目录
一、基本命令
二、用案例来学习使用方法
🚀 Pull Python 3.11 镜像并创建命名容器
📋 其他有用命令
在容器中安装依赖
三、直接在镜像中安装依赖（创建自己定制的镜像）
四、在 cursor 中选用容器作为编译器
五、对于整个开发项目，可以同改镜像的 .json 配置文件，更好地管理项目。
附
一、基本命令
参考视频：40分钟的Docker实战攻略，一期视频精通Docker_哔哩哔哩_bilibili
安装桌面端部分可参考视频：官网安装
先打开docker的桌面版本，一直开着。
打开命令行窗口，
查看版本命令：docker --version
加速配置；
将
"registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://docker.1panel.live","https://hub.rat.dev"]复制到：docker桌面端.设置->Docker Engine：
粘贴上，粘贴结果如下：
列出所有镜像
docker images删除镜像
docker rmi 镜像ID拉取特定cpu架构的镜像：
拉取镜像：
docker pull python:3.11使用镜像创建并运行容器：（用模具做糕点）
docker run 镜像名字/镜像ID
docker run -d 镜像名字/镜像ID查看正在运行的容器：
docker ps宿主机与容器端口映射：（端口绑定）
docker run -p 80:80 镜像名字/镜像ID挂载卷 （ 目录绑定）联系宿主机与容器的目录
docker run -v 80:80 镜像名字/镜像ID删除容器：
docker rm 容器ID下载镜像命令：docker pull
docker pull python:3.11二、用案例来学习使用方法
在cursor中使用docker
🚀 Pull Python 3.11 镜像并创建命名容器
1. 拉取Python 3.11镜像：
docker pull python:3.112. 创建并运行名为camel_env的容器：
docker run -it --name camel_env -v ${PWD}:/app -w /app python:3.11 bash其中的 -v ${PWD}:/app 表示将当前目录和容器中的 app 目录进行捆绑。
3. 或者一步完成（推荐）：
docker run -it --name camel_env -v ${PWD}:/app -w /app python:3.11 bash📋 其他有用命令
停止正在运行的容器：
exit启动已存在的camel_env容器：
docker start -i camel_env这种方式启动的容器，使用exit后容器就直接停止运行了
进入运行中的camel_env容器：
docker exec -it camel_env bash（这个地方我测试了一下，在docker桌面端run容器后，在命令行窗口可以使用这个命令进入容器，其实上面那个命令就包含了运行容器并进入，但如果使用桌面端启动容器，再使用此命令进入容器的话，使用exit退出容器的时候容器不会停止运行）
在camel_env中运行Python脚本：（这个命令是没进入容器时使用的）
docker exec camel_env python /app/test.py进入容器后可直接用如下命令来运行脚本：
python /app/test.py删除容器（如需重新创建）：
docker rm camel_env查看容器状态：
docker ps -a这样您就有了一个基于Python 3.11的Docker环境，命名为camel_env！
在容器中安装依赖
进入容器后（就相当于linux的命令行窗口了），安装依赖：
pip install -r requirements.txt这里的依赖是安装到了容器中，原镜像环境并没有依赖。
三、直接在镜像中安装依赖（创建自己定制的镜像）
首先创建文件 Dockerfile，下面是一个示例：
# 使用Python 3.11作为基础镜像
FROM python:3.11# 设置工作目录
WORKDIR /app# 复制requirements.txt并安装依赖
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt# 复制项目文件到镜像
COPY . .# 设置环境变量
ENV PYTHONPATH=/app
ENV PYTHONUNBUFFERED=1# 默认运行test.py（可以在运行时覆盖）
CMD ["python", "test.py"]基于上述文件创建镜像命令：
docker build -t camel_env_custom .此时这个镜像名叫 camel_env_custom ，用它创建出来的容器，都已经包含依赖了。
使用上面创建的镜像可创建有依赖的容器：
# 基于这个镜像创建的每个容器都有依赖
docker run -it --name container1 camel_env_custom bash
docker run -it --name container2 camel_env_custom bash
docker run -it --name container3 camel_env_custom bash将自己的镜像push到官网：参考 这里
在命令行窗口登录docker hub：
docker login将镜像先打成 tag ：
docker tag camel_env_mirror tianhaoyan/docker_camel_env_mirror:camel_env_mirror然后将 tag pull 到 hub
拉取指定镜像
docker pull <用户名>/<镜像名>:<标签>
# 例如 docker pull username/myapp:latest 四、在 cursor 中选用容器作为编译器
使用上述方法先创建一个包含依赖的镜像，然后创建容器，将当前项目挂在到容器中的/app文件夹
docker run -v .:app -it --name container2 camel_env_custom bash法一：
随后在已安装的扩展（containers）界面，选中刚才创建的镜像，右击，选择 Attach cursor，这会新开一个窗口，在新开的窗口中点击 open folder（注意是左侧 connected to remote中的 open floder，选择容器中的/app文件夹，不要再打开本地文件夹），打开后，这里的工作目录是容器中，这个工作目录和原目录（另一个cursor窗口中的）是挂载着的，同删同改，注意原cursor窗口不要停止容器，否则第二个cursor窗口将断开。
要想第一个窗口exit到本地环境后，第二个窗口仍能正常连接容器，就得让容器不停止，可用使用在docker桌面端run容器的方法（这里如果载桌面端docker中打开的容器的话，在第一个cursor窗口的shell中 exit 退出容器的话，容器仍然不会停止，这样的话第二个cursor窗口就不会断开）
法二：
或在扩展 dev containers 界面，右击将要使用的容器，选择 Attach in current windows ，同样地打开容器中的 /app 文件夹，这个可用在当前窗口就连接到容器，不会有第二个窗口
注：一个新的容器需要新安装python扩展和debugger扩展（我也不知道为什么，为什么扩展会和环境有绑定呢？）
五、对于整个开发项目，可以同改镜像的 .json 配置文件，更好地管理整个项目的环境。
主要是下面的四个文件：
\Dockerfile
.devcontainer\devcontainer.json
.devcontainer\docker-compose.yml
\start-dev-container.ps1
待深入探索~
附
windows系统，默认docker是安装在C盘的，
拉取的镜像保存在：C:\Users\Administrator\AppData\Local\Docker\wsl\disk ，非常占用空间，可通过下面方法将镜像放在其他盘：
在桌面端，设置-->Resources-->Disk image location，更改即可。
