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使用Docker导入alpine_with_python_gcc9镜像指南

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下载需积分: 9 | 52.58MB | 更新于2025-01-02 | 179 浏览量 | 1 下载量 举报 收藏
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该镜像集成了Python 2.7和Python 3.8,以及最新版本的GCC工具链,是一个轻量级的开发环境。开发者可以利用这个镜像快速开始使用Python编程语言和GCC编译器进行软件开发。本资源中还包含了如何将压缩文件恢复为Docker可识别格式的说明,并提供了一个启动该镜像的参考命令示例。" 知识点详细说明: 1. Docker镜像与容器概念: Docker镜像是一组轻量级且可执行的独立软件包,包含了运行应用程序所需的所有内容,包括代码、运行时、库、环境变量和配置文件。镜像相当于一个模板,而Docker容器则是基于镜像的实例,是镜像运行的实体环境。 2. Alpine Linux: Alpine Linux是一个基于musl libc和BusyBox的轻量级Linux发行版。它针对的是需要小体积而对性能有较高要求的场景。Alpine以其小巧(通常小于5MB)、安全和快速而受到开发者的青睐,常用于容器化技术中。 3. Python编程语言: Python是一种高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而广泛应用于各种领域,包括Web开发、数据科学、人工智能等。它支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。 4. GCC编译器: GCC(GNU Compiler Collection)是一个编译器的集合,支持多种不同的编程语言和目标平台。GCC支持C、C++、Objective-C、Fortran、Ada、Go等语言的编译,是开源软件中广泛使用的一个编译器。 5. Docker命令和操作: - docker -v:显示Docker的版本信息。 - docker import:从tarball文件导入内容创建一个Docker镜像。 - docker run:运行一个命令在一个新容器中。 - docker pull:从Docker注册中心拉取一个镜像或者仓库。 - docker push:将一个镜像或者仓库上传到Docker注册中心。 - docker build:从Dockerfile构建一个镜像。 - docker commit:创建一个新的镜像从一个容器的更改。 - docker exec:在运行中的容器执行命令。 - docker images:列出本地的镜像。 6. 端口映射: 在启动Docker容器时,可以通过-p参数将容器内的端口映射到宿主机的端口。例如,-p 47400-47500:47400-47500表示将容器内47400到47500端口映射到宿主机的相同端口。 7. 安全选项: --security-opt seccomp=unconfined 表示禁用Docker的seccomp过滤器,这可能会增加安全风险,但有时是为了某些特定应用的需要。 --cap-add sys_ptrace 添加了系统跟踪能力给容器,这通常用于调试目的。 8. 文件系统挂载: -v 参数用于挂载宿主机的目录到容器内的指定目录。例如,-v /home/wishcell/alpineHome:/home/alpineHome 将宿主机的/home/wishcell/alpineHome目录挂载到容器内的/home/alpineHome。 9. 镜像命名与标签: 在Docker中,镜像通常有一个命名和标签,例如 alpine_work:latest 表示名为alpine_work的镜像,latest是其标签,代表最新版本。 通过使用这个预先配置好的Docker镜像,开发者可以跳过环境配置的繁琐步骤,直接进入Python和GCC的应用开发阶段,大大提高了开发效率和部署速度。

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# 使用官方 Ubuntu 20.04 基础镜像(长期支持版本) FROM ubuntu:20.04 # 设置环境变量 ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive ENV TZ=Asia/Shanghai ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 # 安装基础工具和依赖项(不含 Python) RUN apt-get update && \ apt-get install -y \ build-essential \ cmake \ git \ unzip \ wget \ pkg-config \ libgtk2.0-dev \ openjdk-11-jdk \ ant \ zlib1g-dev \ tzdata && \ ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone # 创建工作目录 WORKDIR /opencv # 复制源码包和预先下载的 ippicv 包 COPY opencv-4.7.0.zip . COPY ippicv_2020_lnx_intel64_20191018_general.tgz /opencv/opencv-4.7.0/3rdparty/ippicv/downloads/ COPY ade-0.1.2a.zip /opencv/opencv-4.7.0/3rdparty/ade/ # 解压 OpenCV 源码 RUN unzip opencv-4.7.0.zip && \ mkdir -p build output # 切换到构建目录 WORKDIR /opencv/build # CMake 配置:启用 Java + 静态库(不启用 Python) RUN cmake \ -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/opencv/output \ -DBUILD_SHARED_LIBS=OFF \ -DBUILD_TESTS=OFF \ -DBUILD_PERF_TESTS=OFF \ -DBUILD_opencv_java=ON \ -DWITH_JAVA=ON \ ../opencv-4.7.0 # 开始编译(使用所有 CPU 核心) RUN make -j$(nproc) && make install # 清理中间文件,减小镜像体积 RUN rm -rf /opencv/opencv-4.7.0 /opencv/build/CMakeFiles && \ find /opencv/build -name "*.o" -delete # 设置容器启动时默认输出帮助信息 CMD ["sh", "-c", "echo 'OpenCV 已成功构建并安装到 /opencv/output'; ls -la /opencv/output"]使用这个dockerfile 有修改的地方嘛