元学习MAML训练程序流程图
2025/12/25 19:36:14
文章目录
- 案例1：企业级Python Web服务（Flask+多阶段+安全优化）
- 场景定位
- Dockerfile（命名：Dockerfile-flask）
- 配套文件
- 构建&测试命令
- 企业级优化点
- 案例2：数据科学应用（Pandas+Alpine兼容+依赖优化）
- 场景定位
- Dockerfile（命名：Dockerfile-datascience）
- 配套文件
- 构建&测试命令
- 企业级优化点
- 案例3：极致精简的Python二进制打包（Scratch+PyInstaller）
- 场景定位
- Dockerfile（命名：Dockerfile-scratch）
- 配套文件（check_config.py：配置检查工具）
- 构建&测试命令
- 企业级优化点
- 案例4：多架构Python镜像（AMD64/ARM64）
- 场景定位
- Dockerfile（命名：Dockerfile-multiarch）
- 配套文件
- 构建&测试命令（需Docker Buildx）
- 企业级优化点
- 案例5：企业私有仓库适配+CI/CD友好的Dockerfile
- 场景定位
- Dockerfile（命名：Dockerfile-private-registry）
- 构建&测试命令（CI/CD流水线示例）
- 企业级优化点
- 通用企业级落地准则（所有案例适用）
以下5个实操案例均基于企业级环境设计，覆盖Web服务、数据科学、极致精简、多架构适配、私有仓库合规五大核心场景，兼顾体积优化、安全合规、可复现性、CI/CD友好四大企业级准则，可直接落地到生产/测试环境。
案例1：企业级Python Web服务（Flask+多阶段+安全优化）
场景定位
生产环境轻量级Web服务（Flask），要求：非root运行、体积精简、日志可采集、信号优雅退出、依赖缓存优化。
Dockerfile（命名：Dockerfile-flask）
# ===================== 构建阶段 ===================== # 基础镜像：完整版Python（用于编译依赖） ARG PYTHON_VERSION=3.9 FROM python:${PYTHON_VERSION} AS builder # 构建参数（CI/CD可动态传入） ARG PIP_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ARG WORKDIR=/app # 配置缓存目录，加速依赖安装 WORKDIR ${WORKDIR} COPY requirements.txt . # 生成wheel包（缓存依赖，避免重复编译） RUN pip wheel --no-cach