14. Docker: основи¶

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
    subgraph VM ["Virtual Machine"]
        HW1["Hardware"] --> Hypervisor["Hypervisor\n(VMware/VirtualBox)"]
        Hypervisor --> GuestOS1["Guest OS 1\n(ціле ядро)"]
        Hypervisor --> GuestOS2["Guest OS 2\n(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\n(процес)"]
        DockerEngine --> C2["Container 2\n(процес)"]
        C1 --> App3["App"]
        C2 --> App4["App"]
    end

	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
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    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 -v /var/data/postgres:/var/lib/postgresql/data postgres:16

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

.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 перезапуску

Не підключений volume. Додай -v postgres_data:/var/lib/postgresql/data

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.