Docker: упакуй приложение в контейнер

Docker решает проблему «у меня работает, у тебя нет». Упаковываешь приложение со всеми зависимостями в контейнер — он одинаково работает везде: на твоей машине, на сервере, у коллеги.

Что такое контейнер

Контейнер — это изолированная среда запуска. Внутри: твой код + нужная версия Python/Node + все библиотеки. Снаружи: ничего лишнего, никаких конфликтов с другими проектами.

Аналогия: Dockerfile — это рецепт, контейнер — готовое блюдо. Один рецепт всегда даёт одинаковый результат независимо от кухни.

Установка

# На Ubuntu/Debian
apt install docker.io -y
systemctl start docker
systemctl enable docker

# Проверить
docker --version
docker run hello-world

Dockerfile — рецепт контейнера

Для Python-приложения (бота, скрипта, FastAPI):

# Dockerfile
FROM python:3.11-slim

# Рабочая директория внутри контейнера
WORKDIR /app

# Сначала только зависимости (кэшируется если requirements.txt не менялся)
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Потом код
COPY . .

# Команда запуска
CMD ["python", "bot.py"]

Для FastAPI/uvicorn:

FROM python:3.11-slim

WORKDIR /app

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

COPY . .

EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]

.dockerignore — что не копировать

Создай рядом с Dockerfile:

.env
.venv
__pycache__
*.pyc
.git
*.log
data/
logs/

Без этого в контейнер попадут гигабайты мусора.

Основные команды

# Собрать образ (запускать в папке с Dockerfile)
docker build -t my-bot .

# Запустить контейнер
docker run my-bot

# Запустить в фоне (detached)
docker run -d my-bot

# Передать переменные окружения из .env файла
docker run -d --env-file .env my-bot

# Автоперезапуск при падении
docker run -d --restart=always --env-file .env --name my-bot my-bot

# Посмотреть работающие контейнеры
docker ps

# Логи
docker logs my-bot
docker logs -f my-bot  # live

# Остановить / удалить
docker stop my-bot
docker rm my-bot

# Зайти внутрь работающего контейнера
docker exec -it my-bot bash

Docker Compose — несколько контейнеров

Когда приложение состоит из нескольких частей (бот + база данных + Redis), удобно описать всё в одном файле:

# docker-compose.yml
services:
  bot:
    build: .
    restart: always
    env_file: .env
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:16
    restart: always
    environment:
      POSTGRES_DB: myapp
      POSTGRES_USER: user
      POSTGRES_PASSWORD: ${DB_PASSWORD}
    volumes:
      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  postgres_data:

Команды:

# Запустить всё
docker compose up -d

# Остановить всё
docker compose down

# Логи конкретного сервиса
docker compose logs bot -f

# Пересобрать после изменений
docker compose up -d --build

Тома (volumes) — персистентные данные

Данные внутри контейнера исчезают при его удалении. Для сохранения нужны тома:

# Примонтировать папку с хоста
docker run -v /opt/bot-data:/app/data my-bot

# Или в docker-compose.yml:
services:
  bot:
    volumes:
      - ./data:/app/data
      - ./logs:/app/logs

Теперь файлы в /app/data живут на хосте в /opt/bot-data — переживают удаление контейнера.

Готовые образы для типичных задач

Не нужно всё строить с нуля — берёшь готовый образ:

# PostgreSQL
docker run -d \
  --name postgres \
  -e POSTGRES_PASSWORD=secret \
  -v pgdata:/var/lib/postgresql/data \
  -p 5432:5432 \
  postgres:16

# Redis (кэш, очереди)
docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis:alpine

# n8n
docker run -d \
  --name n8n \
  -p 5678:5678 \
  -v n8n_data:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n

Промпты для создания Docker-конфигурации

Dockerfile для проекта

Создай Dockerfile для моего Python-приложения.
Файл входа: bot.py
Python: 3.11
Зависимости: в requirements.txt
Переменные окружения: из .env при запуске (не включать в образ)
Оптимизируй слои кэширования (зависимости отдельно от кода).

Docker Compose с базой

Создай docker-compose.yml для:
- Python-приложение (Dockerfile в текущей папке)
- PostgreSQL 16 с персистентным хранилищем
- Переменные из .env
- Приложение стартует только после готовности базы
- Все данные сохраняются при перезапуске

Оптимизация образа

Мой Docker образ весит 1.2GB. Это слишком много.
Вот мой Dockerfile:
[вставь Dockerfile]

Как уменьшить размер? Используй:
- slim или alpine базовый образ
- многоэтапную сборку если нужно компилировать
- .dockerignore

Когда Docker нужен, а когда нет

Нужен:

• Несколько проектов на одном сервере с разными версиями Python/Node
• Команда — разработчики используют разные ОС
• База данных в изоляции
• Деплой стандартизирован (CI/CD)

Не обязательно:

• Один проект на сервере
• Простой Python-скрипт с systemd timer
• Telegram-бот для личного использования

systemd + venv проще для одиночных проектов. Docker — для более сложных конфигураций.

---

Что дальше?

Docker освоен — следующий уровень: деплой без сервера через Railway/Render, которые принимают Docker-образы напрямую. Или автоматический деплой через GitHub Actions.