用 Docker Compose 三步搭好本地 Python + Redis 开发环境

很多同学刚接触后端开发时，最头疼的不是写代码，而是配环境：本机 Python 版本和项目要求不一致，Redis 装了又卸，换台电脑又得从头来一遍。其实用 Docker Compose，只要一个配置文件，就能让整套开发环境"随身携带"。本文用一个最小的 Flask + Redis 计数器示例，演示三步搭好可复现的本地环境。

一、准备项目文件

新建目录 demo，放入三个文件。

app.py：

from flask import Flask
import redis, os

app = Flask(__name__)
r = redis.Redis(host=os.getenv("REDIS_HOST", "localhost"), port=6379)

@app.route("/")
def index():
    count = r.incr("hits")
    return f"Hello Docker! 本页已被访问 {count} 次"

requirements.txt：

flask==3.0.3
redis==5.0.8

Dockerfile：

FROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple
COPY . .
CMD ["flask", "--app", "app", "run", "--host=0.0.0.0", "--port=5000"]

这里有两个小技巧：先单独复制 requirements.txt 再安装依赖，可以充分利用镜像层缓存，只改代码时不必重新下载依赖；使用国内 PyPI 镜像源能明显加快构建速度。

二、编写 docker-compose.yml

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "5000:5000"
    environment:
      - REDIS_HOST=redis
    volumes:
      - .:/app
    depends_on:
      - redis
  redis:
    image: redis:7-alpine
    volumes:
      - redis-data:/data
volumes:
  redis-data:

几个关键点：

1. 服务之间通过服务名互相访问，所以 Flask 里 REDIS_HOST 填 redis 即可，不需要写 IP。
2. volumes 把当前目录挂载进容器，修改代码后刷新浏览器就能看到效果，开发体验接近本机。
3. redis-data 是命名卷，容器删除后计数数据依然保留。
4. depends_on 只保证启动顺序，并不保证 Redis 已就绪；生产环境建议加 healthcheck 或在代码里做重试。

三、一条命令启动

docker compose up -d --build

启动后访问 http://localhost:5000，每刷新一次计数加一。常用命令：

• docker compose logs -f web：实时查看应用日志
• docker compose exec redis redis-cli get hits：直接查看 Redis 中的值
• docker compose down：停止并删除容器（加 -v 会连数据卷一起删除，谨慎使用）

四、常见问题

1. 端口被占用：把 ports 改成 “5001:5000”，左边是宿主机端口，右边是容器端口。
2. 修改了 requirements.txt 不生效：需要加 --build 重新构建镜像。
3. Windows 下挂载目录后文件变更不触发重载：可以在 WSL2 的 Linux 文件系统中存放项目，性能和兼容性都更好。

总结

Docker Compose 的价值在于把"环境"也变成了代码：团队成员拉下仓库，一条命令就能得到完全一致的开发环境，新同事上手从半天缩短到几分钟。掌握了这个最小示例，再往里加 MySQL、Nginx 等服务，思路完全相同。后续如果要上云，同一份镜像也可以直接推送到华为云 SWR 镜像仓库，再部署到 CCE 或云服务器上，实现开发与生产环境的一致。