第一步：配置Dockerfile
我们可以直接使用PyCharm自带的docker工具来创建dockerfile
但是请你记住，请把PyCharm自动生成的模版中的最后一行删掉，这会引发报错
ENTRYPOINT ["top", "-b"]
除了第一行代码比较有用以外，其他都没有什么作用，可以删掉
然后我们需要导入Python镜像，才能使用Python环境
FROM python:3.10-slim如果Django版本不是特别古老的话，我建议使用3.10版本，-slim后缀的版本会自动配置好pip和环境变量
接下来，我们需要复制我们的项目文件
# 设置工作目录
WORKDIR /app
# 复制项目文件到容器中
COPY . /app/也可以加上这行代码，但是实测没有效果，加不加都可以运行
# 设置环境变量
ENV PYTHONUNBUFFERED=1然后就到了一个非常重要的环节，安装依赖库
为了方便，我们首先需要生成Python依赖文件requirements.txt
在终端执行以下指令，如果有虚拟环境，请在虚拟环境中执行：
pip freeze > requirements.txt为了防止因为pip版本问题导致库安装失败，我们需要在dockerfile中写入：
#配置安装依赖
RUN python -m pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果自己身在国内，强烈建议加上清华镜像源
然后我们在dockerfile中写入：
RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（另外，一般情况下，配置文件时用RUN命令来写希望运行的指令，在启动项目时，使用CMD来写希望运行的指令）
由于docker容器中的网络和宿主机的网络是分离的，所以我们需要dockerfile里加上一下代码，用于暴露端口：
#暴露8000端口
EXPOSE 8000当然，我们在运行命令docker run后面也要加上-p参数来指定暴露端口到宿主机的位置，如：
docker run -it -p 127.0.0.1:9999:8080 [docker镜像的ID]如果使用PyCharm自带的docker去构建运行运行时，需要更改dockerfile的运行配置，如图：
然后我们需要编写项目的启动命令，一般情况如下：
#运行项目
CMD python manage.py runserver 0.0.0.0:8000（当然也可以用方括号的方式表示指令，这两者的运行效果是相同的）
如果你的项目使用了celery来实现异步或定时任务，可以使用&来隔开两个指令，达到同时运行两个指令的效果，如下：
#运行项目
CMD python manage.py runserver 0.0.0.0:8000 & celery -A ZSR_Token worker -l INFO & celery -A ZSR_Token beat -l info（但是不建议在这里同时运行Redis服务，我自己实测没有成功，安装Redis始终都是失败的）
（另外，如果你的Django项目中使用了SQLite数据库，你无需为其专门配置，关闭容器后数据页不会丢失，这基本上可以满足你的基本需求，特殊情况另说）
第二步：关于Redis的特殊配置方法，使其与Django分别运行在两个不同的容器里
需要创建docker-compose.yml文件
在文件中写入以下代码：
# 使用 Compose 文件格式的第三版
version: '3'
# 定义两个服务：web 和 redis
services:
# web 服务是 Django 项目
web:
# 使用当前目录下的 Dockerfile 构建镜像
build: .
# 将容器的 8000 端口映射到主机的 8000 端口
ports:
- "8000:8000"
# 指定 web 服务依赖于 redis 服务，确保 redis 服务先启动
depends_on:
- redis
# redis 服务是 Redis 数据库
redis:
# 使用官方的 Redis 镜像
image: "redis:alpine"
# 将容器的 6379 端口映射到主机的 6379 端口
ports:
- "6379:6379"
# 设置映射，给Django连接
container_name: redis请注意上面代码示例中的代码：
container_name: redis这行代码非常重要，用于Django和Redis互相通信
然后，请在setting.py中更改Redis的路径，下面以celery的配置作为演示：
未使用docker时的Redis配置：
# celery配置内容
CELERY_BROKER_URL = os.environ.get('CELERY_BROKER_URL', 'redis://127.0.0.1:6379/0')
# 存储结果后端
CELERY_RESULT_BACKEND = os.environ.get('CELERY_RESULT_BACKEND', 'redis://127.0.0.1:6379/7')使用docker后的Redis配置：
# celery配置内容,在docker中使用
CELERY_BROKER_URL = os.environ.get('CELERY_BROKER_URL', 'redis://redis:6379/0')
# 存储结果后端
CELERY_RESULT_BACKEND = os.environ.get('CELERY_RESULT_BACKEND', 'redis://redis:6379/7')也就是说，我们把原来Redis的IP地址改成了container_name所定义的变量，即：
redis://127.0.0.1:6379/0改为：
redis://redis:6379/0这个方法在针对其他需要使用Redis的服务中也同样有效
第三步：构建镜像
请在此之前先启动Docker Desktop （仅限Windows系统）
以docker-compose.yml文件构建镜像命令：
docker-compose build如果你希望使用PyCharm自带的docker去构建时，请点击行号上的图标。
如果你希望把这个镜像推送到Docker Hub 或其他 Docker 镜像仓库，请使用以下命令：
docker-compose push以dockerfile文件构建镜像命令：
docker build -t [你想设置的镜像名称]:[版本号，如1.0] . #千万不要漏掉这个点！！！如果使用PyCharm自带的docker去构建运行运行时，需要更改dockerfile的运行配置，如图：
第四步：运行镜像
请在终端执行以下指令：
docker run -it -p 127.0.0.1:[映射的宿主机端口]:[容器端口] [镜像ID]（注：以docker-compose.yml文件构建镜像后会自动运行。如果镜像由外部导入，请分别运行每个所需的镜像）
（另外，如果需要暴露多个端口，请使用多个-p参数）
如果使用PyCharm运行，请根据图标指引运行
第五步：导出本地镜像
为了使别人更方便的使用网站，我们需要把本地镜像导出，发给别人
docker导出本地镜像由两种方法，这里只推荐save方法。因为export命令在第二台电脑运行时还需要附带指令，十分麻烦，更容易出现奇奇怪怪的问题。
请在终端执行命令：
docker save [镜像ID] > [随便一个文件名称].tar其次，save还可以把多个镜像导出为一个文件，命令如下：
docker save -o [导出的文件名称].tar [第一个镜像的名称，即REPOSITORY里的内容]:[第一个镜像的版本号，即TAG里的内容] [第二个镜像名称]:[第二个镜像版本号] [...]:[...]第六步：导入本地tar镜像
执行命令：
docker load < [文件名称].tar如果你想运行导入的镜像，方法同第四步。
