Разбор особенностей официального Docker-образа Python

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.
Официальный Docker-образ Python весьма популярен. Кстати, я и сам рекомендовал одну из его вариаций в качестве базового образа. Но многие программисты не вполне понимают того, как именно он работает. А это может привести к путанице и к возникновению различных проблем.



В этом материале я собираюсь поговорить о том, как создан этот образ, о том, какую он может принести пользу, о его правильном использовании и о его ограничениях. В частности, я разберу тут его вариант python:3.8-slim-buster (в состоянии, представленном файлом Dockerfile от 19 августа 2020 года) и по ходу дела остановлюсь на самых важных деталях.

Читаем файл Dockerfile


▍Базовый образ


Начнём с базового образа:

FROM debian:buster-slim

Оказывается, что базовым образом для python:3.8-slim-buster является Debian GNU/Linux 10 — текущий стабильный релиз Debian, известный ещё как Buster (релизы Debian называют именами персонажей из «Истории игрушек»). Бастер — это, если кому интересно, собака Энди.

Итак, в основе интересующего нас образ лежит дистрибутив Linux, который гарантирует его стабильную работу. Для этого дистрибутива периодически выходят исправления ошибок. В варианте slim установлено меньше пакетов, чем в обычном варианте. Там, например, нет компиляторов.

▍Переменные среды


Теперь взглянем на переменные среды. Первая обеспечивает как можно более раннее добавление /usr/local/bin в $PATH.

# обеспечивает выбор локальной версии python, а не версии, входящей в состав дистрибутива
ENV PATH /usr/local/bin:$PATH

Образ устроен так, что установка Python выполняется в /usr/local. В результате данная конструкция обеспечивает то, что по умолчанию будут использоваться установленные исполняемые файлы.

Далее — взглянем на настройки языка:

# http://bugs.python.org/issue19846
# > В настоящий момент настройка "LANG=C" в Linux *полностью выводит из строя Python 3*, а это плохо.
ENV LANG C.UTF-8

Насколько я знаю, современный Python 3, по умолчанию, и без этой настройки, использует UTF-8. Поэтому я не уверен в том, что в наши дни в исследуемом Dockerfile нужна эта строка.

Здесь есть и переменная окружения, содержащая сведения о текущей версии Python:

ENV PYTHON_VERSION 3.8.5

В Dockerfile есть ещё переменная окружения с GPG-ключом, используемая для верификации загружаемого исходного кода Python.

▍Зависимости времени выполнения


Python, для работы, нужны некоторые дополнительные пакеты:

RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    ca-certificates \
    netbase \
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

Первый пакет, ca-certificates, содержит список сертификатов стандартных центров сертификации. Нечто подобное используется браузером для проверки -адресов. Это позволяет Python, wget и другим инструментам проверять сертификаты, предоставляемые серверами.

Второй пакет, netbase, выполняет установку в /etc нескольких файлов, необходимых для настройки соответствия определённых имён с некоторыми портами и протоколами. Например, /etc/services отвечает за настройку соответствия имён сервисов, вроде https, с номерами портов. В данном случае это 443/tcp.

▍Установка Python


Теперь выполняется установка набора инструментальных средств компиляции. А именно, загружается и компилируется исходный код Python, после чего деинсталлируются ненужные пакеты Debian:

RUN set -ex \
  \
  && savedAptMark="$(apt-mark showmanual)" \
  && apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    dpkg-dev \
    gcc \
    libbluetooth-dev \
    libbz2-dev \
    libc6-dev \
    libexpat1-dev \
    libffi-dev \
    libgdbm-dev \
    liblzma-dev \
    libncursesw5-dev \
    libreadline-dev \
    libsqlite3-dev \
    libssl-dev \
    make \
    tk-dev \
    uuid-dev \
    wget \
    xz-utils \
    zlib1g-dev \
# с релиза Stretch "gpg" больше по умолчанию в дистрибутив не входит
    $(command -v gpg > /dev/null || echo 'gnupg dirmngr') \
  \
  && wget -O python.tar.xz "https://www.python.org/ftp/python/${PYTHON_VERSION%%[a-z]*}/Python-$PYTHON_VERSION.tar.xz" \
  && wget -O python.tar.xz.asc "https://www.python.org/ftp/python/${PYTHON_VERSION%%[a-z]*}/Python-$PYTHON_VERSION.tar.xz.asc" \
  && export GNUPGHOME="$(mktemp -d)" \
  && gpg --batch --keyserver ha.pool.sks-keyservers.net --recv-keys "$GPG_KEY" \
  && gpg --batch --verify python.tar.xz.asc python.tar.xz \
  && { command -v gpgconf > /dev/null && gpgconf --kill all || :; } \
  && rm -rf "$GNUPGHOME" python.tar.xz.asc \
  && mkdir -p /usr/src/python \
  && tar -xJC /usr/src/python --strip-components=1 -f python.tar.xz \
  && rm python.tar.xz \
  \
  && cd /usr/src/python \
  && gnuArch="$(dpkg-architecture --query DEB_BUILD_GNU_TYPE)" \
  && ./configure \
    --build="$gnuArch" \
    --enable-loadable-sqlite-extensions \
    --enable-optimizations \
    --enable-option-checking=fatal \
    --enable-shared \
    --with-system-expat \
    --with-system-ffi \
    --without-ensurepip \
  && make -j "$(nproc)" \
    LDFLAGS="-Wl,--strip-all" \
  && make install \
  && rm -rf /usr/src/python \
  \
  && find /usr/local -depth \
    \( \
      \( -type d -a \( -name test -o -name tests -o -name idle_test \) \) \
      -o \( -type f -a \( -name '*.pyc' -o -name '*.pyo' -o -name '*.a' \) \) \
      -o \( -type f -a -name 'wininst-*.exe' \) \
    \) -exec rm -rf '{}' + \
  \
  && ldconfig \
  \
  && apt-mark auto '.*' > /dev/null \
  && apt-mark manual $savedAptMark \
  && find /usr/local -type f -executable -not \( -name '*tkinter*' \) -exec ldd '{}' ';' \
    | awk '/=>/ { print $(NF-1) }' \
    | sort -u \
    | xargs -r dpkg-query --search \
    | cut -d: -f1 \
    | sort -u \
    | xargs -r apt-mark manual \
  && apt-get purge -y --auto-remove -o APT::AutoRemove::RecommendsImportant=false \
  && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
  \
  && python3 --version

Тут происходит много всего, но самое важное — это следующее:

  1. Python устанавливается в /usr/local.
  2. Удаляются все .pyc-файлы.
  3. Пакеты, в частности — gcc и прочие подобные, которые были нужны для компиляции Python, удаляются после того, как необходимость в них пропадает.

Из-за того, что всё это происходит в единственной команде RUN, в итоге компилятор не сохраняется ни в одном из слоёв, что помогает поддерживать компактный размер образа.

Тут можно обратить внимание на то, что Python для компиляции нужна библиотека libbluetooth-dev. Мне это показалось необычным, поэтому я решил в этом разобраться. Как оказалось, Python может создавать Bluetooth-сокеты, но только в том случае, если он скомпилирован с использованием этой библиотеки.

▍Настройка символьных ссылок


На следующем шаге работы /usr/local/bin/python3 назначается символьная ссылка /usr/local/bin/python, что позволяет вызывать Python разными способами:

# создание некоторых полезных символьных ссылок, присутствие которых ожидается в системе
RUN cd /usr/local/bin \
  && ln -s idle3 idle \
  && ln -s pydoc3 pydoc \
  && ln -s python3 python \
  && ln -s python3-config python-config

▍Установка pip


У менеджера пакетов pip имеется собственный график выхода релизов, отличающийся от графика релизов Python. Например, в этом Dockerfile выполняется установка Python 3.8.5, выпущенного в июле 2020. А pip 20.2.2 вышел в августе, уже после выхода Python, но Dockerfile устроен так, чтобы была бы установлена свежая версия pip:

# если эту переменную назвать "PIP_VERSION", то pip выдаёт ошибку: "ValueError: invalid truth value '<VERSION>'"
ENV PYTHON_PIP_VERSION 20.2.2
# https://github.com/pypa/get-pip
ENV PYTHON_GET_PIP_URL https://github.com/pypa/get-pip/raw/5578af97f8b2b466f4cdbebe18a3ba2d48ad1434/get-pip.py
ENV PYTHON_GET_PIP_SHA256 d4d62a0850fe0c2e6325b2cc20d818c580563de5a2038f917e3cb0e25280b4d1

RUN set -ex; \
  \
  savedAptMark="$(apt-mark showmanual)"; \
  apt-get update; \
  apt-get install -y --no-install-recommends wget; \
  \
  wget -O get-pip.py "$PYTHON_GET_PIP_URL"; \
  echo "$PYTHON_GET_PIP_SHA256 *get-pip.py" | sha256sum --check --strict -; \
  \
  apt-mark auto '.*' > /dev/null; \
  [ -z "$savedAptMark" ] || apt-mark manual $savedAptMark; \
  apt-get purge -y --auto-remove -o APT::AutoRemove::RecommendsImportant=false; \
  rm -rf /var/lib/apt/lists/*; \
  \
  python get-pip.py \
    --disable-pip-version-check \
    --no-cache-dir \
    "pip==$PYTHON_PIP_VERSION" \
  ; \
  pip --version; \
  \
  find /usr/local -depth \
    \( \
      \( -type d -a \( -name test -o -name tests -o -name idle_test \) \) \
      -o \
      \( -type f -a \( -name '*.pyc' -o -name '*.pyo' \) \) \
    \) -exec rm -rf '{}' +; \
  rm -f get-pip.py

После выполнения этих операций, как и прежде, удаляются все .pyc-файлы.

▍Точка входа в образ


В итоге в Dockerfile указывается точка входа в образ:

CMD ["python3"]

Используя CMD вместо ENTRYPOINT мы, запуская образ, по умолчанию получаем доступ к python:

$ docker run -it python:3.8-slim-buster
Python 3.8.5 (default, Aug  4 2020, 16:24:08)
[GCC 8.3.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

Но, при необходимости, можно указывать при запуске образа и другие исполняемые файлы:

$ docker run -it python:3.8-slim-buster bash
root@280c9b73e8f9:/#

Итоги


Вот что мы узнали, разобрав Dockerfile официального Python-образа slim-buster.

▍В состав образа входит Python


Хотя это и может показаться очевидным, стоит обратить внимание на то, как именно Python включён в состав образа. А именно, сделано это путём его самостоятельной установки в /usr/local.

Программисты, использующие этот образ, порой совершают одну и ту же ошибку, которая заключается в повторной установке Debian-версии Python:

FROM python:3.8-slim-buster

# Делать этого не нужно:
RUN apt-get update && apt-get install python3-dev

При выполнении этой команды RUN Python будет установлен ещё раз, но в /usr, а не в /usr/local. И это, как правило, будет не та версия Python, которая установлена в /usr/local. А программисту, который воспользовался вышеприведённым Docker-файлом, вероятно, не нужны две разные версии Python в одном и том же образе. Это, в основном, является причиной путаницы.

А если же кому-то и правда нужна Debian-версия Python, то лучше будет использовать в качестве базового образа debian:buster-slim.

▍В образ входит самая свежая версия pip


Например, самый свежий релиз Python 3.5 состоялся в ноябре 2019, но Docker-образ python:3.5-slim-buster включает в себя pip, который вышел в августе 2020. Это (обычно) хорошо, так как означает, что в нашем распоряжении оказываются самые свежие исправления ошибок и улучшения производительности. Это, кроме того, значит, что мы можем пользоваться поддержкой более новых вариантов «колёс».

▍Из образа удаляются все .pyc-файлы


Если хочется немного ускорить загрузку системы, то можно самостоятельно скомпилировать исходный код стандартной библиотеки в формат .pyc. Делается это с помощью модуля compileall.

▍Образ не выполняет установку обновлений безопасности Debian


Хотя базовые образы debian:buster-slim и python часто обновляются, имеется определённый промежуток между моментами выхода обновлений безопасности Debian и включением их в образы. Поэтому нужно самостоятельно устанавливать обновления безопасности для базового дистрибутива Linux.

Какими Docker-образами вы пользуетесь для выполнения Python-кода?

Источник: https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/516310/


Интересные статьи

Интересные статьи

Сегодня, 05.10.2020 ожидается выход стабильной версии Python 3.9.0. Новая версия будет получать обновления с исправлениями примерно каждые 2 месяца в течение примерно 18 месяцев. Чере...
Все чаще мы видим в смартфонах так называемые 3D-сенсоры, или сенсоры глубины. Большинство из них также называют ToF-сенсорами аналогично одноименной технологии. По слухам, такой сенс...
13 лет назад начался эксперимент по использованию Python в больших сервисах Яндекса. Эксперимент получился удачным (кто бы сомневался!) и Python начал свое победное поползновение по с...
Компании растут и меняются. Если для небольшого бизнеса легко прогнозировать последствия любых изменений, то у крупного для такого предвидения — необходимо изучение деталей.
Автокэширование в 1с-Битрикс — хорошо развитая и довольно сложная система, позволяющая в разы уменьшить число обращений к базе данных и ускорить выполнение страниц.