在本機建置並執行容器化的 Python Web 應用程式

在本教學課程系列的這個部分中，您將瞭解如何在本機計算機上建置和執行容器化 Django 或 Flask Python Web 應用程式。若要儲存此應用程式的數據，您可以使用本機 MongoDB 實例或適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB。本文是 5 部分教學課程系列的第 2 部分。你應該先完成第一部分再開始這篇文章。

以下服務圖重點介紹本文涵蓋的本地元件。在本文中，你也會學習如何使用 Azure Cosmos DB for MongoDB，搭配本地 Docker 映像檔，而非本地 MongoDB 實例。

複製或下載範例 Python 應用程式

在本節中，您會複製或下載用來建置 Docker 映像的範例 Python 應用程式。您可以選擇 Django 或 Flask Python Web 應用程式。如果您有自己的 Python Web 應用程式，您可以選擇改用。如果您使用自己的 Python Web 應用程式，請確定您的應用程式在根資料夾中有 Dockerfile ，而且可以連線到 MongoDB 資料庫。

Git 複製
下載

使用下列其中一個命令，將 Django 或 Flask 存放庫複製到本機資料夾：

Django
瓶

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

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

前往您已複製的儲存庫根資料夾。

Django
瓶

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

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

建置 Docker 映像

在本節中，您會使用 Visual Studio Code 或 Azure CLI 為 Python Web 應用程式建置 Docker 映像。 Docker 映射包含 Python Web 應用程式、其相依性和 Python 運行時間。你從定義映像內容和行為的 Docker 檔案 建立 Docker 映像檔。 Dockerfile 位於您複製或下載的範例應用程式的根資料夾中（或自行提供）。

小提示

如果您不熟悉 Azure CLI，請參閱開始使用 Azure CLI 以瞭解如何在本機下載並安裝 Azure CLI，或如何在 Azure Cloud Shell 中執行 Azure CLI 命令。

Azure CLI
VS代碼

要使用 Docker CLI 建立 Docker 映像檔，你需要 Docker。安裝好 Docker 後，打開終端機視窗，進入範例資料夾。

備註

本節中的步驟需要 Docker 精靈才能執行。在某些安裝環境中，例如在 Windows 上，你必須先開啟 Docker Desktop，它會啟動常駐程式，然後你才能繼續。

在範例應用程式的根資料夾中執行下列命令，確認 Docker 可供存取。
```
docker
```
如果在執行此命令之後，您會看到 Docker CLI 的說明，Docker 是可存取的。否則，請確保已安裝 Docker 並且您的 shell 可以存取 Docker CLI。
使用 Docker build 命令建置 Python Web 應用程式的 Docker 映像。

命令的一般形式為 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>"。

如果您位於專案的根資料夾，請使用下列命令來建置 Docker 映像。命令結尾的點（“.”）是指命令執行所在的目前目錄。若要強制重建，請新增 --no-cache。

備註

範例庫使用 Python 3.8。如果你要自己建立 Dockerfile，請使用支援的 Python 版本，例如 3.12 或 3.13。請參閱 Python 版本支援以了解目前支援的版本。
- Bash
- PowerShell
```
#!/bin/bash
docker build --rm --pull \
  --file "Dockerfile" \
  --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" \
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" \
    .
```
```
# PowerShell syntax
docker build --rm --pull `
  --file "Dockerfile" `
  --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" `
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" `
    .
```
使用 Docker images 命令確認映像已順利建置。
```
docker images
```
此命令會依據倉庫名稱、標籤和建立日期傳回映像清單，以及其他映像特性。

要用 Visual Studio Code 在本地建立 Docker 映像檔，你需要 Visual Studio Code 以及 Docker 擴充功能。在繼續之前，請先安裝 Visual Studio Code 和 Docker 擴充功能。安裝好 Visual Studio Code 和 Docker 擴充功能後，前往你複製或下載的範例資料夾，並用指令 code . 開啟 VS Code。

備註

本節中的步驟需要 Docker 精靈才能執行。在某些安裝環境中，例如在 Windows 上，你需要先開啟 Docker Desktop 以啟動常駐程式，然後才能繼續。

安裝好 Visual Studio Code 和 Docker 擴充功能後，前往你複製或下載的範例資料夾，並用指令 code . 開啟 VS Code。
在 VS Code 中，開啟 Docker 擴充功能，然後選取活動列上的 Docker 擴充功能。

如果 Docker 擴充功能回報「無法連線」錯誤，請確定已安裝並執行 Docker 。
若要建置 Docker 映射，請以滑鼠右鍵按兩下 Dockerfile ，然後選取 [建置映射...]。

如需 Dockerfile 語法的詳細資訊，請參閱 Dockerfile 參考。
若要確認映像已建置，請展開 Docker 延伸模組的 IMAGES 區段，並尋找最近建置的映像。此容器映像的名稱為「msdocspythoncontainerwebapp」（此值設定於 .vscode/tasks.json 檔案中）。

此時，您有一個名為「msdocspythoncontainerwebapp」的本機 Docker 映像檔，其標籤為「latest」。標籤有助於定義版本詳細數據、預定用途、穩定性和其他相關信息。如需詳細資訊，請參閱容器映像的標記和版本控制建議。

備註

你也可以查看你從 VS Code 建立的映像檔，或直接使用 Docker CLI 透過 Docker Desktop 應用程式製作的影像。

設定 MongoDB

你的Python網頁應用程式需要一個 MongoDB 資料庫和一個名為 restaurants_reviews 的集合來儲存資料。在本教學課程中，您會使用 MongoDB 的本機安裝和適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 實例來建立和存取資料庫和集合。

這很重要

請勿使用您在生產環境中使用的 MongoDB 資料庫。在此教學中，請將其中一個 MongoDB 實例的 MongoDB 連線字串儲存到環境變數中。任何能檢查您容器的人——例如使用 docker inspect——都能看到這個連線字串。

本機 MongoDB

使用 Azure CLI 建立 MongoDB 的本地實例。

如果 MongoDB 還沒安裝，請安裝它。

要檢查是否安裝了 MongoDB，請使用 MongoDB Shell（mongosh）。如果以下指令無效，您可能需要明確安裝 mongosh 或將 mongosh 連接到你的 MongoDB 伺服器。
- 使用下列命令來開啟 MongoDB 殼層，並取得 MongoDB 殼層和 MongoDB 伺服器的版本：
```
mongosh
```
  小提示
  
  若要只傳回安裝在系統上的 MongoDB 伺服器版本，請關閉並重新開啟 MongoDB 殼層，並使用下列命令： mongosh --quiet --exec 'db.version()'
  
  在某些設定中，您也可以直接在命令提示字元中啟動 Mongo 服務。
```
mongod --version
```
編輯資料夾中的 \MongoDB\Server\8.0\bin 檔案，並將電腦的本機 IP 位址新增至bindIP密鑰。

備註

設定檔路徑依作業系統及 MongoDB 版本而異。在 macOS 上，可以找 /usr/local/etc/mongod.conf 或 /opt/homebrew/etc/mongod.conf。在 Linux 上，請檢查 /etc/mongod.conf。

bindip MongoD 組態檔中的金鑰會定義 MongoDB 接聽用戶端連線的主機名和 IP 位址。新增您本地開發電腦的當前IP。在 Docker 容器中本機執行的範例 Python Web 應用程式會使用此位址與主計算機通訊。

例如，組態檔的一部分看起來應該像這樣：
```
net:
  port: 27017
  bindIp: 127.0.0.1,<local-ip-address>
```
將變更儲存至此組態檔。

這很重要

您需要系統管理許可權，才能儲存您對這個組態檔所做的變更。
重新啟動 MongoDB 以套用設定檔的變更。
開啟 MongoDB 殼層，然後執行下列命令，將資料庫名稱設定為「restaurants_reviews」，並將集合名稱設定為「restaurants_reviews」。您也可以使用 VS Code MongoDB 擴充功能或任何其他 MongoDB 感知工具來建立資料庫和集合。
```
> help
> use restaurants_reviews
> db.restaurants_reviews.insertOne({})
> show dbs
> exit
```

完成上一個步驟之後，本機 MongoDB 連接字串為「mongodb://127.0.0.1:27017/」、資料庫名稱為「restaurants_reviews」，而集合名稱為「restaurants_reviews」。。

Azure Cosmos DB for MongoDB

現在，利用 Azure CLI 建立一個 Azure Cosmos DB for MongoDB 實例。

備註

在本教學課程系列的第 4 部分中，您會使用適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 實例，在 Azure App 服務中執行 Web 應用程式。

執行下列腳本之前，請以適當的值取代位置、資源群組和適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 帳戶名稱（選擇性）。請用同一個資源群組來管理你在這個教學中建立的所有 Azure 資源，這樣完成後刪除時會比較方便。

指令碼需要幾分鐘的執行時間。 az cosmosdb create這個指令可能需要5到10分鐘完成。

Bash
PowerShell

#!/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 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."

腳本完成後，將最後指令輸出的 Primary MongoDB 連接字串 複製到你的剪貼簿或其他位置。

{
  "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"
    },

    ...
  ]
}

完成上一個步驟之後，您有一個適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 連接字串，格式 mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>為、名為 restaurants_reviews的資料庫，以及名為的 restaurants_reviews集合。

如需如何使用 Azure CLI 建立適用於 MongoDB 的 Cosmos DB 帳戶和建立資料庫和集合的詳細資訊，請參閱使用 Azure CLI 建立適用於 Azure Cosmos DB 的 MongoDB 資料庫和集合。您也可以使用 PowerShell、VS Code Azure 資料庫延伸模組和 Azure 入口網站。

小提示

在 VS Code Azure 資料庫擴充功能中，您可以以滑鼠右鍵按兩下 MongoDB 伺服器並取得連接字串。

在本機上的容器中執行映像檔

您現在已準備好在本機上執行 Docker 容器，方法是使用本機的 MongoDB 執行個體，或使用適用於 MongoDB 的 Cosmos DB 執行個體。在這部分教學中，你會學習如何使用 VS Code 或 Azure CLI 在本地執行映像檔。範例應用程式期望透過環境變數傳遞 MongoDB 連線資訊。有多種方法可以將環境變數在本地傳遞到容器。每種方法在安全性方面都有優缺點。避免在容器內的程式碼中簽入或留下敏感資訊。

備註

當你將網頁應用程式部署到 Azure 時，網頁應用程式會從設定為 App Service 配置的環境值中取得連線資訊。針對地方發展環境情境的修改均不適用。

Azure CLI
VS代碼

MongoDB 本機

使用下列命令搭配 MongoDB 的本機實例，在本機執行 Docker 映像。

執行最新版的映像。

Bash
PowerShell

#!/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 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

確認容器正在執行。在另一個控制台視窗中，執行 docker container ls 命令。
```
docker container ls
```
你在清單中看到你的容器 msdocspythoncontainerwebapp:latest 。 NAMES請注意輸出和數據PORTS行的數據行。使用容器名稱來停止容器。
測試 Web 應用程式。

如需 Django，請前往 http://127.0.0.1:8000；如需 Flask，請前往 http://127.0.0.1:5000/。
關閉容器。
```
docker container stop <container-name>
```

Azure Cosmos DB for MongoDB

使用下列命令搭配 Azure Cosmos DB for MongoDB 實例，在 Azure 中執行 Docker 映像。

執行最新版的映像。

Bash
PowerShell

#!/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 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

為了示範，這個範例展示了如何傳遞敏感資訊。你可以使用 docker container inspect 指令檢查容器，以查看連線字串相關資訊。處理秘密的另一種方式是使用 Docker 的 BuildKit 功能。

開啟一個新的主控台視窗，並執行以下 docker container ls 指令以確認容器是否正在運行。
```
docker container ls
```
你在清單中看到你的容器 msdocspythoncontainerwebapp:latest 。 NAMES請注意輸出和數據PORTS行的數據行。使用容器名稱來停止容器。
測試 Web 應用程式。

如需 Django，請前往 http://127.0.0.1:8000；如需 Flask，請前往 http://127.0.0.1:5000/。
關閉容器。
```
docker container stop <container-name>
```

在教學的這一部分，請使用 Visual Studio Code 中的 Docker 擴充功能來執行容器。您可以在 VS Code 中使用連接字串來連接您的本機 MongoDB 實體或使用適用於 MongoDB 的 Cosmos DB 實體。

在範例應用程式的 .vscode 資料夾中， settings.json 檔案定義了當你使用 Docker 擴充功能，並從標籤的右鍵選單選擇 「執行 」或「 執行互動 」時會發生什麼。 settings.json 檔案包含兩個範本，分別針對(MongoDB local)和(MongoDB Azure)案例。

如果您使用本機的 MongoDB 資料庫的話：
- 將兩個<YOUR_IP_ADDRESS>例子替換為您的IP位址。
- 將的兩個實例 <CONNECTION_STRING> 取代為 MongoDB 資料庫的連接字串。
- 將下列環境變數新增至傳遞至 MongoDB 本機範本之 Docker run 命令的變數字串，適用於 “docker.commands.run” 和 “docker.commands.runInteractive” 程式代碼區塊：
```
-e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
```
如果您使用適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 資料庫：
- 將 <CONNECTION_STRING> 的兩個實例取代為適用於 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 連接字串。
- 將下列環境變數新增至傳遞給 MongoDB 的 Azure Cosmos DB 範本 Docker run 命令的變數字符串中，適用於“docker.commands.run”和“docker.commands.runInteractive”程式代碼區塊：
```
-e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
```
設定範本所使用的docker.dockerPath組態。要設定 docker.dockerPath，打開 VS Code 指令面板 （Ctrl+Shift+P），輸入「偏好設定：開啟工作區設定」，然後在 搜尋設定 框中輸入「docker.dockerPath」。針對設定的值輸入「docker」（不含引號）。

備註

資料庫名稱與集合名稱都假設為 restaurants_reviews。
執行映像。
1. 在 Docker 延伸模組的 IMAGES 區段中，尋找建置的映像。
2. 展開影像以尋找 最新的 標籤，按下滑鼠右鍵，然後選取[ 執行互動式]。
3. 系統會提示您選取適合您案例的工作，例如「互動式執行組態（MongoDB 本機）」或「互動式執行組態（MongoDB Azure）」。
透過互動式執行，您會在程式代碼中看到任何列印語句，這對於偵錯很有用。您也可以選取 [ 執行]，這是非互動式的，而且不會讓標準輸入保持開啟。

這很重要

如果預設終端機配置檔設定為 [Windows] 命令提示字元，此步驟就會失敗。若要變更預設配置檔，請開啟 VS Code 命令選擇區 （Ctrl+Shift+P），輸入「終端機：選取預設配置檔」，然後從下拉功能表中選取不同的配置檔，例如 Git Bash 或 PowerShell。
確認 Docker 容器正在執行。
1. 在 Docker 擴充功能的 [容器] 區段中，尋找容器。
2. 展開 [個別容器] 節點，並確認 “msdocspythoncontainerwebapp” 容器正在執行。尋找容器名稱旁的綠色三角形符號。
以滑鼠右鍵按兩下容器名稱，然後選取 [ 在瀏覽器中開啟]，以測試 Web 應用程式。

瀏覽器會以「http://127.0.0.1:8000"」開啟您的預設瀏覽器，適用於 Django，或以「http://127.0.0.1:5000/"」開啟以適用於 Flask。

備註

如果您收到逾時錯誤，請確認 MongoDB 服務已啟動。如果沒有，請停止 VS Code 中的 Docker 容器，然後重新啟動 MongoDB 服務。然後，再次啟動 Docker 容器，並嘗試在瀏覽器中存取 Web 應用程式。
停止容器。
1. 在 Docker 擴充功能的 [容器] 區段中，尋找執行中的容器。
2. 以滑鼠右鍵按兩下容器，然後選取 [ 停止]。

小提示

你也可以選取執行或偵錯組態來執行容器。當你執行或除錯時， tasks.json 裡的 Docker 擴充任務會被呼叫。被呼叫的任務取決於你選擇的啟動設定。針對任務 "Docker：Python（MongoDB local）"，填入你的<IP地址>。針對工作 “Docker： Python （MongoDB Azure）”，指定 <CONNECTION-STRING>。

你也可以從映像檔啟動容器，然後透過 Docker Desktop 應用程式停止它。

後續步驟

在 Azure 中建置容器映像

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Last updated on 2026-05-28

在本機建置並執行容器化的 Python Web 應用程式

複製或下載範例 Python 應用程式

建置 Docker 映像

設定 MongoDB

本機 MongoDB

Azure Cosmos DB for MongoDB

在本機上的容器中執行映像檔

MongoDB 本機

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