Compilare ed eseguire un'app Web Python in contenitori in locale con MongoDB

Clonare il 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

Quindi passare a tale cartella:

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

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

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

Selezionare Codice e quindi Scarica ZIP.

Decomprimere il file ZIP in una cartella e quindi aprire una finestra del terminale in tale cartella.

Queste istruzioni richiedono Visual Studio Code e l'estensione Docker. Passare alla cartella di esempio clonata o scaricata e aprire VS Code con il comando code ..

Istruzioni	Schermata
Aprire l'estensione Docker. Se l'estensione Docker segnala un errore "Failed to connect", assicurarsi che Docker sia installato ed eseguito. Se questa è la prima volta che si lavora con Docker, è probabile che non siano presenti contenitori, immagini o registri connessi.
Compilare l'immagine. In Esplora progetti che mostra i file di progetto fare clic con il pulsante destro del mouse sul Dockerfile e scegliere Compila immagine.... In alternativa, è possibile usare il riquadro comandi (F1 o CTRL+MAIUSC+P) e digitare "Docker Images: Build Images" per richiamare il comando. Per altre informazioni sulla sintassi dockerfile, vedere le informazioni di riferimento sul Dockerfile.
Verificare che l'immagine sia stata compilata. Passare alla sezione IMAGES dell'estensione Docker. Cercare l'immagine compilata di recente. Il nome dell'immagine del contenitore è "msdocspythoncontainerwebapp", impostato nel file .vscode/tasks.json .

Queste istruzioni richiedono Docker.

Iniziare nella radice dell'app di esempio clonata o scaricata.

Passaggio 1: Al prompt della shell verificare che Docker sia accessibile.

docker

Se dopo l'esecuzione di questo comando viene visualizzata la Guida per l'interfaccia della riga di comando di Docker, continuare. In caso contrario, assicurarsi che Docker sia installato o che la shell abbia accesso all'interfaccia della riga di comando di Docker.

Passaggio 2. Compilare l'immagine.

Il formato generale del comando di compilazione docker è 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>".

Ad esempio, se si è nella radice della directory del progetto, è possibile usare il comando seguente per compilare un'immagine:

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" `
  .

Si noti il punto (".") alla fine del comando che fa riferimento direttamente all'oggetto corrente in cui viene eseguito il comando. È possibile aggiungere --no-cache per forzare una ricompilazione.

Passaggio 3. Verificare che l'immagine sia stata compilata.

Usare il comando docker images per restituire un elenco di immagini.

docker images

Le immagini dovrebbero essere elencate in base a nome repository, TAG e data CREATED tra le altre caratteristiche dell'immagine.

Passaggio 1: Installare MongoDB , se non lo è già.

È possibile verificare l'installazione di MongoDB usando mongoDB Shell (mongosh).

• Il comando seguente immette la shell e offre la versione del server mongosh e mongoDB installato nel sistema:

  mongosh
  

• Il comando seguente offre solo la versione del server MongoDB installato nel sistema:

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

Se questi comandi non funzionano, potrebbe essere necessario installare in modo esplicito mongosh o connettere mongosh al server MongoDB.

Un'alternativa in alcune installazioni consiste nell'richiamare direttamente il daemon Mongo.

mongod --version

Passaggio 2: Modificare il file mongod.cfg per aggiungere l'indirizzo IP del computer.

Il file di configurazione mongod ha una bindIp chiave che definisce nomi host e indirizzi IP in ascolto delle connessioni client di MongoDB. Aggiungere l'indirizzo IP corrente del computer di sviluppo locale. L'app di esempio in esecuzione in locale in un contenitore Docker comunicherà al computer host con questo indirizzo.

Ad esempio, una parte del file di configurazione dovrebbe essere simile alla seguente:

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

Riavviare MongoDB per selezionare le modifiche apportate al file di configurazione.

Passaggio 3: Creare un database e una raccolta nel database MongoDB locale.

Impostare il nome del database su "restaurants_reviews" e il nome della raccolta su "restaurants_reviews". È possibile creare un database e una raccolta con l'estensione MongoDB di VS Code, mongoDB Shell (mongosh) o qualsiasi altro strumento compatibile con MondoDB.

Per la shell MongoDB, ecco i comandi di esempio per creare il database e la raccolta:

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

A questo punto, il stringa di connessione MongoDB locale è "mongodb://127.0.0.1:27017/", il nome del database è "restaurants_reviews" e il nome della raccolta è "restaurants_reviews".

È possibile usare i comandi dell'interfaccia della riga di comando di Azure per creare un account Azure Cosmos DB per MongoDB e quindi creare il database e la raccolta necessari per questa esercitazione. Se in precedenza non è stata usata l'interfaccia della riga di comando di Azure, vedere Introduzione all'interfaccia della riga di comando di Azure per informazioni su come scaricare e installare l'interfaccia della riga di comando di Azure in locale o su come eseguire i comandi dell'interfaccia della riga di comando di Azure in Azure Cloud Shell.

Prima di eseguire lo script seguente, sostituire il percorso e il nome dell'account Azure Cosmos DB per MongoDB con i valori appropriati. È possibile usare il nome del gruppo di risorse specificato nello script o modificarlo. In entrambi i casi, è consigliabile usare lo stesso gruppo di risorse per tutte le risorse di Azure create nei diversi articoli di questa esercitazione. Semplifica l'eliminazione al termine dell'esercitazione. Se sei arrivato qui dalla parte 4. Distribuire il contenitore servizio app, usare il nome e la posizione del gruppo di risorse già in uso per le risorse.

Lo script presuppone che si stia usando una shell Bash. Se si vuole usare una shell diversa, è necessario modificare la dichiarazione della variabile e la sintassi di sostituzione. L'esecuzione dello script potrebbe richiedere alcuni minuti.

#!/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 restaurants_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"

Al termine dello script, copiare il Connessione String di MongoDB primario dall'output dell'ultimo comando.

{
  "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"
    },

    ...
  ]
}

A questo punto, è necessario avere un'istanza di Azure Cosmos DB per MongoDB stringa di connessione nel formato mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>, un database denominato restaurants_reviewse una raccolta denominata restaurants_reviews.

Per altre informazioni sull'uso dell'interfaccia della riga di comando di Azure per creare un account Cosmos DB per MongoDB e per creare database e raccolte, vedere Creare un database e una raccolta per MongoDB per Azure Cosmos DB usando l'interfaccia della riga di comando di Azure. È anche possibile usare PowerShell, l'estensione Database di Azure di VS Code e portale di Azure.

Passaggio 1: Eseguire la versione più recente dell'immagine.

# 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  

Il passaggio di informazioni riservate, come illustrato di seguito, è a scopo dimostrativo. Le informazioni stringa di connessione possono essere visualizzate esaminando il contenitore con il comando docker container inspect. Un altro modo per gestire i segreti consiste nell'usare la funzionalità BuildKit di Docker.

Passaggio 2. Verificare che il contenitore sia in esecuzione.

Aprire una seconda shell ed eseguire il comando ls del contenitore Docker.

docker container ls

Nell'elenco dovrebbe essere visualizzato il contenitore "msdocspythoncontainerwebapp:latest:latest". Prendere nota della NAMES colonna dell'output e della PORTS colonna. È possibile usare il nome per arrestare il contenitore.

Passaggio 3. Testare l'app Web.

Vai a "http://127.0.0.1:8000" per Django e "http://127.0.0.1:5000/" per Flask durante l'esecuzione con MongoDB locale.

Passaggio 4. Arrestare il contenitore

docker container stop <container-name>