使用docker可以方便地将算法所需的环境部署到其他的服务器上，最近使用docker构建了一下python环境，并将容器部署到服务器上使用，踩了一些坑，记录一下。
一、拉取docker的python镜像
docker pull python:3.7.11直接就构建了一个基础的镜像环境。
二、进入镜像安装所需的包
docker run -it python:3.7.11 /bin/bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ h5py==2.10.0三、制作镜像
新开一个命令行窗口制作镜像，使用commit命令
docker commit a28b68800467 python_diy:3.7.11其中a28b68800467是容器的container id
通过下面的命令查询
docker ps -a四、保存镜像
将镜像保存成压缩文件
docker save python_diy:3.7.11 |gzip > python_images.tar.gz将压缩文件上传到服务器就可以使用了
五、加载镜像
将压缩文件上传到服务器之后，使用下面的命令加载容器
docker load < python_images.tar.gz六、镜像上传到harbor
把镜像上传到harbor方便镜像的管理
docker tag python_diy:3.7.11 host/dev/python_image:1.0
docker push host/dev/pyhon_image:1.0上传之前还需要登陆到服务器，并修改daemon.json的配置
cat /etc/docker/daemon.json
{"insecure-registries":["0:0:0:0"]}七、文件拷贝进容器
docker cp /path/tasks.zip a28b68800467:/home将代码或者文件拷贝进容器，然后在容器中运行代码
参考链接：Docker容器化安装Python、第三方包、制作镜像、内网部署__Seven°的博客-CSDN博客_docker安装python第三方库
