Místní sestavení a spuštění kontejnerizované webové aplikace v Pythonu

V této části série kurzů se dozvíte, jak sestavit a spustit kontejnerizovanou webovou aplikaci Django nebo Flask Python na místním počítači. K ukládání dat pro tuto aplikaci můžete použít místní instanci MongoDB nebo Azure Cosmos DB pro MongoDB. Tento článek je 2. částí 5dílné série kurzů. Před zahájením tohoto článku byste měli dokončit část 1 .

Následující diagram služby zvýrazňuje místní komponenty popsané v tomto článku. V tomto článku se také dozvíte, jak používat Azure Cosmos DB pro MongoDB s místní imagí Dockeru místo místní instance MongoDB.

Klonování nebo stažení ukázkové aplikace v Pythonu

V této části naklonujete nebo stáhnete ukázkovou aplikaci v Pythonu, kterou používáte k sestavení image Dockeru. Můžete si vybrat mezi webovou aplikací Django nebo Flask Python. Pokud máte vlastní webovou aplikaci v Pythonu, můžete ji použít. Pokud používáte vlastní webovou aplikaci v Pythonu, ujistěte se, že má vaše aplikace v kořenové složce soubor Dockerfile a může se připojit k databázi MongoDB.

Git clone

1. Naklonujte úložiště Django nebo Flask do místní složky pomocí jednoho z následujících příkazů:

   Django

   # Django
   git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app.git
   

   Flask

   # Flask
   git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app.git
   

2. Přejděte do kořenové složky pro klonované úložiště.

   Django

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

   Flask

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

Stáhnout

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

1. Vyberte Kód a pak vyberte Stáhnout ZIP.

2. Rozbalte soubor ZIP do místní složky.

Vytvořit Docker image

V této části vytvoříte image Dockeru pro webovou aplikaci Python pomocí editoru Visual Studio Code nebo Azure CLI. Image Dockeru obsahuje webovou aplikaci Python, její závislosti a modul runtime Pythonu. Image Dockeru vytvoříte ze souboru Dockerfile , který definuje obsah a chování image. Soubor Dockerfile je v kořenové složce ukázkové aplikace, kterou jste naklonovali nebo stáhli (nebo jste sami zadali).

Návod

Pokud s Azure CLI začínáte, přečtěte si téma Začínáme s Azure CLI a zjistěte, jak stáhnout a nainstalovat Azure CLI místně nebo jak spouštět příkazy Azure CLI v Azure Cloud Shellu.

Azure CLI

K sestavení image Dockeru pomocí rozhraní příkazového řádku Dockeru potřebujete Docker. Po instalaci Dockeru otevřete okno terminálu a přejděte do ukázkové složky.

Poznámka:

Kroky v této části vyžadují, aby byl démon Dockeru spuštěný. V některých instalacích, například na Windows, je potřeba otevřít Docker Desktop, který spustí proces démon, než budete moct pokračovat.

1. Spuštěním následujícího příkazu v kořenové složce ukázkové aplikace ověřte, že je Docker přístupný.

   docker
   

   Pokud po spuštění tohoto příkazu uvidíte nápovědu k rozhraní příkazového řádku Dockeru, bude Docker přístupný. V opačném případě se ujistěte, že je Docker nainstalovaný a že vaše prostředí má přístup k rozhraní příkazového řádku Dockeru.

2. Pomocí příkazu Sestavení Dockeru sestavte image Dockeru pro webovou aplikaci Python.

   Obecná forma příkazu je 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>".

   Pokud jste v kořenové složce projektu, pomocí následujícího příkazu sestavte image Dockeru. Tečka (".") na konci příkazu odkazuje na aktuální adresář, ve kterém se příkaz spouští. Chcete-li vynutit opětovné sestavení, přidejte --no-cache.

   Poznámka:

   Ukázkové úložiště používá Python 3.8. Pokud vytváříte vlastní soubor Dockerfile, použijte podporovanou Python verzi, například 3.12 nebo 3.13. Informace o aktuálně podporovaných verzích najdete v tématu Python podpora verzí.

   Bash

   #!/bin/bash
   docker build --rm --pull \
     --file "Dockerfile" \
     --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" \
     --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" \
       .
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   docker build --rm --pull `
     --file "Dockerfile" `
     --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" `
     --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" `
       .
   

3. Pomocí příkazu Image Dockeru ověřte, že se image úspěšně vytvořila.

   docker images
   

   Příkaz vrátí seznam obrázků podle názvu úložiště, tagu a data vytvoření a dalších charakteristik obrázku.

VS Code

Pokud chcete image Dockeru sestavit místně pomocí Visual Studio Code, potřebujete Visual Studio Code a rozšíření Docker. Před pokračováním nainstalujte Visual Studio Code a rozšíření Dockeru. Po instalaci Visual Studio Code a rozšíření Dockeru přejděte do ukázkové složky, kterou jste naklonovali nebo stáhli, a otevřete VS Code pomocí příkazu code ..

Poznámka:

Kroky v této části vyžadují, aby byl démon Dockeru spuštěný. V některých instalacích, například na Windows, musíte otevřít Docker Desktop, abyste mohli proces démon spustit, než budete pokračovat.

1. Po instalaci Visual Studio Code a rozšíření Dockeru přejděte do ukázkové složky, kterou jste naklonovali nebo stáhli, a otevřete VS Code pomocí příkazu code ..

2. Ve VS Code otevřete rozšíření Dockeru a pak na panelu aktivit vyberte rozšíření Dockeru .

   

   Pokud rozšíření Dockeru hlásí chybu Nepovedlo se připojit, ujistěte se, že je Docker nainstalovaný a spuštěný.

3. Pokud chcete sestavit image Dockeru, klikněte pravým tlačítkem na soubor Dockerfile a pak vyberte Sestavit image....

   Další informace o syntaxi souboru Dockerfile najdete v referenčních informacích k souboru Dockerfile.

4. Pokud chcete potvrdit, že image byla sestavená, rozbalte část IMAGE rozšíření Dockeru a vyhledejte nedávno vytvořenou image. Název této image kontejneru je msdocspythoncontainerwebapp (tato hodnota je nastavena v souboru .vscode/tasks.json ).

   

V tuto chvíli máte místní image Dockeru s názvem "msdocspythoncontainerwebapp" se značkou "latest". Značky pomáhají definovat podrobnosti o verzi, zamýšlené použití, stabilitu a další relevantní informace. Další informace najdete v tématu Doporučení pro označování a správu verzí imagí kontejnerů.

Poznámka:

Můžete si také prohlédnout image, které sestavíte z editoru VS Code, nebo pomocí rozhraní příkazového řádku Dockeru přímo pomocí desktopové aplikace Dockeru .

Nastavení MongoDB

Webová aplikace Python k ukládání dat vyžaduje databázi MongoDB a kolekci s názvem restaurants_reviews. V tomto kurzu použijete místní instalaci MongoDB i instanci Azure Cosmos DB for MongoDB k vytvoření a přístupu k databázi a kolekci.

Důležité

Nepoužívejte databázi MongoDB, kterou používáte v produkčním prostředí. V tomto kurzu uložte do proměnné prostředí připojovací řetězec k jedné z těchto instancí MongoDB. Tento připojovací řetězec si může prohlédnout každý, kdo může zkontrolovat váš kontejner – například pomocí docker inspect.

Místní MongoDB

Vytvořte místní instanci MongoDB pomocí Azure CLI.

1. Nainstalujte MongoDB , pokud ještě není nainstalovaný.

   Pokud chcete zkontrolovat, jestli je nainstalovaný MongoDB, použijte MongoDB Shell (mongosh). Pokud následující příkazy nefungují, možná budete muset explicitně nainstalovat mongosh nebo připojit mongosh k serveru MongoDB.

   • Pomocí následujícího příkazu otevřete prostředí MongoDB a získejte verzi prostředí MongoDB i serveru MongoDB:

     mongosh
     

     Návod

     Pokud chcete vrátit jenom verzi serveru MongoDB nainstalovanou v systému, zavřete a znovu otevřete prostředí MongoDB a použijte následující příkaz: mongosh --quiet --exec 'db.version()'

     V některých nastaveních můžete také přímo vyvolat démon Mongo v prostředí Bash.

     mongod --version
     

2. Upravte soubor mongod.cfg ve \MongoDB\Server\8.0\bin složce a přidejte do bindIP klíče místní IP adresu počítače.

   Poznámka:

   Cesta ke konfiguračnímu souboru se liší podle verze operačního systému a MongoDB. V systému macOS vyhledejte /usr/local/etc/mongod.conf nebo /opt/homebrew/etc/mongod.conf. V Linuxu zkontrolujte /etc/mongod.conf.

   Klíč bindip v konfiguračním souboru MongoD definuje názvy hostitelů a IP adresy, které MongoDB naslouchá klientským připojením. Přidejte aktuální IP adresu místního vývojového počítače. Ukázková webová aplikace Python spuštěná místně v kontejneru Dockeru komunikuje s hostitelským počítačem s touto adresou.

   Například část konfiguračního souboru by měla vypadat takto:

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

3. Uložte změny tohoto konfiguračního souboru.

   Důležité

   K uložení změn provedených v tomto konfiguračním souboru potřebujete oprávnění správce.

4. Restartujte MongoDB a vyzvedněte změny konfiguračního souboru.

5. Otevřete prostředí MongoDB a spuštěním následujícího příkazu nastavte název databáze na restaurants_reviews a název kolekce na restaurants_reviews. Můžete také vytvořit databázi a kolekci s rozšířením MongoDB VS Code nebo jakýmkoli jiným nástrojem s podporou MongoDB.

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

Po dokončení předchozího kroku je místní připojovací řetězec MongoDB "mongodb://127.0.0.1:27017/", název databáze je "restaurants_reviews" a název kolekce je "restaurants_reviews".

Azure Cosmos DB for MongoDB

Teď pomocí Azure CLI vytvořte instanci Azure Cosmos DB pro MongoDB.

Poznámka:

Ve 4. části této série kurzů použijete instanci Azure Cosmos DB for MongoDB ke spuštění webové aplikace ve službě Azure App Service.

Před spuštěním následujícího skriptu nahraďte umístění, skupinu prostředků a název účtu Azure Cosmos DB pro MongoDB příslušnými hodnotami (volitelné). Stejnou skupinu prostředků použijte pro všechny prostředky Azure, které vytvoříte v tomto kurzu, abyste je po dokončení usnadnili odstranění.

Spuštění skriptu trvá několik minut.

Bash

#!/bin/bash
# LOCATION: The Azure region. Use the "az account list-locations -o table" command to find a region near you.
LOCATION='westus'
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
RESOURCE_GROUP_NAME='msdocs-web-app-rg'
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.
ACCOUNT_NAME='msdocs-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"

PowerShell

# PowerShell syntax
# LOCATION: The Azure region. Use "az account list-locations -o table" to find a region near you.
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongoDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.

$LOCATION = "westus"
$RESOURCE_GROUP_NAME = "msdocs-web-app-rg"
$ACCOUNT_NAME = "msdocs-cosmos-db-account-name"

# Create a resource group
Write-Output "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
Write-Output "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
Write-Output "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
Write-Output "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
Write-Output "Getting the connection string for the MongoDB account..."
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

Write-Output "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above."

Po dokončení skriptu zkopírujte Primární připojovací řetězec MongoDB z výstupu posledního příkazu do schránky nebo na jiné místo.

{
  "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"
    },

    ...
  ]
}

Po dokončení předchozího kroku budete mít připojovací řetězec formuláře mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>Azure Cosmos DB for MongoDB, databázi s názvem restaurants_reviewsa kolekci s názvem restaurants_reviews.

Další informace o tom, jak pomocí Azure CLI vytvořit účet Cosmos DB pro MongoDB a vytvářet databáze a kolekce, najdete v tématu Vytvoření databáze a kolekce pro MongoDB pro Azure Cosmos DB pomocí Azure CLI. Můžete také použít PowerShell, rozšíření VS Code Azure Databases a Azure Portal.

Návod

V rozšíření VS Code Azure Databases můžete kliknout pravým tlačítkem na server MongoDB a získat připojovací řetězec.

Spusťte image lokálně v kontejneru

Teď jste připraveni spustit kontejner Dockeru místně pomocí místní instance MongoDB nebo instance Cosmos DB pro MongoDB. V této části kurzu se naučíte používat VS Code nebo Azure CLI ke spuštění image místně. Ukázková aplikace očekává, že informace pro připojení k MongoDB budou předány pomocí proměnných prostředí. Existuje několik metod předávání proměnných prostředí do kontejneru místně. Každá metoda má výhody a nevýhody z hlediska zabezpečení. Vyhněte se ukládání nebo ponechávání citlivých informací v kódu v kontejneru.

Poznámka:

Když webovou aplikaci nasadíte do Azure, získá webová aplikace informace o připojení z hodnot prostředí nastavených jako nastavení konfigurace služby App Service. Žádný z úprav scénáře místního vývojového prostředí se nepoužije.

Azure CLI

Místní MongoDB

K místnímu spuštění image Dockeru použijte následující příkazy s místní instancí MongoDB.

1. Spusťte nejnovější verzi obrazu.

   Bash

   #!/bin/bash
   
   # Define variables
   # Set the port number based on the framework being used:
   # 8000 for Django, 5000 for Flask
   export PORT=<port-number>  # Replace with actual port (e.g., 8000 or 5000)
   
   # Set your computer''s IP address (replace with actual IP)
   export YOUR_IP_ADDRESS=<your-computer-ip-address>  # Replace with actual IP address
   
   # Run the Docker container with the required environment variables
   docker run --rm -it \
     --publish "$PORT:$PORT" \
     --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" \
     --env CONNECTION_STRING=mongodb://mongoservice:27017 \
     --env DB_NAME=restaurants_reviews \
     --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
     --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" \
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   # Define variables
   # Set the port number based on the framework being used:
   # 8000 for Django, 5000 for Flask
   $PORT = "your_port_number"  # Replace with your actual port number
   $YOUR_IP_ADDRESS = "your_ip_address"  # Replace with your actual IP address
   
   # Run the Docker container with the required environment variables
   docker run --rm -it `
       --publish "${PORT}:${PORT}" `
       --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" `
       --env CONNECTION_STRING="mongodb://mongoservice:27017" `
       --env DB_NAME="restaurants_reviews" `
       --env COLLECTION_NAME="restaurants_reviews" `
       --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" `
       msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

2. Ověřte, že je kontejner spuštěný. V jiném okně konzoly spusťte příkaz docker container ls .

   docker container ls
   

   V seznamu se zobrazí váš kontejner msdocspythoncontainerwebapp:latest . Všimněte si sloupce NAMES výstupu a sloupce PORTS. K zastavení kontejneru použijte název kontejneru.

3. Otestujte webovou aplikaci.

   Přejděte na http://127.0.0.1:8000 Django a http://127.0.0.1:5000/ pro Flask.

4. Vypněte kontejner.

   docker container stop <container-name>
   

Azure Cosmos DB for MongoDB

Ke spuštění image Dockeru v Azure použijte následující příkazy s instancí Azure Cosmos DB for MongoDB.

1. Spusťte nejnovější verzi obrazu.

   Bash

   #!/bin/bash
   # 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 \
     --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate \
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   PowerShell

   # PowerShell syntax
   # PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
   $PORT=<port-number>
   $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 `
     --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate `
     msdocspythoncontainerwebapp:latest
   

   Pro demonstrační účely ukazuje tento příklad předávání citlivých informací. Informace o připojovací řetězec můžete zobrazit kontrolou kontejneru pomocí příkazu docker container inspect. Dalším způsobem zpracování tajných kódů je použití funkce BuildKitu Dockeru.

2. Otevřete nové okno konzoly a spuštěním následujícího příkazu docker container ls potvrďte, že kontejner běží.

   docker container ls
   

   V seznamu se zobrazí váš kontejner msdocspythoncontainerwebapp:latest . Všimněte si sloupce NAMES výstupu a sloupce PORTS. K zastavení kontejneru použijte název kontejneru.

3. Otestujte webovou aplikaci.

   Přejděte na http://127.0.0.1:8000 Django a http://127.0.0.1:5000/ pro Flask.

4. Vypněte kontejner.

   docker container stop <container-name>
   

VS Code

V této části kurzu použijte rozšíření Dockeru v Visual Studio Code ke spuštění kontejneru. V nástroji VS Code můžete použít buď připojovací řetězec k místní instanci MongoDB, nebo instanci Cosmos DB for MongoDB.

1. Ve složce .vscode ukázkové aplikace soubor settings.json definuje, co se stane, když použijete rozšíření Dockeru, a v místní nabídce značky vyberte Spustit nebo Spustit Interactive . Soubor settings.json obsahuje dvě šablony pro jednotlivé (MongoDB local) scénáře a (MongoDB Azure) scénáře.

   

   Pokud používáte místní databázi MongoDB:

   • Nahraďte obě instance <YOUR_IP_ADDRESS> vaší IP adresou.

   • Nahraďte obě instance <CONNECTION_STRING> připojovacím řetězcem pro vaši databázi MongoDB.

   • Do seznamu proměnných předaných příkazu Docker run pro místní šablony MongoDB pro bloky kódu docker.commands.run a docker.commands.runInteractive přidejte následující proměnnou prostředí:

     -e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
     

   Pokud používáte databázi Azure Cosmos DB for MongoDB:

   • Nahraďte obě instance <CONNECTION_STRING> připojovacím řetězcem služby Azure Cosmos DB for MongoDB.

   • Do řetězce proměnných předaných příkazu `docker run` pro šablony Azure Cosmos DB for MongoDB pro bloky kódu `docker.commands.run` a `docker.commands.runInteractive` přidejte následující proměnnou prostředí:

     -e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
     

2. docker.dockerPath Nastavte nastavení konfigurace používané šablonami. Pokud chcete nastavit docker.dockerPath, otevřete paletu příkazů VS Code (Ctrl+Shift+P), zadejte Předvolby: Otevřít nastavení pracovního prostoru a do pole Nastavení hledání zadejte docker.docker.dockerPath. Jako hodnotu nastavení zadejte docker (bez uvozovek).

   Poznámka:

   Předpokládá se, že název databáze i název kolekce jsou restaurants_reviews.

3. Spusťte obraz.

   1. V části IMAGES rozšíření Docker najděte vytvořenou image.

   2. Rozbalením obrázku vyhledejte nejnovější značku, klikněte pravým tlačítkem myši a vyberte Spustit interaktivní.

   3. Zobrazí se výzva k výběru úlohy, která je vhodná pro váš scénář, buď Interaktivní konfigurace spuštění (místní MongoDB), nebo Interaktivní konfigurace spuštění (MongoDB Azure).

   Při interaktivním spuštění uvidíte všechny výstupní příkazy, které mohou být užitečné pro ladění. Můžete také vybrat Spustit, což je neinteraktivní a neudržuje otevřený standardní vstup.

   

   Důležité

   Tento krok selže, pokud je výchozí profil terminálu nastavený na příkazový řádek (Windows). Pokud chcete změnit výchozí profil, otevřete paletu příkazů VS Code (Ctrl+Shift+P), zadejte "Terminal: Select Default Profile" (Terminál: Select Default Profile) a pak v rozevírací nabídce vyberte jiný profil , například Git Bash nebo PowerShell.

4. Ověřte, že je kontejner Dockeru spuštěný.

   1. V části KONTEJNERY rozšíření Docker najděte kontejner.

   2. Rozbalte uzel Jednotlivé kontejnery a ověřte, že je spuštěný kontejner msdocspythoncontainerwebapp. Vyhledejte vedle názvu kontejneru zelený symbol trojúhelníku.

   

5. Otestujte webovou aplikaci tak, že kliknete pravým tlačítkem na název kontejneru a vyberete Otevřít v prohlížeči.

   

   Prohlížeč se otevře ve výchozím prohlížeči jako "http://127.0.0.1:8000" pro Django nebo "http://127.0.0.1:5000/" pro Flask.

   Poznámka:

   Pokud se zobrazí chyba časového limitu, ověřte, že je spuštěná služba MongoDB. Pokud ne, zastavte kontejner Dockeru ve VS Code a restartujte službu MongoDB. Pak znovu spusťte kontejner Dockeru a zkuste získat přístup k webové aplikaci v prohlížeči.

6. Zastavte kontejner.

   1. V části KONTEJNERY rozšíření Docker najděte spuštěný kontejner.

   2. Klikněte pravým tlačítkem na kontejner a vyberte Zastavit.

   

Návod

Kontejner můžete spustit také výběrem konfigurace spuštění nebo ladění. Při spuštění nebo ladění se volají úlohy rozšíření Dockeru v tasks.json . Úloha, která se zavolá, závisí na vybrané konfiguraci spuštění. Pro úlohu Docker: Python (místní MongoDB) zadejte <VAŠI-IP-ADRESU>. Pro úlohu Docker: Python (MongoDB Azure) zadejte <CONNECTION-STRING>.

Kontejner můžete také spustit z image a zastavit ho pomocí desktopové aplikace Docker.

Další krok

Vytvoření image kontejneru v Azure