker-py运行容器非常简单。你可以运行官方的Ubuntu镜像，就像在命令行中那样：
client.containers.run("ubuntu:latest", "echo hello world")
此时，你应该能看到输出结果'hello world\n'。
如果你想要运行一个容器并让它在后台执行，可以使用detach=True参数：
container = client.containers.run("bfirsh/reticulate-splines", detach=True)
print(container)
这行代码会在后台运行bfirsh/reticulate-splines镜像，并返回容器对象。
管理容器
docker-py还提供了容器管理的功能。你可以轻松地列出当前所有运行的容器：
for container in client.containers.list():print(container)
要获取特定容器的信息，可以使用容器ID：
container = client.containers.get('45e6d2de7c54')
print(container.attrs['Config']['Image']) # 输出镜像名称
此外，你还可以查看容器的日志，或对容器进行停止等管理操作：
# 查看容器日志
print(container.logs())# 停止容器
container.stop()
你甚至可以实时流式传输日志输出：
for line in container.logs(stream=True):print(line.strip())
管理镜像
除了容器的管理，docker-py也可以用来管理Docker镜像。你可以拉取新的镜像或列出当前本地已有的镜像：
# 拉取nginx镜像
client.images.pull('nginx')# 列出本地镜像
for image in client.images.list():print(image)
这些命令让你在Python应用中对Docker镜像的操作变得轻松而高效。
总结
通过docker-py，开发者可以方便地在Python代码中使用Docker引擎API，提高了自动化和管理容器的灵活性。无论是基础的容器运行，还是复杂的Swarm管理，docker-py都能让你游刃有余。无论你是Docker的初学者还是有经验的开发者，熟练掌握docker-py都会为你的项目提供强有力的支持。
项目地址：docker-py GitHub
原创 小白这样学Python
