Azure'da Python Container Apps'e genel bakış

Bu makalede, Python proje kodundan (örneğin, bir web uygulaması) Azure'da dağıtılmış bir Docker kapsayıcısına nasıl gidılacağı açıklanmaktadır. Kapsayıcıların genel süreci, Azure'daki kapsayıcılar için dağıtım seçenekleri ve Azure'daki kapsayıcıların Python'a özgü yapılandırması ele alınıyor.

Docker kapsayıcılarının doğası, koddan Docker görüntüsü oluşturmanın ve bu görüntüyü Azure'daki bir kapsayıcıya dağıtmanın programlama dillerinde benzer olmasıdır. Dile özgü önemli noktalar (bu örnekte Python), Azure'da kapsayıcı oluşturma işlemi sırasında yapılandırma aşamasındadır; özellikle Django, Flask ve FastAPI gibi Python web çerçevelerini destekleyen Dockerfile yapısı ve yapılandırmasıdır.

Kapsayıcı iş akışı senaryoları

Python kapsayıcısı geliştirme için koddan kapsayıcıya geçişe yönelik bazı tipik iş akışları şunlardır:

Bu iş akışlarının son hedefi, sonraki bölümde listelendiği gibi Docker kapsayıcılarını destekleyen Azure kaynaklarından birinde çalışan bir kapsayıcıya sahip olmaktır.

Geliştirme ortamı, Visual Studio Code veya PyCharm, Codespaces (bulutta barındırılan bir geliştirme ortamı) veya Visual Studio Geliştirme Kapsayıcıları (geliştirme ortamı olarak kapsayıcı) ile yerel iş istasyonunuz olabilir.

Azure'da dağıtım kapsayıcısı seçenekleri

Python kapsayıcı uygulamaları aşağıdaki hizmetlerde desteklenir.

Bu hizmetlerin daha ayrıntılı bir karşılaştırması için bkz . Container Apps'i diğer Azure kapsayıcı seçenekleriyle karşılaştırma.

Sanal ortamlar ve kapsayıcılar

Geliştirme ortamında bir Python projesi çalıştırırken, sanal ortam kullanmak bağımlılıkları yönetmenin ve proje kurulumunuzun yeniden üretilebilirliğini sağlamanın yaygın bir yoludur. Sanal ortamda, bu ortamda çalışan proje kodunun gerektirdiği bir Python yorumlayıcısı, kitaplıkları ve betikleri yüklüdür. Python projeleri için bağımlılıklar requirements.txt dosyası aracılığıyla yönetilir.

Docker kapsayıcılarının sanal ortamlarla benzer özellikler sağladığını, ancak yeniden üretilebilirlik ve taşınabilirlik açısından daha fazla avantaj sağladığını düşünebilirsiniz. Docker kapsayıcısı, işletim sisteminden bağımsız olarak kapsayıcıların çalıştırılabildiği her yerde çalıştırılabilir.

Docker kapsayıcısı Python proje kodunuzu ve kodun çalışması gereken her şeyi içerir. Bu noktaya ulaşmak için Python proje kodunuzu bir Docker görüntüsünde oluşturmanız ve ardından bu görüntünün çalıştırılabilir bir örneği olan kapsayıcıyı oluşturmanız gerekir.

Python projelerini kapsayıcılı hale getirme için anahtar dosyalar şunlardır:

Web çerçeveleri için kapsayıcı ayarları

Web çerçeveleri, web isteklerini dinledikleri varsayılan bağlantı noktalarına sahiptir. Bazı Azure kapsayıcı çözümleriyle çalışırken, kapsayıcınızın dinlediği ve trafik alacak bağlantı noktasını belirtmeniz gerekir.

Aşağıdaki tabloda farklı Azure kapsayıcı çözümleri için bağlantı noktasının nasıl ayarlanacağı gösterilmektedir.

Python Dockerfile

Dockerfile, Docker görüntüsü oluşturma yönergelerini içeren bir metin dosyasıdır. İlk satırda başlangıç olarak temel görüntü gösterilir. Bu satırın ardından gerekli programları yükleme, dosyaları kopyalama ve çalışma ortamı oluşturmak için diğer yönergeler gelir. Örneğin, python Dockerfile yönergeleri için Python'a özgü bazı örnekler aşağıdaki tabloda gösterilmektedir.

Docker derleme komutu, Dockerfile'dan ve bir bağlamdan Docker görüntüleri oluşturur. Derlemenin bağlamı, belirtilen yolda veya URL'de bulunan dosya kümesidir. Genellikle, python projenizin kökünden bir görüntü oluşturursunuz ve derleme komutunun yolu aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi "." olur.

docker build --rm --pull  --file "Dockerfile"  --tag "mywebapp:latest"  .

Derleme işlemi, bağlamdaki dosyalardan herhangi birine başvurabilir. Örneğin, derlemeniz bağlamdaki bir dosyaya başvurmak için COPY yönergesi kullanabilir. Flask çerçevesini kullanan bir Python projesi için Dockerfile örneği aşağıda verilmiştir:

FROM python:3.8-slim

EXPOSE 5000

# Keeps Python from generating .pyc files in the container.
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1

# Turns off buffering for easier container logging
ENV PYTHONUNBUFFERED=1

# Install pip requirements.
COPY requirements.txt .
RUN python -m pip install -r requirements.txt

WORKDIR /app
COPY . /app

# Creates a non-root user with an explicit UID and adds permission to access the /app folder.
RUN adduser -u 5678 --disabled-password --gecos "" appuser && chown -R appuser /app
USER appuser

# Provides defaults for an executing container; can be overridden with Docker CLI.
CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:5000", "wsgi:app"]

Elle bir Dockerfile oluşturabilir veya VS Code ve Docker uzantısıyla otomatik olarak oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Docker dosyaları oluşturma.

Docker derleme komutu, Docker CLI'nın bir parçasıdır. VS Code veya PyCharm gibi IDE'leri kullandığınızda, Docker görüntüleriyle çalışmaya yönelik kullanıcı arabirimi komutları sizin için derleme komutunu çağırır ve seçenekleri belirtmeyi otomatikleştirir.

Python Docker görüntüleri ve kapsayıcılarıyla çalışma

VS Code ve PyCharm

Python kapsayıcı geliştirme için tümleşik geliştirme ortamında (IDE) çalışmak gerekli değildir, ancak kapsayıcıyla ilgili birçok görevi basitleştirebilir. VS Code ve PyCharm ile yapabileceğiniz bazı işlemler şunlardır.

• Docker görüntülerini indirin ve derleyin.

  • Geliştirme ortamınızda görüntüler oluşturun.
  • Geliştirme ortamında Docker yüklü olmadan Azure'da Docker görüntüleri oluşturun. (PyCharm için Azure'da görüntü oluşturmak için Azure CLI'yi kullanın.)

• Mevcut bir görüntüden, çekilen görüntüden veya doğrudan dockerfile'dan Docker kapsayıcıları oluşturun ve çalıştırın.

• Docker Compose ile çok katmanlı uygulamalar çalıştırın.

• Docker Hub, GitLab, JetBrains Space, Docker V2 ve şirket içinde barındırılan diğer Docker kayıt defterleri gibi kapsayıcı kayıt defterleriyle Bağlan ve bunlarla çalışın.

• (yalnızca VS Code) Python projeniz için uyarlanmış bir Dockerfile ve Docker compose dosyaları ekleyin.

VS Code ve PyCharm'ı geliştirme ortamınızda Docker kapsayıcılarını çalıştıracak şekilde ayarlamak için aşağıdaki adımları kullanın.

• VS Code
• PyCharm

Henüz yüklemediyseniz VS Code için Azure Araçları'nı yükleyin.

Yönergeler	Ekran görüntüsü
1. Adım: Shift + ALT + A kullanarak Azure uzantısını açın ve Azure'a bağlı olduğunuzu onaylayın. VS Code uzantıları çubuğunda Azure simgesini de seçebilirsiniz. Oturum açmadıysanız Azure'da oturum aç'ı seçin ve istemleri izleyin. Azure aboneliğinize erişirken sorun yaşıyorsanız bunun nedeni bir ara sunucu arkasında olmanız olabilir. Bağlantı sorunlarını çözmek için bkz. Visual Studio Code'da ağ Bağlan ions.
2. Adım: Uzantılar'ı açmak, Docker uzantısını aramak ve uzantıyı yüklemek için CTRL + SHIFT + X kullanın. VS Code uzantıları çubuğunda Uzantılar simgesini de seçebilirsiniz.
3. Adım: Uzantı çubuğunda Docker simgesini seçin, görüntüleri genişletin ve bir görüntüye sağ tıklayarak kapsayıcı olarak çalıştırın.
4. Adım: Terminal penceresinde Docker çalıştırma çıkışını izleyin.

Azure CLI ve Docker CLI

Azure CLI ve Docker CLI kullanarak Python Docker görüntüleri ve kapsayıcılarıyla da çalışabilirsiniz. Hem VS Code hem de PyCharm,bu CLI'leri çalıştırabileceğiniz terminallere sahiptir.

Derleme ve çalıştırma bağımsız değişkenleri üzerinde ve otomasyon için daha ayrıntılı denetime sahip olmak istediğinizde CLI kullanın. Örneğin aşağıdaki komut, Docker görüntü adını belirtmek için Azure CLI az acr derlemesinin nasıl kullanılacağını gösterir.

az acr build --registry <registry-name> \
  --resource-group <resource-group> \
  --target pythoncontainerwebapp:latest .

Başka bir örnek olarak, Docker CLI çalıştırma komutunun nasıl kullanılacağını gösteren aşağıdaki komutu göz önünde bulundurun. Örnek, geliştirme ortamınızdaki bir MongoDB örneğiyle iletişim kuran bir Docker kapsayıcısının kapsayıcının dışında nasıl çalıştırıldığını gösterir. Komutu tamamlamak için farklı değerlerin, komut satırında belirtildiğinde otomatikleştirilmesi daha kolaydır.

docker run --rm -it \
  --publish <port>:<port> --publish 27017:27017 \
  --add-host mongoservice:<your-server-IP-address> \
  --env CONNECTION_STRING=mongodb://mongoservice:27017 \
  --env DB_NAME=<database-name> \
  --env COLLECTION_NAME=<collection-name> \
  containermongo:latest  

Bu senaryo hakkında daha fazla bilgi için bkz . Kapsayıcılı Python web uygulamasını yerel olarak derleme ve test etme.

Kapsayıcılardaki ortam değişkenleri

Python projeleri genellikle verileri koda geçirmek için ortam değişkenlerini kullanır. Örneğin, test sırasında kolayca değiştirilebilmesi için bir ortam değişkeninde veritabanı bağlantı bilgilerini belirtebilirsiniz. Veya projeyi üretime dağıtırken, veritabanı bağlantısı bir üretim veritabanı örneğine başvurmak için değiştirilebilir.

Python-dotenv gibi paketler genellikle bir .env dosyasından anahtar-değer çiftlerini okumak ve ortam değişkenleri olarak ayarlamak için kullanılır. Bir .env dosyası sanal ortamda çalışırken kullanışlıdır, ancak kapsayıcılarla çalışırken önerilmez. .env dosyasını Docker görüntüsüne kopyalamayın, özellikle hassas bilgiler içeriyorsa ve kapsayıcı genel kullanıma sunulacaksa. Dosyaların Docker görüntüsüne kopyalanmasını dışlamak için .dockerignore dosyasını kullanın. Daha fazla bilgi için bu makaledeki Sanal ortamlar ve kapsayıcılar bölümüne bakın.

Ortam değişkenlerini kapsayıcılara birkaç yolla geçirebilirsiniz:

1. Dockerfile'da ENV yönergeleri olarak tanımlanır.
2. Docker derleme komutuyla bağımsız değişken olarak --build-arg geçirildi.
3. Docker derleme komutu ve BuildKit arka ucu ile bağımsız değişken olarak --secret geçirildi.
4. Docker run komutuyla veya bağımsız değişkenleri olarak --env --env-file geçirilir.

İlk iki seçenek, yukarıda belirtilen .env dosyalarıyla aynı dezavantaja sahiptir; yani hassas olabilecek bilgileri Docker görüntüsüne sabit kodlamanızdır. Docker görüntüsünü inceleyebilir ve örneğin docker image inspect komutuyla ortam değişkenlerini görebilirsiniz.

BuildKit ile üçüncü seçenek, docker görüntülerini son görüntüde depolanmayacak güvenli bir şekilde derlemek için Dockerfile'da kullanılacak gizli dizi bilgilerini geçirmenizi sağlar.

Docker çalıştırma komutuyla ortam değişkenlerini geçirmenin dördüncü seçeneği, Docker görüntüsünün değişkenleri içermediği anlamına gelir. Ancak, kapsayıcı örneğini inceleyen değişkenler hala görünür durumdadır (örneğin, docker kapsayıcı incelemesi ile). Kapsayıcı örneğine erişim denetlendiğinde veya test veya geliştirme senaryolarında bu seçenek kabul edilebilir olabilir.

Docker CLI çalıştırma komutunu kullanarak ve bağımsız değişkenini kullanarak ortam değişkenlerini geçirme örneği aşağıda verilmiştir --env .

# PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
export PORT=<port-number>

docker run --rm -it \
  --publish $PORT:$PORT \
  --env CONNECTION_STRING=<connection-info> \
  --env DB_NAME=<database-name> \
  <dockerimagename:tag>

VS Code veya PyCharm kullanıyorsanız, görüntüler ve kapsayıcılarla çalışmaya yönelik kullanıcı arabirimi seçenekleri sonuçta yukarıda gösterilen gibi Docker CLI komutlarını kullanır.

Son olarak, Azure'da kapsayıcı dağıtırken ortam değişkenlerini belirtmek, geliştirme ortamınızda ortam değişkenlerini kullanmaktan farklıdır. Örneğin:

• Kapsayıcılar için Web App için, App Service yapılandırması sırasında uygulama ayarlarını yapılandırırsınız. Bu ayarlar uygulama kodunuz için ortam değişkenleri olarak kullanılabilir ve standart os.environ deseni kullanılarak erişilir. İlk dağıtımdan sonra gerektiğinde değerleri değiştirebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Uygulama ayarlarına ortam değişkenleri olarak erişme.

• Azure Container Apps için, kapsayıcı uygulamasının ilk yapılandırması sırasında ortam değişkenlerini yapılandırırsınız. Ortam değişkenlerinin sonraki değişiklikleri kapsayıcının bir düzeltmesini oluşturur. Ayrıca Azure Container Apps, uygulama düzeyinde gizli dizileri tanımlamanıza ve ardından ortam değişkenlerinde bunlara başvurmanıza olanak tanır. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Container Apps'te gizli dizileri yönetme.

Başka bir seçenek olarak, Azure işlem hizmetlerini diğer yedekleme hizmetlerine bağlamanıza yardımcı olması için Service Bağlan or kullanabilirsiniz. Bu hizmet, yönetim düzleminde işlem hizmetleri ve hedef destek hizmetleri arasında ağ ayarlarını ve bağlantı bilgilerini (örneğin, ortam değişkenleri oluşturma) yapılandırıyor.

Kapsayıcı günlüklerini görüntüleme

Koddan gelen tanılama iletilerini görmek ve kapsayıcınızın kodundaki sorunları gidermek için kapsayıcı örneği günlüklerini görüntüleyin. Geliştirme ortamınızda bir kapsayıcı çalıştırırken günlükleri görüntülemenin birkaç yolu şunlardır:

• VS Code ve PyCharm bölümünde gösterildiği gibi VS Code veya PyCharm ile bir kapsayıcı çalıştırma, Docker çalıştırması yürütürken terminal pencerelerinde açılan günlükleri görebilirsiniz.

• Docker CLI run komutunu etkileşimli bayrağıyla -itkullanıyorsanız komutunun ardından çıkışı görürsünüz.

• Docker Desktop'ta, çalışan bir kapsayıcının günlüklerini de görüntüleyebilirsiniz.

Azure'da bir kapsayıcı dağıttığınızda kapsayıcı günlüklerine de erişebilirsiniz. Aşağıda birkaç Azure hizmeti ve Azure portalında kapsayıcı günlüklerine erişme adımları yer alır.

Yukarıda listelenen hizmetlerin aynıları için, günlüklere erişmek için azure CLI komutlarını aşağıda bulabilirsiniz.

VS Code'da günlükleri görüntüleme desteği de vardır. VS Code için Azure Araçları'nın yüklü olması gerekir. Aşağıda, VS Code'da Kapsayıcılar için Web Apps (App Service) günlüklerini görüntüleme örneği verilmiştir.

Sonraki adımlar

• MongoDB ile Azure'da kapsayıcılı Python web uygulaması
• PostgreSQL ile Azure Container Apps'te Python web uygulaması dağıtma