我目前正在尝试将 Docker 插入到我的非 Web 应用程序的 Python 开发工作流程中。
使用 Docker 和 IDE 进行 Python 开发的当前最佳实践是什么？ 我需要能够使用 Docker 隔离我的环境并调试我的代码。
在网上找到了很多关于使用Docker来部署你的代码的文章:
- 生产部署:如何构建 Docker 镜像，准备好与已打包在其中的应用程序一起运行
- 反射(reflect)生产环境的开发环境:上述的扩展，您可以在开发环境中使用容器对项目的当前状态进行全面 QA，然后再部署到生产环境
除了一些有关在开发 Web 应用程序时如何使用共享卷映射到主机目录的容器的提示外，我发现的实际开发工作流程要少得多。这种方法不适用于非 Web 应用程序，并且存在一些问题，即简单的重新加载(使用类似 LiveReload 的机制)是不够的，因此您需要重新启动容器。
我能找到的最接近的文字是这个 "Eight Docker Development Patterns"博客文章，但它不考虑 IDE(比如我现在使用的 PyCharm)。
也许这个问题是花费 3-4 小时(并且还在增加)配置 PyCharm 以使用在 Docker 容器中运行的远程 Python 解释器的结果。我期望两者之间有更好的整合。
最佳答案
实际上，我认为在 PyCharm 中使用 Docker 解释器是可行的方法。你有哪个版本的 PyCharm？如果您有 2016 版本，应该可以在几秒钟内完成设置。您只需要确保您的 docker 机器正在运行，并且您必须构建您想要用于您的项目的图像。 PyCharm 会自动在“添加远程解释器”对话框中找到 Docker 机器。然后选择您的图片，一切就绪。
然后您可以像往常一样运行您的代码，几乎没有任何延迟。
这是对我有用的:https://www.jetbrains.com/help/pycharm/2016.1/configuring-remote-interpreters-via-docker.html
并确保更新 PyCharm，这解决了我遇到的一些问题。
关于python - 用于非 Web 应用程序的 Python 工作流和 Docker + IDE，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37677476/