本项目作为docker的示例，旨在通过将一个简单的web程序构建为一个基于docker的项目，方便后续更换设备导致的各种繁琐的环境搭建和迁移。
除了代码，更多说明可查看注释。
- docker
$ brew cask install docker - docker-compose
$ pip install docker-componse 通过docker-compose实现自动化地环境部署。
进入工程的目录中，可执行docker-compose命令，其会默认加载当前目录中的docker-compose.yml文件，也可以通过-f参数指定特定目录的配置文件。
$ docker-compose up $ docker-compose up -d $ docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE docker-example_web latest 17933fa28f33 2 minutes ago 917MB python 2.7.15 bfa54426aeda 4 days ago 912MB redis alpine b42dc832c855 3 weeks ago 40.9MB $ docker container ls CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES eec43c39eac9 redis:alpine "docker-entrypoint.s…" 2 minutes ago Up 6 seconds 6379/tcp redis-example 267f3b264ac0 docker-example_web "python app.py" 2 minutes ago Up 6 seconds 0.0.0.0:5000->5000/tcp web-example $ docker-compose stop docker exec -it 容器名称 sh - export/save和load命令
$ docker export <CONTAINER ID> <CONTAINER ID> <CONTAINER ID> ... > /home/export.tar $ docker load < /home/export.tar - export和save的区别
导出后再导入(exported-imported)的镜像会丢失所有的历史，而保存后再加载（saved-loaded）的镜像没有丢失历史和层(layer)。这意味着使用导出后再导入的方式，你将无法回滚到之前的层(layer)，同时，使用保存后再加载的方式持久化整个镜像，就可以做到层回滚（可以执行docker tag
来回滚之前的层。