Imagem do docker para aplicação python

1. Qual imagem do docker usar para Python?
2. Como faço para escolher uma imagem do Docker?
3. Quais tipos de imagem são suportados em python?
4. Docker é útil para Python?
5. O Python pode ser executado em contêiner do Docker?
6. É uma imagem do docker um aplicativo?
7. É Python 3.11 estável?
8. Qual é a imagem base, você preferirá o seu arquivo do Docker?
9. Eu preciso construir a imagem do docker sempre?
10. É o fim da vida em Python?
11. Haverá um Python 4?
12. Por que é Python 3.11 mais rápido?

Qual imagem do docker usar para Python?

Se você deseja a versão mais recente do Python, ou uma grande variedade de versões, a imagem oficial do Docker Python é a sua melhor aposta. Se você quiser os pacotes de sistema mais recentes absolutos, você vai querer o Ubuntu 22.04; Redhat 9 é um pouco mais conservador, por exemplo, incluindo Python 3.9 em vez de 3.10.

Como faço para escolher uma imagem do Docker?

Dê uma olhada nas imagens da base do nó ou Python no Docker Hub. Você verá que eles oferecem versões diferentes, mas também sabores diferentes para cada! Você pode ir com Alpine, diferentes versões de Debian (Stretch, Buster) e suas variantes finas, entre outras.

Quais tipos de imagem são suportados em python?

Cada uma das imagens da lista pode ser imagens únicas ou multiframe. Atualmente, isso é suportado para GIF, PDF, PNG, TIFF e Webp.

Docker é útil para Python?

Docker é uma ferramenta de contêinerização usada para girar os ambientes de aplicativos isolados e reproduzíveis. É uma ferramenta de desenvolvimento popular para desenvolvedores de Python. Os tutoriais e artigos aqui ensinarão como incluir o Docker ao seu fluxo de trabalho de desenvolvimento e usá -lo para implantar aplicativos localmente e na nuvem.

O Python pode ser executado em contêiner do Docker?

O Python é uma linguagem de programação versátil, mas executá -lo pode ser um punhado quando você precisa gerenciar suas dependências - especialmente quando você está compartilhando projetos com outros desenvolvedores. Uma solução é usar o Docker. A ferramenta de contêinerização executa aplicativos em um sistema isolado e gerencia dependências.

É uma imagem do docker um aplicativo?

Docker é usado para criar, executar e implantar aplicativos em contêineres. Uma imagem do docker contém código de aplicativo, bibliotecas, ferramentas, dependências e outros arquivos necessários para fazer um aplicativo executar. Quando um usuário executa uma imagem, ele pode se tornar um ou muitas instâncias de um contêiner.

É Python 3.11 estável?

Python 3.11 Data de lançamento

O lançamento final e estável será lançado em 3 de outubro de 2022, após mais três versões beta e duas versões candidatas nesse meio tempo.

Qual é a imagem base, você preferirá o seu arquivo do Docker?

Uma imagem base é a imagem usada para criar todas as imagens de seu contêiner. Sua imagem base pode ser uma imagem oficial do Docker, como o CentOS, ou você pode modificar uma imagem oficial do Docker para atender às suas necessidades, ou você pode criar sua própria imagem base do zero.

Eu preciso construir a imagem do docker sempre?

Você só precisa construir a imagem uma vez e usá-la até que as dependências instaladas (como pacotes Python) ou versões de pacote no nível do sistema operacional precisam ser alteradas. Nem toda vez que seu código é modificado.

É o fim da vida em Python?

Python 3.7 parará de obter atualizações de segurança em junho de 2023. Django 3.2 parará de obter atualizações de segurança em abril de 2024. Debian Buster parará de receber atualizações de segurança em junho de 2024. Python 3.8 parará de obter atualizações de segurança em outubro de 2024.

Haverá um Python 4?

Python 4.0 provavelmente nunca virá - de acordo com o criador de Python, Guido van Rossum. As lições aprendidas com a migração de Python 2 para Python 3 demonstraram que aborrecimento é mudar para uma nova versão do idioma. Assim, provavelmente não haverá uma nova versão do Python em breve.

Por que é Python 3.11 mais rápido?

Resumo. Python 3.11 Projetou o bytecode especializado para aproveitar as novas estruturas de dados. Nova estrutura de dados + bytecode especializado = python mais rápido.