Lokales Erstellen und Ausführen einer containerisierten Python-Web-App mit MongoDB

Klonen Sie das Repository:

# Django
git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app.git

# Flask
git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app.git

Navigieren Sie anschließend in diesen Ordner:

# Django
cd msdocs-python-django-container-web-app

# Flask
cd msdocs-python-flask-container-web-app

Besuchen Oder https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app.

Wählen Sie Code und dann ZIP herunterladen aus.

Entpacken Sie die ZIP-Datei in einen Ordner, und öffnen Sie dann ein Terminalfenster in diesem Ordner.

Diese Anweisungen erfordern Visual Studio Code und die Docker-Erweiterung. Wechseln Sie zum Beispielordner, den Sie geklont oder heruntergeladen haben, und öffnen Sie VS Code mit dem Befehl code ..

Anweisungen	Screenshot
Öffnen Sie die Docker-Erweiterung. Wenn die Docker-Erweiterung einen Fehler "Fehler beim Herstellen einer Verbindung" meldet, stellen Sie sicher, dass Docker installiert und ausgeführt wird. Wenn Sie zum ersten Mal mit Docker arbeiten, verfügen Sie wahrscheinlich nicht über Container, Images oder verbundene Registrierungen.
Erstellen des Images. Klicken Sie im Projekt-Explorer mit den Projektdateien mit der rechten Maustaste auf die Dockerfile-Datei , und wählen Sie "Image erstellen" aus. Alternativ können Sie die Befehlspalette (F1 oder STRG+UMSCHALT+P) verwenden und "Docker Images: Build Images" eingeben, um den Befehl aufzurufen. Weitere Informationen zur Dockerfile-Syntax finden Sie in der Dockerfile-Referenz.
Bestätigen Sie, dass das Image erstellt wurde. Wechseln Sie zum ABSCHNITT IMAGES der Docker-Erweiterung. Suchen Sie nach kürzlich erstellten Bildern. Der Name des Containerimages lautet "msdocspythoncontainerwebapp", das in der DATEI .vscode/tasks.json festgelegt ist.

Für diese Anweisungen ist Docker erforderlich.

Beginnen Sie im Stamm der Beispiel-App, die Sie geklont oder heruntergeladen haben.

Schritt 1. Vergewissern Sie sich bei einer Shell-Eingabeaufforderung, dass auf Docker zugegriffen werden kann.

docker

Wenn nach dem Ausführen dieses Befehls Hilfe für die Docker CLI angezeigt wird, fahren Sie mit dem Vorgang fort. Stellen Sie andernfalls sicher, dass Docker installiert ist oder Ihre Shell Zugriff auf die Docker CLI hat.

Schritt 2. Erstellen des Images.

Die allgemeine Form des Docker-Buildbefehls lautet docker build --rm --pull --file "<path-to-project-root>/Dockerfile" --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" --tag "<container-name>:latest" "<path-to-project-root>".

Wenn Sie sich beispielsweise im Stammverzeichnis des Projektverzeichnisses befinden, können Sie den Folgenden Befehl verwenden, um ein Image zu erstellen:

docker build --rm --pull \
  --file "Dockerfile" \
  --label "com.microsoft.create-by=docker-cli" \
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" \
  .

docker build --rm --pull `
  --file "Dockerfile" `
  --label "com.microsoft.create-by=docker-cli" `
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" `
  .

Notieren Sie sich den Punkt (".") am Ende des Befehls, der auf den Aktuellen verweist, in dem der Befehl ausgeführt wird. Sie können hinzufügen --no-cache , um eine Neuerstellung zu erzwingen.

Schritt 3. Bestätigen Sie, dass das Image erstellt wurde.

Verwenden Sie den Befehl "Docker-Images ", um eine Liste von Images zurückzugeben.

docker images

Unter anderen Bildmerkmalen sollten Bilder nach REPOSITORY-Name, TAG und CREATED-Datum aufgelistet werden.

Schritt 1: Installieren Sie MongoDB , wenn sie noch nicht vorhanden ist.

Sie können die Installation von MongoDB mithilfe der MongoDB Shell (mongosh) überprüfen.

• Der folgende Befehl gibt die Shell ein und gibt Ihnen die Version des mongosh- und mongoDB-Servers, der auf Ihrem System installiert ist:

  mongosh
  

• Mit dem folgenden Befehl erhalten Sie nur die Version des MongoDB-Servers, der auf Ihrem System installiert ist:

  mongosh --quiet --exec 'db.version()'
  

Wenn diese Befehle nicht funktionieren, müssen Sie möglicherweise mongosh explizit installieren oder Mongosh mit Ihrem MongoDB-Server verbinden.

Eine Alternative in einigen Installationen besteht darin, den Mongo-Daemon direkt aufzurufen.

mongod --version

Schritt 2: Bearbeiten Sie die Datei mongod.cfg, um die IP-Adresse Ihres Computers hinzuzufügen.

Die Mongod-Konfigurationsdatei verfügt über einen bindIp Schlüssel, der Hostnamen und IP-Adressen definiert, die MongoDB auf Clientverbindungen lauscht. Fügen Sie die aktuelle IP Ihres lokalen Entwicklungscomputers hinzu. Die lokal in einem Docker-Container ausgeführte Beispiel-App kommuniziert mit dieser Adresse mit dem Hostcomputer.

Ein Teil der Konfigurationsdatei sollte z. B. wie folgt aussehen:

net:
  port: 27017
  bindIp: 127.0.0.1,<local-ip-address>

Starten Sie MongoDB neu, um Änderungen an der Konfigurationsdatei zu übernehmen.

Schritt 3: Erstellen einer Datenbank und Sammlung in der lokalen MongoDB-Datenbank.

Legen Sie den Datenbanknamen auf "restaurants_reviews" und den Sammlungsnamen auf "restaurants_reviews" fest. Sie können eine Datenbank und Sammlung mit der VS Code MongoDB-Erweiterung, der MongoDB-Shell (Mongosh) oder einem beliebigen anderen MondoDB-fähigen Tool erstellen.

Für die MongoDB-Shell sind hier Beispielbefehle zum Erstellen der Datenbank und Sammlung aufgeführt:

> help
> use restaurants_reviews
> db.restaurants_reviews.insertOne({})
> show dbs
> exit

An diesem Punkt ist Ihre lokale MongoDB-Verbindungszeichenfolge "mongodb://127.0.0.1:27017/", der Datenbankname ist "restaurants_reviews", und der Sammlungsname ist "restaurants_reviews".

Sie können Azure CLI-Befehle verwenden, um ein Azure Cosmos DB für MongoDB-Konto zu erstellen und dann die erforderliche Datenbank und Sammlung für dieses Lernprogramm zu erstellen. Wenn Sie die Azure CLI noch nicht verwendet haben, lesen Sie erste Schritte mit Azure CLI , um zu erfahren, wie Sie die Azure CLI lokal herunterladen und installieren oder wie Sie Azure CLI-Befehle in Azure Cloud Shell ausführen.

Ersetzen Sie vor dem Ausführen des folgenden Skripts den Speicherort und den Azure Cosmos DB-Kontonamen für MongoDB durch entsprechende Werte. Sie können den im Skript angegebenen Ressourcengruppennamen verwenden oder ihn ändern. Auf beide Weise empfehlen wir die Verwendung derselben Ressourcengruppe für alle Azure-Ressourcen, die in den verschiedenen Artikeln dieses Lernprogramms erstellt wurden. Sie können sie einfacher löschen, wenn Sie mit dem Lernprogramm fertig sind. Wenn Sie hier von Teil 4 angekommen sind. Stellen Sie container-App Service bereit, verwenden Sie den Ressourcengruppennamen und den Speicherort, den Sie bereits für Ihre Ressourcen verwendet haben.

Das Skript geht davon aus, dass Sie eine Bash-Shell verwenden. Wenn Sie eine andere Shell verwenden möchten, müssen Sie die Variabledeklaration und die Ersetzungsyntax ändern. Das Skript kann einige Minuten dauern.

#!/bin/bash

# LOCATION: The Azure region. Use the "az account list-locations -o table" command to find a region near you.
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name. Can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongDB account name. Can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.
LOCATION='eastus'
RESOURCE_GROUP_NAME='msdocs-web-app-rg'
ACCOUNT_NAME='<cosmos-db-account-name>'

# Create a resource group
echo "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
echo "Creating $ACCOUNT_NAME. This command may take a while to complete."
az cosmosdb create --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --kind MongoDB

# Create a MongoDB API database
echo "Creating database restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb database create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name restaurants_reviews

# Create a MongoDB API collection
echo "Creating collection restaraunts_reviews"
az cosmosdb mongodb collection create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --database-name restaurants_reviews --name restaurants_reviews

# Get the connection string for the MongoDB database
echo "Get the connection string for the MongoDB account"
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

echo "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above"

Kopieren Sie nach Abschluss des Skripts die primäre MongoDB-Verbinden ionzeichenfolge aus der Ausgabe des letzten Befehls.

{
  "connectionStrings": [
    {
      "connectionString": ""mongodb://msdocs-cosmos-db:pnaMGVtGIRAZHUjsg4GJBCZMBJ0trV4eg2IcZf1TqV...5oONz0WX14Ph0Ha5IeYACDbuVrBPA==@msdocs-cosmos-db.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&replicaSet=globaldb&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000&appName=@msdocs-cosmos-db@"",
      "description": "Primary MongoDB Connection String",
      "keyKind": "Primary",
      "type": "MongoDB"
    },

    ...
  ]
}

An diesem Punkt sollten Sie über eine Azure Cosmos DB für MongoDB Verbindungszeichenfolge des Formulars mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>verfügen, eine Datenbank mit dem Namen und eine Sammlung mit dem Namen restaurants_reviewsrestaurants_reviews.

Weitere Details zur Verwendung der Azure CLI zum Erstellen eines Cosmos DB für MongoDB-Kontos und zum Erstellen von Datenbanken und Sammlungen finden Sie unter Erstellen einer Datenbank und Sammlung für MongoDB für Azure Cosmos DB mit Azure CLI. Sie können auch PowerShell, die Erweiterung VS Code Azure Databases und Azure-Portal verwenden.

Schritt 1. Führen Sie die neueste Version des Images aus.

# PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
export PORT=<port-number>
export YOUR_IP_ADDRESS=<your-machine-ip-address>

docker run --rm -it \
  --publish $PORT:$PORT --publish 27017:27017 \
  --add-host mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS \
  --env CONNECTION_STRING=mongodb://mongoservice:27017 --env DB_NAME=restaurants_reviews --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
  msdocspythoncontainerwebapp:latest  

# PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
export PORT=<port-number>
export CONNECTION_STRING="<connection-string>"

docker run --rm -it \
  --publish $PORT:$PORT/tcp \
  --env CONNECTION_STRING=$CONNECTION_STRING --env DB_NAME=restaurants_reviews --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
  msdocspythoncontainerwebapp:latest  

Das Übergeben vertraulicher Informationen, wie hier gezeigt, dient zu Demonstrationszwecken. Die Verbindungszeichenfolge Informationen können angezeigt werden, indem sie den Container mit der Docker-Containerprüfung prüfen. Eine weitere Möglichkeit zum Behandeln geheimer Schlüssel besteht darin, die BuildKit-Funktionalität von Docker zu verwenden.

Schritt 2. Vergewissern Sie sich, dass der Container ausgeführt wird.

Öffnen Sie eine zweite Shell, und führen Sie den Befehl "docker container ls " aus.

docker container ls

Ihr Container "msdocspythoncontainerwebapp:latest:latest" sollte in der Liste angezeigt werden. Notieren Sie sich die NAMES Spalte der Ausgabe und der PORTS Spalte. Sie können den Namen verwenden, um den Container zu beenden.

Schritt 3. Testen Sie die Web-App.

Gehe zu "http://127.0.0.1:8000" für Django und "http://127.0.0.1:5000/" für Flask, wenn sie mit der lokalen MongoDB ausgeführt wird.

Schritt 4. Herunterfahren des Containers

docker container stop <container-name>