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Docker 和 Python 安装指南
以下是 Docker 和 Python 的详细安装步骤,包括基础环境的配置和 pip 的安装。
一、安装 Docker
1. 下载 Docker
- 前往 Docker 官方网站:https://www.docker.com/。
- 根据你的操作系统选择 Docker Desktop(Windows 或 macOS)。
2. 安装 Docker Desktop
- 下载完成后,运行安装包。
- 按照提示完成安装。 Windows 用户需要确保启用了 WSL2(Windows Subsystem for Linux 2),安装过程中会有提示自动安装。
- 安装完成后,启动 Docker Desktop。
- 确保 Docker 启动成功,打开命令提示符输入以下命令检查:docker --version 如果成功,输出类似以下内容:Docker version 20.10.24, build 7287ab3
3. 配置镜像加速器(可选)
如果你在国内,建议配置镜像加速器以提升 Docker 镜像的下载速度。
- 点击 Docker Desktop 的设置(Settings)。
- 选择 Docker Engine。
- 在配置文件中添加以下内容:{ "registry-mirrors": ["https://registry.docker-cn.com"] }
- 保存并重启 Docker。
4. 测试 Docker
运行以下命令拉取测试镜像:
docker run hello-world
输出类似以下内容:
Hello from Docker!
This message shows that your installation appears to be working correctly.
二、安装 Python
1. 下载 Python
- 前往 Python 官方网站:https://www.python.org/downloads/。
- 选择适合你的操作系统的最新稳定版本(推荐 3.x 版本)。
2. 安装 Python
Windows 安装
- 下载完成后运行安装包。
- 勾选 Add Python to PATH,确保 Python 和 pip 都能在命令行中使用。
- 点击 Customize Installation,确保勾选以下选项: pip tcl/tk IDLE Python test suite
- 点击 Install Now 开始安装。
macOS 安装
- 安装 Homebrew(如果尚未安装):
- 打开终端,输入以下命令:/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
- 运行完成后,可以通过以下命令验证 Homebrew 是否安装成功:brew --version 成功后会输出类似以下内容:Homebrew 4.x.x
- 使用 Homebrew 安装 Python:
- 安装 Python:brew install python
- 验证 Python 和 pip 安装是否成功:python3 --version pip3 --version 如果成功,会输出类似以下内容:Python 3.x.x pip 21.x.x from ...
3. 验证安装
安装完成后,打开终端或命令提示符,输入以下命令检查:
python --version
输出类似以下内容:
Python 3.x.x
检查 pip 是否安装成功:
pip --version
输出类似以下内容:
pip 21.x.x from ...
三、使用 Docker 配置 Python 环境(可选)
如果你希望使用 Docker 来运行 Python 环境,以下是简单的配置方法:
1. 拉取 Python 镜像
docker pull python:3.x
2. 运行 Python 容器
docker run -it python:3.x bash
这将启动一个带有 Python 环境的容器,你可以直接在其中运行 Python 命令。
3. 测试 Python
进入容器后,输入以下命令启动 Python:
python
输出类似以下内容:
Python 3.x.x (default, ...)
[GCC ...] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
输入 exit() 或按 Ctrl+D 退出 Python 环境。
至此,你已经成功安装了 Docker 和 Python,并完成了基础环境的配置。如果选择使用 Docker,可以进一步学习如何通过 Dockerfile 创建自己的 Python 镜像,以便管理项目环境。
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