用 Docker Compose 固化 Python 开发环境

“代码在我电脑上能跑”常见的原因不是代码不同，而是 Python 版本、系统库或依赖安装顺序不同。把开发环境写进 Docker Compose，可以让新成员用两条命令得到相同的运行条件。

先创建 Dockerfile：

FROM python:3.12-slim

ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "-m", "pytest"]

把依赖安装放在复制源代码之前，可以复用 Docker 的层缓存。requirements.txt 没有变化时，修改业务代码不会重复下载依赖。PYTHONUNBUFFERED=1 让容器日志及时输出，排查启动问题时更直接。

再创建 compose.yaml：

services:
  app:
    build: .
    working_dir: /app
    volumes:
      - .:/app
    command: python -m pytest

日常使用时，先执行：

docker compose build
docker compose run --rm app

第一条命令构建镜像，第二条命令在临时容器中运行测试。需要开发服务时，把 command 改成项目启动命令，再执行 docker compose up。源代码通过绑定挂载进入容器，修改文件不需要重建镜像；依赖发生变化时，重新执行 docker compose build。

还要添加 .dockerignore，至少排除 .git、.venv、__pycache__ 和本地缓存。否则这些目录会增大构建上下文，甚至覆盖容器内的依赖。绑定挂载会覆盖 /app 下的同名内容，因此虚拟环境应留在宿主机项目目录之外，或者直接让容器管理依赖。

Compose 适合统一开发和测试条件，但不能保证生产环境完全一致。生产镜像应固定 Python 补丁版本或镜像摘要，去掉源代码挂载，并使用独立的启动命令。把这几项约定写进仓库后，环境问题就更容易复现，也更容易交给下一位开发者处理。