# 前言
需要将一个包含了gdal环境的Python开发环境, 并且部署到docker容器中,
这么通用的一个功能, 为啥网上资源这么少, 又这么麻烦,
GDAL在Python中不是用的挺多的嘛 ~
搞得时候, 一个坑接着一个坑, 爬坑最扰人 ~
1.gdal篇 : gdal镜像 + gdal容器
# 镜像 - 下载 `gdal` 的最新小型 Ubuntu 镜像
sudo docker pull ghcr.io/osgeo/gdal:ubuntu-small-latest# 容器 - 运行 `gdal` 容器：
# - `-itd`：交互式运行容器，分配伪终端，并在后台运行。
# - `--name gdal_lx`：为容器指定名称为 `gdal_lx`。
# - `ghcr.io/osgeo/gdal:ubuntu-small-latest`：使用 `gdal` 的最新小型 Ubuntu 镜像。
sudo docker run -itd --name gdal_lx ghcr.io/osgeo/gdal:ubuntu-small-latest2.gdal & python篇 : 在gdal容器中安装python环境
# 进入容器 `gdal_lx`
sudo docker exec -it gdal_lx /bin/bash# 进入容器 `gdal_lx` 并且安装 Python 环境 ( 注意,以下命令是在gdal_lx容器中运行的 )
# 容器 `gdal_lx` 中 - 更新源
apt-get update# 容器 `gdal_lx` 中 - 安装Python3
apt-get install python3# 容器 `gdal_lx` 中 - 安装pip3
apt-get install pip# 容器 `gdal_lx` 中 - 查看Python版本
python --version# 将当前运行的 `gdal_lx` 容器保存为新镜像：
# - `-a "zf"`：指定作者为 "作者名称"。
# - `-m "gdal contain python"`：添加提交描述信息。
# - `gdal_lx`：源容器名。
# - `gdal_python_lx_image:v1`：新镜像的名称和版本号。
sudo docker commit -a "作者名称" -m "gdal contain python" gdal_lx gdal_python_lx_image:v1整理这篇文章的时候, 我还处于各种尝试, 所以命令没有留下来,
我是发现这种方法行得通的时候, 回过头来整理这篇文档的,
命令我都是查的历史命令来看的, 包括在这个
gdal_lx容器中指令命令历史,我也是再次进入这个容器, 查找的历史命令( 庆幸这个容器还保留着 !)
下面是查找最近1000条不重复的命令
1.查找命令, 并保存到文件
commands.txt中
history | awk '{ $1=""; print $0 }' | tac | awk '!seen[$0]++' | tac | tail -n 1000 > commands.txt2.查看具体命令
cat commands.txt
3.根据包含了gdal&python环境的镜像{gdal_python_lx_image:v1}生成服务镜像
# 准备工作1.
编写好Dockerfile2.
将Python项目的文件放到这个目录` /home/test/services/cogtif_data_service ` 下( 这个目录下,要有Dockerfile,main.py,,,)# 执行命令
cd /home/test/services/cogtif_data_service# 根据当前目录下的 Dockerfile 构建一个名为 `cogtif_data_service` 的镜像：
# - `-t cogtif_data_service`：指定镜像的名称和标签。
# - `.`：上下文路径为当前目录。
sudo docker build -t cogtif_data_service .# 运行一个基于 `cogtif_data_service` 镜像的容器：
# - `-d`：后台运行。
# - `--name cogtif_data_service`：容器命名为 `cogtif_data_service`。
sudo docker run -d --name cogtif_data_service cogtif_data_service# 查看 `cogtif_data_service` 容器的最近 222 行日志。
sudo docker logs --tail 222 cogtif_data_service# 项目目录大概是这个样子:project_name/
├── src/ # 主代码目录
│ ├── __init__.py # 包初始化文件
│ ├── main.py # 项目的入口文件
│ ├── module1/ # 模块1
│ │ ├── __init__.py
│ │ └── module1_file.py
│ └── module2/ # 模块2
│ ├── __init__.py
│ └── module2_file.py
├── tests/ # 测试代码
│ ├── __init__.py
│ ├── test_module1.py # 测试模块1的代码
│ └── test_module2.py # 测试模块2的代码
├── requirements.txt # 项目依赖文件
├── Dockerfile # 生成镜像的时候需要的
├── .gitignore # Git忽略规则文件
├── main.py # 项目入口
└── LICENSE # 开源协议（如果需要）
# Dockerfile内容 : FROM gdal_python_lx_image:v1# 设置工作目录
WORKDIR /app# 将当前项目代码拷贝到工作目录
COPY . /app# 升级 pip
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y pip# 解决一个错误
RUN mv /usr/lib/python3.12/EXTERNALLY-MANAGED /usr/lib/python3.12/EXTERNALLY-MANAGED.bkRUN pip install numpy --ignore-installed numpy# 安装依赖
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 定义容器启动命令
CMD ["python", "main.py"]在这一步, 其实遇到的问题最多, 安装的时候, 除了这个gdal和python的问题,
还有安装包依赖的问题, 各种报错, 主要是包的版本问题, 和包中依赖的一些包版本问题,
总结.
总结下思路,
1.先搞一个gdal的镜像, 并且运行起来这个gdal环境的容器, 我们称之为{gdal容器},
2.在{gdal容器}中安装python开发环境,现在这个{gdal容器}已经超进化到了{gdal,python二合一容器}
3.将{gdal,python二合一容器}提交为一个镜像 {gdal,python二合一镜像}, 在Dockerfile中就使用这个镜像
4.编写的Dockerfile中使用的就是这个{gdal,python二合一镜像},构建一个新的镜像, 并运行为容器
需要要有化整为零的思维, 踩坑-1-
# 去官网上搜索gdal, 会出现一个Star比较多的一个仓库 : "https://hub.docker.com/r/osgeo/gdal/tags"
# 选择好了Tag, 然后直接复制上面的命令,比如"sudo docker pull osgeo/gdal:ubuntu-full-3.6.2",执行的时候却报错!错误如下sudo docker pull osgeo/gdal:ubuntu-full-3.6.2
Error response from daemon: Get "https://registry-1.docker.io/v2/": net/http: request canceled while waiting for connection (Client.Timeout exceeded while awaiting headers)# 我尝试更换docker源还是不行,最后使用这个命令才能下载下来 !
sudo docker pull ghcr.io/osgeo/gdal:ubuntu-small-latest搜了下, 主要区别是镜像来源,
osgeo/gdal 是 GDAL 官方提供的镜像( 所以网络不通 ? )
ghcr.io/osgeo/gdal 是存放在 GitHub Container Registry 的镜像（官方也在维护）。( 只要能访问到GitHub,就能docker pull 下来? )
