1.准备工作
例子：工程在docker_test
- 生成requirements.txt文件命令：（使用参考链接2）
pip list --format=freeze > requirements.txt
参考链接1：
安装pipreqs可能比较困难
python 项目自动生成环境配置文件requirements.txt_python requirements.txt怎么写-CSDN博客
参考链接2：
pip freeze 导出含有路径 (@ file:///) 问题小记_pip freeze路径-CSDN博客
- 生成DockerFile文件，基本含义如下：
2.docker打包工程环境生成镜像(注意后面的.)
docker build -t python38/web:v1 .
参考链接：
将本地Python项目打包成docker镜像，并在docker中运行_python 做成docker镜像-CSDN博客
成功以后：
docker images 会发现对应生成名字的镜像
3.在容器中运行
- 新建容器，运行镜像
docker run --name 容器别名 -idt(后台运行) 镜像名字
docker run --name test -idt continuumio/anaconda3
- 查看容器：
docker ps -a
4.导出镜像或者保存镜像，可以放在docker hub上
- 导出镜像，然后会在本地生成.tar文件夹：
docker export 容器id > .tar名字
- 保存镜像：
docker save 容器id >.tar名字
参考链接：
Docker - 实现本地镜像的导出、导入（export、import、save、load）
- docker hub 注册教程：
超详细，带你玩转Docker镜像、Docker Hub仓库、镜像的查看、标签、拉取、查找_dockerhub查询镜像list-CSDN博客
满足你的需求，简单带你玩玩Docker私有Registry的创建与使用_如何内部注册一个registry-CSDN博客
5.加载镜像，用于本地使用
docker load < .tar名字
加载后的使用场景：
Docker 封装anaconda环境，生成镜像并打包，纯小白一文读懂（二）_anaconda 的 docker 镜像构建-CSDN博客
6.vsode使用docker环境
在vscode插件中增加docker这个插件，点击在新窗口中附加即可打开容器进行对应的操作。
数据卷volume学习：(相当于好几个docker容器可以共享文件夹)
视频教程：Docker 10分钟快速入门_哔哩哔哩_bilibili
1.创建volume:
docker volume create volume名字
2.将volume挂载到容器的某个路径下面：
docker run -d -v volume名字:/容器路径 容器名字， 例子：
