【Docker】docker部署conda并激活环境

原文作者：我辈李想
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前言

在使用docker的过程中，跟着官方文档或各种教程都是很顺利的，在实际项目中，我碰到了一个docker部署conda镜像容器，实际程序是在虚拟环境slab中，不是base。项目是我从其他人手中接过来的，每次更新docker镜像时，都是pull镜像、run进入容器，更新环境，commit、push仓库。一直有个不一样的想法在冲击我，能不能直接用dockerfile创建镜像，然后直接push仓库。现在就有了这篇博客。

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一、新建dockerfile文件

创建Dockerfile_conda文件，我们已经按照docker配置写入相关命令，内容如下：

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH
# 创建slab环境
RUN conda create --name slab python=3.9 
# 激活slab环境
RUN conda activate slab
# 安装python库
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream

主要关注RUN的三个命令，这是我们正常使用conda的命令。

二、使用build创建镜像

docker build -t pika_conda -f Dockerfile_conda .

因为dockerfile配置问题，这个无法创建镜像

1.报错：Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate’.

这个报错我们仔细看时让我们使用conda init **，如果是在linux系统，可以这么干，但是在docker容器中，这个命令无效。

我参考了这篇博客，在dockerfile中加入一条命令，现在dockerfile内容如下：

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH
# 创建slab环境
RUN conda create --name slab python=3.9 
# 激活slab环境
RUN source activate slab
# RUN conda activate slab
# 安装python库
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream

2.报错：source - not found

现在还不能确定虚拟环境是否激活成功，因为我们是docker镜像，无法直接使用source。我有找了一篇博客，现在dockerfile内容如下：

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH
# 创建slab环境
RUN conda create --name slab python=3.9 
# 激活slab环境
RUN /bin/bash -c "source activate slab"
# RUN conda activate slab
# 安装python库
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream

现在的dockerfile已经可以成功创建镜像了。

三、使用run启动并进入容器

docker run -it --name myconda_test pika_conda:latest /bin/bash

这里有个问题，虽然我们进入了容器，但是默认激活的环境还是base
我们还需要修改dockerfile文件，内容如下：

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH
# 创建slab环境
RUN conda create --name slab python=3.9 
# 激活slab环境
RUN /bin/bash -c "source activate slab"
# RUN conda activate slab
# 激活默认环境
RUN echo "conda activate slab" >> ~/.bashrc
# 安装python库
RUN pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream

网络上有将conda activate slab放在CMD中,也可以实现上述的效果，但是这样有一个风险。我们这个镜像最终会被其他dockerfile文件from，新的dockerfile中也存在CMD，可能被覆盖。

四、检查虚拟环境是否激活，并安装了包

在容器中，我们直接使用pip list 查看python的三方包，我们可以看到已经成功安装了。

最后我整理了一下dockerfile的内容，下面的是最终版文件。

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH

RUN conda create --name slab python=3.9 \
    && /bin/bash -c "source activate slab" \
    && echo "conda activate slab" >> ~/.bashrc \
    && pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream

五、通过conda参数实现安装python包

通过上文，我们是按照正常的conda使用路线完成了python包安装至指定虚拟环境。因为pip默认是直接安装至base环境，我们可以通过需改conda设置，实现包安装至slab，这是一个环境变量CONDA_DEFAULT_ENV。dockerfile的终版内容如下：

FROM continuumio/miniconda3 AS base
WORKDIR /slab

ENV PATH /opt/conda/envs/slab/bin:$PATH
ENV CONDA_DEFAULT_ENV $slab

RUN conda create --name slab python=3.9 \
    && echo "conda activate slab" >> ~/.bashrc \
    && pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple \
    uvicorn fastapi python-dotenv redis requests pymysql pandas \
    jsonpath sqlalchemy python-docx cx_Oracle schedule rabbitpy \
    pika python-multipart openpyxl superstream xlsxwriter pytest