Лекція 2

Технології контейнеризації Python-додатків: використання Docker.

Презентація до лекції частина 1

Презентація до лекції частина 2

План 

Частина 1

1. Вступ до контейнеризації та віртуалізації. Відмінності між віртуальними машинами та контейнерами;
2. Переваги використання Docker у розробці Python-додатків;
3. Основні компоненти Docker: образи, контейнери, Docker Hub;
4. Типові сценарії використання Docker у розробці та деплої Python-додатків;
5. Встановлення Docker та перевірка робочого середовища;
6. Створення першого контейнера з офіційного Python-образу та запуск простого Python-скрипту;
7. Практична вправа: запуск Python-контейнера та взаємодія з терміналом контейнера.

Частина 2

1. Структура Dockerfile та основні інструкції (FROM, COPY, RUN, CMD, EXPOSE, ENV);
2. Написання Dockerfile для Python-додатку;
3. Збірка Docker-образу з Dockerfile;
4. Запуск контейнера з власного образу;
5. Робота з Docker Hub: публікація образів та їх завантаження;
6. Типові помилки при контейнеризації Python-додатків та способи їх усунення;
7. Практична вправа: створення Dockerfile, збірка образу та запуск контейнера з Python-додатком.

Мета лекції:
Надати слухачам базові знання та практичні навички з використання технологій контейнеризації у Python-розробці. Сформувати розуміння архітектури Docker, навчити створювати власні образи та керувати контейнерами для ефективної роботи з Python-додатками.

Конкретні очікувані результати:

1. Розуміння відмінностей між віртуалізацією (VM) та контейнеризацією;
2. Знання ключових переваг Docker у Python-розробці (ізоляція середовища, портативність, масштабованість);
3. Ознайомлення з архітектурою Docker: образи, контейнери, реєстри, клієнт-серверна модель;
4. Уміння створювати простий Dockerfile та збирати власний Docker-образ;
5. Практичні навички запуску контейнерів з Python-додатками;
6. Розуміння типових сценаріїв використання Docker (локальна розробка, деплоймент, CI/CD).

Лекція спрямована на те, щоб слухачі не лише знали що робити, а й розуміли чому ці інструменти важливі для ефективної розробки, а також могли застосовувати отримані знання для самостійного створення проектів.

Анотація до лекції: 

Лекція присвячена вивченню технологій контейнеризації Python-додатків із використанням платформи Docker, що є сучасним стандартом у сфері розробки та розгортання програмного забезпечення. У ній розглядаються ключові концепції віртуалізації та контейнеризації, їхні відмінності та переваги, що дозволяють ефективно ізолювати середовище виконання та забезпечувати масштабованість програмних систем.

Лекція присвячена ключовій сучасній технології контейнеризації Docker та її застосуванню для розробки, тестування та розгортання Python-додатків. Ця тема є логічним продовженням вивчення інструментів управління середовищами (venv), пропонуючи потужніший рівень ізоляції та портативності.

Перша частина фокусується на фундаментальних засадах. Спочатку розглядаються поняття віртуалізації та контейнеризації, пояснюються їхні відмінності та переваги контейнерного підходу. Особлива увага приділяється перевагам Docker для Python-розробників: вирішення проблеми несумісності середовищ, гарантована відтворюваність, спрощення спільної роботи та процесу CI/CD, ефективне використання ресурсів. Далі детально аналізується архітектура Docker: ключові компоненти (образи як шаблони, контейнери як запущені екземпляри, реєстри на кшталт Docker Hub для зберігання образів), принципи їхньої взаємодії та життєвий цикл. Завершується частина оглядом типових сценаріїв використання Docker у Python-екосистемі: від локальної розробки та тестування до розгортання веб-сервісів, пакетної обробки даних та створення мікросервісних архітектур.

Друга частина переходить до практичної реалізації. Центральним елементом є Dockerfile – текстовий файл з інструкціями для автоматизованої збірки Docker-образу. Слухачі детально вивчать його структуру та основні інструкції (FROM, WORKDIR, COPY, RUN, CMD, ENTRYPOINT), зосереджуючись на специфіці створення образів для Python-проектів (вибір відповідного базового образу Python, встановлення залежностей через pip, копіювання вихідного коду). Практична складова лекції включає збірку Docker-образу за допомогою команди docker build та розбір поширених помилок. Завершальний етап – запуск та управління контейнерами: використання docker run для запуску контейнера з створеного образу, налаштування мережевих портів, монтування томів для збереження даних, а також базові команди для моніторингу (docker ps) та зупинки (docker stop) контейнерів. Демонструється, як запущений контейнер ізолює Python-додаток разом з усіма його залежностями та середовищем виконання.

Лекція поєднує теоретичне обґрунтування необхідності Docker для Python-розробки з інтенсивною практичною роботою, спрямованою на формування навичок самостійного створення Docker-образів для власних Python-проектів. Слухачі отримають інструменти для значного підвищення ефективності, надійності та переносимості своїх додатків на будь-яке середовище виконання.

Лекція поєднує теоретичні знання та практичні приклади, що забезпечує слухачам цілісне уявлення про можливості Docker та його значення для сучасної Python-розробки.

Ключові теми:

• Віртуалізація, контейнеризація;
• Архітектура Docker: образи, контейнери, реєстри;
• Dockerfile та інструкції для Python-додатків;
• Збірка та запуск контейнерів;
• Сценарії застосування Docker у Python-розробці.