14. Docker: основи

Довідник бонус-уроку «Linux для розробника»

Розділ перевірено: кожну команду виконано в контейнерах Ubuntu, Debian і python:3.12-slim. Урок з вправами — Бонус. Linux. Docker для проєкту курсу — урок 49; Compose — урок 50.

Навіщо це потрібно

"На моєму ноутбуці все працює" — класична фраза, яка руйнує продуктивність команди. На ноутбуці Python 3.11, на сервері — 3.9. На ноутбуці PostgreSQL 15, на CI — 13. Наслідок: баги, які неможливо відтворити.

Docker вирішує цю проблему: весь проєкт разом із залежностями упакований в контейнер, який однаково працює скрізь.

---

Просте пояснення

Docker image — це як рецепт і коробка з усім необхідним для запуску додатку. Container — це вже запущений екземпляр цієї коробки. Ти можеш запустити 10 контейнерів з одного image — і всі будуть однаковими.

Без Docker:

Ноутбук розробника:    Python 3.11, Django 4.2, PostgreSQL 15
CI сервер:             Python 3.9,  Django 4.2, PostgreSQL 13
Production сервер:     Python 3.10, Django 4.1, PostgreSQL 14

Різні середовища → несподівані баги.

З Docker:

Ноутбук / CI / Production: один і той самий image → однакова поведінка

---

Ключові терміни

Термін	Що означає
Image	Шаблон (frozen snapshot) файлової системи + метадані
Container	Запущений екземпляр image (процес з ізольованим середовищем)
Dockerfile	Інструкція для збірки image
Registry	Сховище images (Docker Hub, GitHub Container Registry)
Volume	Постійне сховище даних поза контейнером
Port mapping	Прив'язка порту контейнера до порту хоста

---

Container vs Virtual Machine

flowchart TD
    classDef step     fill:#eceff1,stroke:#546e7a,stroke-width:1px,color:#1a1a1a;
    classDef decision fill:#e3f2fd,stroke:#1565c0,stroke-width:2px,color:#1a1a1a;
    classDef success  fill:#e8f5e9,stroke:#2e7d32,stroke-width:2px,color:#1a1a1a;
    classDef error    fill:#ffebee,stroke:#c62828,stroke-width:3px,color:#1a1a1a;
    classDef warning  fill:#fff8e1,stroke:#e65100,stroke-width:2px,color:#1a1a1a;

    subgraph VM ["Virtual Machine"]
        HW1["Hardware"] --> Hypervisor["Hypervisor<br>(VMware/VirtualBox)"]
        Hypervisor --> GuestOS1["Guest OS 1<br>(ціле ядро)"]
        Hypervisor --> GuestOS2["Guest OS 2<br>(ціле ядро)"]
        GuestOS1 --> App1["App"]
        GuestOS2 --> App2["App"]
    end

    subgraph Docker ["Docker"]
        HW2["Hardware"] --> HostOS["Host OS + Linux Kernel"]
        HostOS --> DockerEngine["Docker Engine"]
        DockerEngine --> C1["Container 1<br>(процес)"]
        DockerEngine --> C2["Container 2<br>(процес)"]
        C1 --> App3["App"]
        C2 --> App4["App"]
    end

    class HW1,Hypervisor,HW2,HostOS,DockerEngine step
    class GuestOS1,GuestOS2 warning
    class C1,C2 success
    class App1,App2,App3,App4 step

	VM	Docker Container
Ізоляція	Повна ОС	Процес в ізольованому namespace
Розмір	Гігабайти	Мегабайти
Старт	Хвилини	Секунди
Ресурси	Важкі	Легкі

---

Dockerfile

Dockerfile — текстовий файл з інструкціями для збірки image.

# Базовий image
FROM python:3.12-slim

# Встановити системні залежності
# (gcc + libpq-dev потрібні, лише якщо psycopg2 збирається з сирців;
#  з psycopg2-binary або psycopg[binary] цей крок не потрібен)
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    gcc libpq-dev \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Директорія в контейнері
WORKDIR /app

# Спочатку копіюємо requirements (кеш Docker)
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Потім копіюємо весь код
COPY . .

# Змінна оточення
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# Порт, який буде слухати
EXPOSE 8000

# Команда запуску
CMD ["gunicorn", "myapp.wsgi:application", "--bind", "0.0.0.0:8000"]

Чому COPY requirements.txt спочатку?

Docker кешує кожен шар (layer). Якщо requirements.txt не змінився — Docker не перевстановлює залежності, а бере з кешу. Це прискорює збірку при змінах коду.

---

Основні команди Docker

Збірка image

docker build -t myapp:latest .
docker build -t myapp:v1.2.3 .

-t — назва і тег image. . — директорія з Dockerfile.

Запуск контейнера

docker run myapp:latest
docker run -p 8000:8000 myapp:latest
docker run -p 8000:8000 -d myapp:latest        # -d = detached (фон)
docker run -p 8000:8000 --name mycontainer myapp
docker run --env-file .env -p 8000:8000 myapp

-p 8000:8000 — прив'язати порт 8000 контейнера до порту 8000 хоста.

Керування контейнерами

docker ps                           # запущені контейнери
docker ps -a                        # всі, включаючи зупинені
docker stop mycontainer             # зупинити
docker start mycontainer            # запустити зупинений
docker rm mycontainer               # видалити
docker rm -f mycontainer            # видалити примусово

Логи і виконання команд

docker logs mycontainer             # логи контейнера
docker logs -f mycontainer          # стежити за логами
docker exec -it mycontainer bash    # увійти в контейнер
docker exec mycontainer python manage.py migrate

Images

docker images                       # список images
docker rmi myapp:latest             # видалити image
docker pull python:3.12-slim        # завантажити з Docker Hub

---

Volumes — збереження даних

Контейнер ізольований. Якщо ти зупиниш і видалиш контейнер — всі дані всередині зникнуть. Для збереження даних використовують volumes.

# Монтувати директорію хоста в контейнер
docker run -e POSTGRES_PASSWORD=secret -v /var/data/postgres:/var/lib/postgresql/data postgres:16

# Або іменований volume
docker volume create myapp_data
docker run -e POSTGRES_PASSWORD=secret -v myapp_data:/var/lib/postgresql/data postgres:16

Без POSTGRES_PASSWORD образ postgres не стартує: Error: Database is uninitialized and superuser password is not specified.

---

.dockerignore

Аналог .gitignore для Docker — щоб не копіювати зайве в image:

# .dockerignore
.venv/
__pycache__/
*.pyc
.env
.git/
*.log
node_modules/

---

Типові помилки початківців

Помилка 1: Зміни в коді не з'являються після docker run

Потрібно перезібрати image: docker build -t myapp . && docker run myapp

Помилка 2: Контейнер зупиняється одразу після запуску

Процес завершився. Перевір: docker logs mycontainer

Помилка 3: Дані PostgreSQL зникають після docker rm і нового docker run

Не підключений іменований volume. Додай -v postgres_data:/var/lib/postgresql/data. (docker restart / stop + start дані не видаляють — вони зникають разом із видаленим контейнером.)

Помилка 4: Cannot connect to the Docker daemon

Docker не запущений. sudo systemctl start docker

---

Практичне завдання

Завдання 1

Напиши Dockerfile для Django-проєкту: python:3.12-slim, встанови залежності, скопіюй код.

Завдання 2

docker build -t django-test .
docker run -p 8000:8000 -e DEBUG=True django-test

Чи відкривається http://localhost:8000?

Завдання 3

docker exec -it <container_id> bash
ls -la
cat requirements.txt
exit

Поясни, де ти опинився після docker exec -it ... bash.

---

Самоперевірка

• [ ] Я розумію різницю між Docker image і container
• [ ] Я можу написати базовий Dockerfile для Django
• [ ] Я знаю команди: build, run, ps, logs, exec, stop, rm
• [ ] Я розумію, навіщо volumes і що без них дані зникнуть
• [ ] Я знаю, що таке .dockerignore

---

Короткий підсумок

Docker упаковує додаток разом із залежностями — однакове середовище скрізь. Dockerfile — інструкція збірки. docker build → image, docker run → container. Volumes — для збереження даних між перезапусками. Наступний крок — Docker Compose для запуску кількох контейнерів разом.