Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos
Contenido del curso
PIP y Entornos Virtuales
Práctica
Python en contenedores de Docker
Próximos pasos
Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos
Docker para el día a día: automatizando la vinculación de archivos
Contenido del curso
Mateo Paloma
Jorge Morales
iecgerman .
Diego Jurado
Sebastian Lopez Acero
Jeinfferson Bernal G
JULIO ALFONSO MESA PÉREZ
david jurado
Angel Diaz
Alan Avelino
EDWING ALFONSO ARENAS RUEDA
Carlos Francisco Robles
Martin Freire
Carlos Francisco Robles
Marco Esparza
Company_adminPablo Campiño
Francisco Javier Torres Acosta
Faustino Vasquez
Sergio Andrés Piratoba Forero
Fabian Chacon
Alejandro Villamizar
Juan Cortez
Carlos Francisco Robles
Norberto Iván Tolaba
Robert Yesid Barrios Acendra
Isaac Bryan Ascanoa Roncall
Fabian Chacon
David Hernandez
Nicolas Alpargatero
Norberto Iván Tolaba
Nelson Ricardo Ramírez García
Daniel Salazar Munoz
ya puse en mi cv, conocimiento en docker
ajajajajaj
Sr en Docker
Si, muy bueno el curso renovado. No obstante este tema de docker me parece mejor remitirlo al curso específico que ya existe en Platzi.
Hola, ya existe https://platzi.com/cursos/docker-fundamentos/
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
Muchas gracias.
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.
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.
Excelente profesor, curso y sobre todo me llevo todo el aprendizaje de este curso tan cool!
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
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
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
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 = *****
volumes:
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.
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
Inmediatamente me voy a tomar el curso especifico para Docker que está acá en Platzi, que emoción.
Somos dos 👀
docker como te odio me comio como 30gb de almacenamiento
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.
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
COMANDOS:
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.
Total!
Solo faltaría explicar ¿Como hacer debug en visual studio code en modo conectado con docker?
Es mejor ver el curso completo de docker. Aqui nos enseñan el alcance.
Vinculado así cree un archivo nuevo .py y se reflejó en el contenedor y pude correrlo sin problemas
Gracias profe Nicolas. Muy buena clase. 👍
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.