Python Web 项目（如 django, flask）有必要上 Docker 吗？感觉 virtualenv 的环境隔离已经够用了啊

[rogwan]

Docker 的主要优势是能让开发环境和生产环境保持一致，部署时也能方便扩容。

Python Web 项目，用 virtualenv 来隔离一个独立的环境，在 mac ， linux ， win 三种开发环境下，也都能隔离出一个通用的开发环境和依赖库文件。在部署生产机也用相同的 virtualenv 环境，包括扩容，也很干净方便。

现在都是用的云主机，实际上是在硬件上虚拟的计算环境，再在这个虚拟的环境中，再用 docker 虚拟一个开发环境，来开发和部署 Python web 项目，有必要吗？比 virtualenv 环境优势在哪儿？

[kanezeng]

刚开始用 Python 做项目不知道我对 virtualenv 的理解对不对。 VirutalEnv 你要先有服务器，然后在上面配好虚拟的环境，然后再部署自己的程序，对么？
docker 的话，写好 dockerfile 之后，这些是可以自动的，所以你需要自动化环境的时候就很方便，比如临时需要自动增加减少服务器的实例之类的

[KKKKKK]

virtualenv 只是用来隔离 Python 版本，做不到其他的隔离。

[pc10201]

virtualenv 做到包隔离， pyenv 能做 python 版本隔离， docker 的隔离性更好，但是有一些 openvz 的 vps 不支持

[tolerance]

一个项目用 python2.7,另一个用 python3.5

[smartdie]

建议了解一下持续交付之类运维的知识，如果放在开发上， docker 确实好处不明显。

[wyntergreg]

Docker 的主要优势是能让开发环境和生产环境保持一致，部署时也能方便扩容。

这是虚拟环境的主要优势，不是 docker 的优势

docker 的优势比这多多了

不然为什么有虚拟机还要用 docker ？

[deadEgg]

“ Docker 的主要优势是能让开发环境和生产环境保持一致”

这句话理解起来有偏差。

Docker 的主要优势的是让 生产环境和理想生产环境一致。

简单理解可以是同一个虚拟环境，所以方便大规模部署，比如分布式。

这仅仅是交付上的，如果有大规模计算的话存在 docker 的编排系统会更好地对多容器的策略管理

回答楼主问题

1. 现在都是用的云主机，实际上是在硬件上虚拟的计算环境，再在这个虚拟的环境中，再用 docker 虚拟一个开发环境，来开发和部署 Python web 项目，有必要吗

如果同一个程序需要部署 1000 台主机，假如这 1000 台主机是同时有硬件和软件差异的， docker 可以提供一致性的条件

2. 比 virtualenv 环境优势在哪儿

假设这样一个场景，如果同一个程序需要部署 1000 台主机，假如这 1000 台主机是同时有硬件和软件差异的，你的 python 程序对系统软件有需求(比如需求特定操作系统依赖) ，那你需要对 1000 台都去 cherk 这个依赖的正确性。

再假设这样一个场景，如果你的环境被黑了， docker 也可以提供一个更安全的环境。

[janxin]

@deadEgg 实际上安全作用很小，这个是另外一个话题

其实 Virtualenv 比较麻烦的一个点在于如果需要 C/C++依赖时这个就很麻烦了，就像 @deadEgg 提到的那样，对运维带来的收益比开发大得多。

[rogwan]

@deadEgg 从两个角度分开去看， Docker 优势又都不怎么突出了啊：
1 、关于开发环境和生产环境的一致性：用 venv 也可以解决“我本机上跑通了的啊，怎么线上挂了”的问题 。
2 、云主机的部署和运维：也不需要每台机器装系统&配置环境，直接镜像部署就可以，也比较方便的。

[9hills]

python-lxml 等一票 c/c++依赖表示 virtualenv 只能说是很一般的隔离。。。

[phithon]

@rogwan
一看你就没装过 pillow 、 python-lxml 、 psycopg2 。昨天还有人跟我反馈他在 centos 上死也装不好 psycopg2 。
楼上说得对~

[timothyqiu]

virtualenv 只是用来隔离不同工程所需的不同的依赖的。

[deadEgg]

@rogwan

1. 11 楼回复正解
2. 镜像部署相比 docker 有缺点，缺点在于分布式的粒度没有 docker 小， docker 他的实现不是基于虚拟化而是基于 chroot 、 namespace 、 cgourp 这些存在于本机内核的环境隔离(所以很轻量)，比如说一台物理机你跑虚拟化的资源肯定比不上 docker 的资源占用小。

[rogwan]

@deadEgg 你说到要点上了，我知道差别啦，赞

[qweweretrt515]

docker 是一个文本文件，里面写好了命令，在服务器执行一下，然后你就去喝咖啡， 你的项目会自动部署好

你用 pyv 还要自己一个命令一个命令的弄半天

这就是差距

[lightening]

没什么必须的。适合自己的就是最好的。

Docker 的优势是一个用一个 Dockerfile 可以方便的 scale 出任意台一样的主机。

缺点是你需要付出额外的成本来进行配置。每个 container 要做成 stateless 的，数据库要用外置。如果你的项目很小，这个是额外的麻烦。

多台主机部署和运维可以用 Ansible 啊。也不一定要 Docker 。

[param]

用 docker 的好处，难道不是在 PostgreSQL 、 Redis 、 elastic search 这些组件上吗？全都 docker 化了。

[param]

我在尝试用 docker-compose 部署 Django 项目

[poke707]

部署时好处比较明显，因为内部的复杂度都被容器屏蔽了。

除非出于好奇或学习的目的，在使用这个或那个系统时是不需要关心内部的。

但对于足够简单的项目，不用容器也复杂不了多少。

[janxin]

@poke707 在集群上做容器编排简直就是小公司噩梦…