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Python数据分析中，如何使用Docker Compose管理多个容器？

news 2025/10/27 10:18:49

Python数据分析中，如何使用Docker Compose管理多个容器？

摘要：在Python数据分析中，Docker Compose 用于编排多容器应用，如一个容器运行分析脚本（e.g., Pandas处理数据），另一个运行数据库（e.g., Postgres存储数据集），第三个运行Jupyter Notebook进行交互式分析。这确保环境一致、依赖隔离，并简化启动/停止。

为什么使用Docker Compose？

数据分析常涉及多组件（如脚本 + DB + 可视化工具），Compose允许YAML文件定义所有服务，一键管理。
支持依赖顺序（e.g., 等待DB就绪再启动脚本）。

详细流程（使用PyCharm）：

准备Python项目：
- 在PyCharm中创建一个Python项目。
- 添加依赖：创建requirements.txt（e.g., pandas, sqlalchemy, jupyter）。
- 创建分析脚本（e.g., analysis.py：使用Pandas读取CSV，进行分析，存入DB）。
安装Docker插件（如果未安装）：Settings → Plugins → 搜索"Docker" → 安装并配置连接。

创建Dockerfile for Python服务（项目根目录）：

FROM python:3.9-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY . .
CMD ["python", "analysis.py"]  # 或 jupyter notebook

创建docker-compose.yml（项目根目录）：

示例：Python分析服务 + Postgres DB + Jupyter服务。

version: '3.8'
services:analysis:build: .depends_on:- dbvolumes:- .:/app  # Bind mount for code hot-reloadenvironment:- DB_HOST=db- DB_USER=postgres- DB_PASSWORD=examplecommand: python analysis.py  # 运行分析脚本jupyter:image: jupyter/datascience-notebook:latestports:- "8888:8888"volumes:- .:/home/jovyan/work  # Mount local dir for notebooksdepends_on:- dbdb:image: postgres:13environment:POSTGRES_PASSWORD: examplePOSTGRES_DB: analysis_dbports:- "5432:5432"volumes:- pg-data:/var/lib/postgresql/data  # Persistent volume for DBvolumes:pg-data:

analysis：运行Python脚本，连接DB。
jupyter：交互式Notebook，访问相同数据。
db：Postgres存储分析数据。

配置PyCharm运行：
- 右键docker-compose.yml → Run 'docker-compose up'（PyCharm会构建并启动所有容器）。
- 或者命令行：docker-compose up -d（后台运行）。
测试和使用：
- 访问Jupyter：浏览器localhost:8888（token从日志获取）。
- 在脚本中连接DB（e.g., 使用SQLAlchemy）：engine = create_engine('postgresql://postgres:example@db:5432/analysis_db')。
- 运行分析：脚本处理数据，存入DB。重启容器，数据持久。
- 停止：docker-compose down（保留卷数据）或docker-compose down -v（删除卷）。
扩展：
- 添加网络：默认Compose创建网络，确保服务间通信。
- 环境变量：用于配置（如API密钥）。