Docker associé avec python est une association très populaire chez les professionnels du DevOps. Dans cet article, nous allons couvrir les meilleures pratiques pour configurer la conteneurisation de vos applications Python en utilisant Docker. Que vous soyez débutant et un peu ou confirmés et en quête d’une petite piqure de rappel, cet article est fait pour vous.
Vous voulez devenir un professionnel de conteneurisation ? Notre formation Docker en inter et intraentreprise vous permettra de maitriser l’outil sur le bout des doigts. Vous y apprendrez tous les secrets de la technologie Docker couplée à l’automatisation apportée par Ansible.
L’équipe Ambient IT
Docker avec Python : quels prérequis ?
Afin de conteneuriser votre application Python dans Docker, vous avez besoin de quelques outils;
- Docker Desktop ou un équivalent afin de construire, exécuter et partager des conteneurs Docker
- SI vous utilisez Linux, Docker et Docker compose
- Un compte Docker Hub afin de profiter des images Docker officielles et de stocker vos images personnelles
- Il est également conseillé d’avoir un éditeur de code comme Visual Studio et un compte GitHub
Introduction : Docker, C’est quoi ?
Docker c’est un outil qui permet de découper une application (et ses dépendances) dans des conteneurs virtuels et être ainsi capable de les exécuter sur n’importe quel OS Linux.
C’est une excellente façon (la meilleure en vérité) de fournir un environnement de travail cohérent pour le développement, le test et la production. En utilisant des conteneurs applicatifs, vous vous éviterez le fameux « je ne comprends pas, ça marche sur ma machine ».
Python étant un langage dont la nature implique souvent de jongler entre différentes versions et packages, Docker permet de fluidifier son environnement d’exécution.
Avantages : Pourquoi Docker est-il Incontournable en Python?
Docker et python, utilisé ensemble, apportent de nombreux avantages significatifs :
- Isolation. Votre application s’exécute dans le même environnement, peu importe la plateforme sous-jacente.
- Gestion des dépendances. Vous pouvez définir toutes les librairies nécessaires dans un fichier Dockerfile.
- Cohérence. Assure une hétérogénéité des environnements de développement.
Création de Dockerfile : Comment S’y Prendre ?
Pour la création d’un Dockerfile dans une application python, il faut commencer par choisir une image de base appropriée. Il existe des images officielles Docker dont l’utilisation est particulièrement conseillée pour les débutants.
La seconde étape est de définir un répertoire de travail. Copiez-y votre code source et vos fichiers de dépendance (par exemple requiement.txt).
Vous pouvez maintenant installer les dépendances et déclarer la commande d’exécution de votre application.
# Exemple simple de Dockerfile pour une application Python
FROM python:3.8-slim
WORKDIR /app
COPY . /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "app.py"]
Automatisation avec Docker Compose : Comment ça Marche ?
Pour définir et exécuter des applications multiconteneur, il existe de nombreux outils disponibles. Pour l’exemple, nous allons nous servir de Docker compose.
En utilisant un fichier docker-compose.yml, vous pouvez configurer les services de votre application. C’est une excellente façon de fluidifier et de simplifier le processus de lancement, de liaison et de gestion des conteneurs associés à votre application.
# Exemple de fichier docker-compose.yml
version: '3'
services:
web:
build: .
ports:
- "5000:5000"
Bonnes pratiques
Comment Virtualiser Python ?
Comme dit plus haut, il est largement conseillé d’utiliser des images de base officielles pour vos conteneurs. En plus d’être généralement plus légères, elles disposent d’une documentation officielle en cas de problème.
Une autre bonne pratique à retenir est l’utilisation de fichier de requirements pour gérer les dépendances et de l’attribut .dockerignore afin de limiter le nombre de couches dans votre infrastructure.
Gestion des Dépendances
La gestion des dépendances Python dans Docker doit être méticuleuse. Je vous conseille d’utiliser pip pour les installer à partir d’un fichier requirements.txt.
En le copiant-collant dans l’image, cela vous permet de cacher les couches et d’accélérer la reconstruction des images en cas de changement du code source.
Défis courants : comment les Surmonter ?
Il est commun de rencontrer un certain nombre de défis lors de l’utilisation de Docker. Voici comment en résoudre un certain nombre.
CI/CD et Docker : Comment Intégrer les Deux ?
Pour intégrer Docker dans un pipeline CI/CD, utilisez des outils comme Jenkins, GitLab CI ou GitHub Actions. Ce sont des solutions très pratiques pour construire, tester et déployer de façon automatique des applications Python.
Surveillance et Logging
La sécurité dans Docker est un ensemble de tâches, souvent complexe, dont l’explication en détail demanderait un article à part entière.
Pour faire simple, vous pouvez utiliser des outils comme Prométheus pour le monitoring et ELK stack pour le logging.
