Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos

Clase 18 de 20 • Curso de Python: PIP y Entornos Virtuales

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Mateo Paloma

student•

ya puse en mi cv, conocimiento en docker

Jorge Morales

student•

ajajajajaj

GERMAN GARCIA

student•

Sr en Docker

Diego Jurado

student•

Si, muy bueno el curso renovado. No obstante este tema de docker me parece mejor remitirlo al curso específico que ya existe en Platzi.

Sebastian Lopez Acero

student•

Hola, ya existe https://platzi.com/cursos/docker-fundamentos/

Jeinfferson Bernal G

student•

Automatizando la vinculacion de archivos en Docker

Cuando realizamos un cambio en el codigo del programa, este no se refleja en el codigo almacenado en el contenedor por lo que para verlo reflejado debemos salir del contenedor y lanzarlo nuevamente lo cual daña la experiencia de desarrollo.

Para resolver este problema y ver los cambios reflejados de manera automatica en el contenedor, salimos del mismo y se agrega la siguiente linea en el archivo docker-compose.yml

 services:
  app-csv:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - .:/app

Una vez agregado, lanzamos el docker nuevamente con el comando:

docker-compose up -d

Nos conectamos con el contenedor

docker-compose exec app-csv bash

Y veremos los cambios que se hagan en el codigo en automatico

JULIO ALFONSO MESA PÉREZ

student•

Muchas gracias.

david jurado

student•

Este curso está bastante informativo pero hay muchos temas sueltos que es mejor tratarlos en cursos completos como el tema de pandas, requests, y ahora docker sabiendo que ya hay cursos, por eso veo innecesario tocar estos temas que además pueden traer confusión al no tocarlos en su totalidad sino a medias.

Angel Diaz

student•

Tu mismo lo estás diciendo, ver esos temas en este curso es una introducción a profesionalizar nuestro entorno Python, si no entiendes algo no te frustres y toma dichos cursos.

Alan Avelino

student•

Excelente profesor, curso y sobre todo me llevo todo el aprendizaje de este curso tan cool!

EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA

student•

Docker requiere un curso mas profundo, sin embargo para este curso como capa basica funciona bien.

si resaltaria mas la parte de la instalacion, ya que dependiendo del sistema operativo puede ser algo complicado.

por lo demas este curso explica bien las herramientas PIP y env

Carlos Francisco Robles

student•

https://platzi.com/cursos/docker/

Martin Freire

student•

la verdad que da para hacer un curso o serie de cursos de docker no te mando unos scripts lo instalas (con errores) y hacer giladas de "hola mundo" no tiene sentido. Creo ademas que el resto de este curso la parte de PIP y entornos virtuales podria ser parte del curso intermedio

Carlos Francisco Robles

student•

https://platzi.com/cursos/docker/

Marco Esparza

company_admin•

Explicación del contenido del archivo yml

services:
  app-csv:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - .:/app
```services: app-csv: build: context: . dockerfile: Dockerfile volumes: - .:/app

* `services:`: Aquí comienza la sección de definición de servicios en Docker Compose. Los servicios son contenedores que se ejecutan como parte de una aplicación.
* `app-csv:`: Este es el nombre del servicio que se está definiendo. En este caso, se llama "app-csv".
* `build:`: Aquí comienza la sección de construcción de la imagen del contenedor.
* `context: .`: Esto especifica que el contexto para la construcción de la imagen es el directorio actual (donde se encuentra el archivo de configuración).
* `dockerfile: Dockerfile`: Indica que se debe utilizar un archivo llamado "Dockerfile" en el directorio actual para construir la imagen del contenedor.
* `volumes:`: Esta sección permite definir volúmenes para el contenedor. En este caso, se está configurando un volumen.
* `- .:/app`: Esto establece una vinculación de volumen entre el directorio actual (representado por ".") y un directorio dentro del contenedor llamado "/app". Esto significa que cualquier cambio en el directorio actual se reflejará en tiempo real dentro del contenedor, lo que es útil para el desarrollo y la actualización continua de la aplicación en el contenedor.

Este fragmento de código configura un servicio de Docker llamado "app-csv" que utiliza un archivo Dockerfile para construir su imagen y establece un volumen para mantener el contenido actualizado en tiempo real entre el host y el contenedor. Esto es común en entornos de desarrollo y pruebas para facilitar el desarrollo de aplicaciones dentro de contenedores Docker

Pablo Campiño

student•

Para contribuir, aquí pasos que hice para obtener el archivo de imagen docker ya sea para backup u otras acciones que se desee:

Obtener el archivo de imagen en el directorio de la aplicación. La imagen resultó ser de 1.280.795 Kb.:

$ docker save web-server-web-app:latest > my-image.tar

Eliminar imagen del repositorio en el mismo servidor

$ docker-compose down

$ docker-compose down $ docker rmi IMAGE ID $ sudo docker images

Cargar la imagen desde el archivo de imagen docker

$docker load < my-image.tar

Lo demás pasos siguientes son los vistos para correrla.

Finalmente fue excelente el alcance del curso y la experiencia de un ambiente profesional del desarrollo de software propuesto por Nicolás. Nicolás y Juan David = *****

Francisco Javier Torres Acosta

student•

volumes:

.:/app

Cuando creas un contenedor y montas un volumen en el directorio del contenedor, cualquier cambio que realice en los archivos dentro del directorio montado se guardará en el volumen desde VScode, y se puede acceder a los cambios desde otros contenedores que usen el mismo volumen.

Por lo tanto, si realiza cambios en los archivos dentro del contenedor y desea guardarlos, asegúrese de que los archivos se encuentren en el directorio montado, de modo que los cambios se guarden en el volumen.

Alejandro Villamizar

student•

docker como te odio me comio como 30gb de almacenamiento

Juan Cortez

student•

No creo que es sano hablar de dockers en 5 vídeos, el tema es profundo y necesita su propio curso, si bien el profe Nicolás lo explica de la mejor forma posible.

Carlos Francisco Robles

student•

https://platzi.com/cursos/docker/

Norberto Iván Tolaba

student•

A mi me ayudó mucho, empecé por aquí y capte la esencia. Antes había hecho otro y no entendía bien la esencia teórica y práctica

Robert Yesid Barrios Acendra

student•

COMANDOS:

LEVANTAR UN CONTENEDOR: sudo docker-composer up -d -MATAR UN CONTENEDOR: sudo docker-composer down -CONSTRUIR UN CONTENEDOR: sudo docker-composer build -EJECUTAR UN BASH DEL CONTENEDOR: sudo docker-composer exec [nombre de la app que pusiste en el docker-compose.yml] bash NOTA: el sudo es por si los comandos sin sudo les bota un error de que no tienen permisos para levantar un 'servidor' docker.

David Hernandez

student•

Solo faltaría explicar ¿Como hacer debug en visual studio code en modo conectado con docker?

Nicolas Alpargatero

student•

Es mejor ver el curso completo de docker. Aqui nos enseñan el alcance.

Norberto Iván Tolaba

student•

Vinculado así cree un archivo nuevo .py y se reflejó en el contenedor y pude correrlo sin problemas

Sergio Andrés Piratoba Forero

student•

Inmediatamente me voy a tomar el curso especifico para Docker que está acá en Platzi, que emoción.

Faustino Vasquez

student•

Instalacion basica de docker en Arch Linux

$ sudo pacman -Syu
$ sudo pacman -S docker docker-compose
$ sudo systemctl start docker.service
$ sudo systemctl enable docker.service
$ sudo docker info

$ sudo groupadd docker
$ sudo usermod -aG docker $USER

Isaac Bryan Ascanoa Roncall

student•

Me gusto correr la aplicacion como un profesional en docker. Es una experiencia muy hermosa. Es bueno seguir aprendiendo mas acerca de este programa usado en la industria.

Nelson Ricardo Ramírez García

student•

Gracias profe Nicolas. Muy buena clase. 👍

Daniel Salazar Munoz

student•

Genial esta clase resolvio una de mis grandes dudas con docker, no lo habia implementado por que cosidere que los cambios podrian implicar un proceso adicional, si esto es posible estoy seguro que es capaz de mucho mas.

services:
  app-csv:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - .:/app
```services: app-csv: build: context: . dockerfile: Dockerfile volumes: - .:/app

* `services:`: Aquí comienza la sección de definición de servicios en Docker Compose. Los servicios son contenedores que se ejecutan como parte de una aplicación.
* `app-csv:`: Este es el nombre del servicio que se está definiendo. En este caso, se llama "app-csv".
* `build:`: Aquí comienza la sección de construcción de la imagen del contenedor.
* `context: .`: Esto especifica que el contexto para la construcción de la imagen es el directorio actual (donde se encuentra el archivo de configuración).
* `dockerfile: Dockerfile`: Indica que se debe utilizar un archivo llamado "Dockerfile" en el directorio actual para construir la imagen del contenedor.
* `volumes:`: Esta sección permite definir volúmenes para el contenedor. En este caso, se está configurando un volumen.
* `- .:/app`: Esto establece una vinculación de volumen entre el directorio actual (representado por ".") y un directorio dentro del contenedor llamado "/app". Esto significa que cualquier cambio en el directorio actual se reflejará en tiempo real dentro del contenedor, lo que es útil para el desarrollo y la actualización continua de la aplicación en el contenedor.

Este fragmento de código configura un servicio de Docker llamado "app-csv" que utiliza un archivo Dockerfile para construir su imagen y establece un volumen para mantener el contenido actualizado en tiempo real entre el host y el contenedor. Esto es común en entornos de desarrollo y pruebas para facilitar el desarrollo de aplicaciones dentro de contenedores Docker

$ sudo pacman -Syu
$ sudo pacman -S docker docker-compose
$ sudo systemctl start docker.service
$ sudo systemctl enable docker.service
$ sudo docker info

$ sudo groupadd docker
$ sudo usermod -aG docker $USER

Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos

Introducción

Python en tu propio entorno de desarrollo local

Instalación en Windows (WSL) y Linux

Instalación en Mac

Python con VSCode

Python con Git y GitHub

Flujo de trabajo en Python

PIP y Entornos Virtuales

¿Qué es pip?

Gráficas en Python con PIP

¿Qué es un ambiente virtual?

Usando entornos virtuales en Python

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Práctica

Solicitudes HTTP con Requests

Pandas

Python para Backend: web server con FastAPI

Python en contenedores de Docker

¿Qué es Docker?

Instalación de Docker en Windows, macOS y Ubuntu

Dockerizando scripts de Python

Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos

Dockerizando web services

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