Skrip Docker

# Base image with Python 3.10
FROM python:3.10-slim

# Install required libraries
RUN pip install pandas tensorflow numpy

# Set working directory
WORKDIR /app

# Copy your application code to the container
COPY . /app

# Expose port for your application (if needed)
# EXPOSE 8000

# Run your application
CMD ["python", "your_script.py"]



Penjelasan:


FROM python:3.10-slim: Baris ini menentukan image dasar untuk container Docker. Kita menggunakan image Python 3.10 resmi dengan tag slim, yang merupakan gambar yang lebih kecil dan lebih efisien.
RUN pip install pandas tensorflow numpy: Baris ini menginstal library Python yang diperlukan menggunakan pip.
WORKDIR /app: Baris ini menetapkan direktori kerja di dalam container ke /app. Di sinilah kode aplikasi Anda akan ditempatkan.
SALIN . /app: Baris ini menyalin semua file dari direktori Anda saat ini (tempat Dockerfile berada) ke direktori /app di dalam container. Ini termasuk kode aplikasi Anda.
EXPOSE 8000: Baris ini mengekspos port 8000 pada container. Anda dapat mengubahnya ke port yang digunakan aplikasi Anda. Hal ini bersifat opsional dan hanya diperlukan jika aplikasi Anda harus dapat diakses dari luar container.
CMD ["python", "your_script.py"]: Baris ini menentukan perintah yang akan dijalankan saat penampung dimulai. Dalam hal ini, skrip tersebut menjalankan skrip Python Anda your_script.py. Ganti your_script.py dengan nama sebenarnya dari skrip Anda.


Untuk membangun image Docker:


Simpan Dockerfile di atas dalam file bernama Dockerfile.
Buka terminal di direktori yang sama dengan Dockerfile.
Jalankan perintah berikut:


docker build -t my-python-app .


Tindakan ini akan membangun image Docker dan memberinya tag sebagai my-python-app.

Untuk menjalankan container Docker:

docker run -it my-python-app


Tindakan ini akan memulai penampung dalam mode interaktif. Aplikasi Anda sekarang akan berjalan di dalam container.

Catatan:


Ganti your_script.py dengan nama sebenarnya dari skrip Python Anda.
Anda dapat menambahkan lebih banyak perintah ke Dockerfile untuk menyesuaikan container lebih lanjut, seperti menginstal library tambahan atau menetapkan variabel lingkungan.
Dockerfile ini mengasumsikan bahwa Anda memiliki kode aplikasi di direktori yang sama dengan Dockerfile. Jika kode Anda berada di direktori yang berbeda, sesuaikan perintah COPY.