docker 使用小记
由于最近需要在几台电脑上配置相同的环境，几台电脑的操作系统不一样，而且配置一台所需要的步骤是比较繁琐的，因此就想到了用 docker，下面是使用 docker 构造镜像并且在不同的电脑上使用这个镜像的记录。
docker 支持多个平台，各个平台上具体的安装步骤可参考官方文档。
docker 提供了一个镜像仓库，当从docker镜像仓库中下载的镜像不能满足我们的需求时，我们可以通过以下两种方式对镜像进行更改
- 从已经创建的容器中更新镜像，并且提交这个镜像
- 使用 Dockerfile 指令来创建一个新的镜像
这里采用的是第一种方法，由于我这里需要的是python环境，因此先 pull
一个 python 镜像作为基础镜像（可以通过 docker search python
找到相关的镜像，这里 pull 的是官方的pytohn 3.5 镜像）, 命令如下
docker pull python:3.5
等到镜像 pull 下来后，可以通过以下命令进入镜像中
docker run -t -i python:3.5 /bin/bash
这里 -t -i 含义如下
-t : 在新容器内指定一个伪终端或终端。 -i :
允许你对容器内的标准输入 (STDIN) 进行交互
这样便可进入装有 python 3.5的系统（默认是ubuntu），然后在其中像普通的系统一样通过 apt 和 pip 配置所需要的软件和库即可
配置完成后注意不能马上退出这个容器，因为在这个容器中的修改默认是不会影响到原来的镜像的，也就是说如果退出后在进入 python:3.5 镜像所创建的容器中，所安装的这些库会完全消失，因此需要将这个配置过的容器另存为一个新的镜像，具体做法如下
首先原来的容器不能退出，另开一个终端，通过 docker ps
命令获得修改过的容器的 id ，如下图所示
然后 docker commit id new_image
命令将这个修改过的容器存为新的镜像，这里的 id
不一定要写全，只要能跟其他的容器id区分开来，写前几个字符也可以。
如下所示是将前面的容器另存为镜像 modified_python,
并且通过 docker images 查看到该创建的镜像的时间和大小。
如果要将这个容器分发到其他机器，可以先将这个镜像上传到 docker 官方的中央仓库(需要注册账号），其他机器再从中央仓库 pull 下来，但是这样可能会存在着网速过慢的问题，因此可以在本地导出容器，然后直接拷贝到其他机器导入，具体操作如下
首先通过 docker ps -a 查看本地使用的容器，然后通过
docker export id > tar_file 将容器导出到
tar_file 中, 其中容器 id
的书写规则同上。如下是将上面配置过的 python 环境导出到
ubuntu_python.tar
通过这个文件导入为镜像也很简单，通过
cat tar_file | docker import image_name 即可将
tar_file 导入为 image_name 镜像
其他的一些值得注意的地方就是 -v 参数可以将本地的目录挂到 docker
的目录中，从而可以在容器中写入本地磁盘，具体语法为
-v local_dir:contain_dir, 当容器中的
container_dir 不存在时会自动创建这个目录。
参考资料：