在python项目的docker镜像里使用pdm管理依赖

前言

在 DjangoStarter 项目中，我已经使用 pdm 作为默认的包管理器，不再直接使用 pip

所以部署的时候 dockerfile 和 docker-compose 配置也得修改一下。

dockerfile

首先修改一下 dockerfile

ARG PYTHON_BASE=3.11

FROM python:$PYTHON_BASE

# 设置 python 环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED=1
# 禁用更新检查
ENV PDM_CHECK_UPDATE=false

# 设置国内源
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/ && \
    # 安装 pdm
    pip install -U pdm && \
    # 配置镜像
    pdm config pypi.url "https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple/"

# 复制文件
COPY pyproject.toml pdm.lock README.md /project/
COPY . /project/

# 安装依赖项和项目到本地包目录
WORKDIR /project
RUN pdm install --check --prod --no-editable && \
    pip install uwsgi

ENV PATH="/project/.venv/bin:$PATH"

这里有几点需要注意的：

• 如果要使用 uwsgi 则必须使用不带 slim 的Python镜像，因为 uwsgi 的编译依赖gcc，slim镜像没有
• pdm默认会创建虚拟环境，既然是在 docker 镜像里，也可以不需要虚拟环境，这时候可以使用 pdm config python.use_venv false 配置禁用虚拟环境
• 最后一行的环境变量配置很重要，必须把 pdm 创建的虚拟环境加入PATH，后面在 compose 里执行才能使用正确的环境

docker-compose 配置

老规矩，先上配置，然后注意事项在后面。

services:
  redis:
    image: redis
    restart: unless-stopped
    container_name: $APP_NAME-redis
    expose:
      - 6379
    networks:
      - default
  web:
    container_name: $APP_NAME
    restart: always
    build: .
    environment:
      - ENVIRONMENT=docker
      - URL_PREFIX=
      - DEBUG=true
    command: pdm run ./src/manage.py runserver 0.0.0.0:8000
    # command: uwsgi uwsgi.ini
    volumes:
      - .:/code
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - redis
    networks:
      - default
      - swag

networks:
  default:
    name: $APP_NAME
  swag:
    external: true

注意：

• 新版的 compose 已经不要求配置文件版本号了，所以第一行的 version 可以去掉。
• 所有的容器都加上了 container_name 配置，其中的容器名称放在环境变量里配置，我的方案是在根目录里创建 .env 文件来存放环境变量。也可以在命令行里指定。
• 网络名称也是按照环境变量的 APP_NAME 来，这点同上。
• 这里的入口命令改成了 pdm run ./src/manage.py runserver 0.0.0.0:8000 ，使用 pdm run 可以自动启用虚拟环境。
• uwsgi 版本可以使用，不过这个 compose 里的配置不带 NGINX 容器，后面整个项目启动之后，swag也是个容器，那边对项目里的静态文件不好处理。所以还是得在 compose 里带上个 NGINX 或者是 candy 之类的轻量级 web 服务器（其实NGINX就很轻了）

小结

就这样了，就是几个细节的地方

说起来 pdm 使用比 poetry 顺畅很多，在 docker 里使用也没有遇到什么奇奇怪怪的问题，好评