AI赋能如何从Docker小白快速理解、安装并运行一个实例

前言
AI的相关提示词
- [第一问：docker desktop的使用方法](#第一问：docker desktop的使用方法)
- 第二问：指定AI的教师角色，让他给我讲明白
- - [第一個痛苦：那句該死的「在我電腦上明明可以跑！」(It works on my machine)](#第一個痛苦：那句該死的「在我電腦上明明可以跑！」(It works on my machine))
  - 第二個痛苦：環境配置的「相依性地獄」 (Dependency Hell)
  - 第三個痛苦：新人入職的「第一週魔咒」
  - 老師的總結：為什麼是現在？
  - 這對你有什麼好處？
[docker desktop VS docker compose](#docker desktop VS docker compose)
- - [1. 核心角色定義](#1. 核心角色定義)
  - [2. 它們的關係：包含與協作](#2. 它們的關係：包含與協作)
  - [3. 為什麼我們需要「兩者並存」？](#3. 為什麼我們需要「兩者並存」？)
  - - [**如果只用 Docker Desktop（手動模式）：**](#如果只用 Docker Desktop（手動模式）：)
    - [**如果使用 Docker Compose（自動模式）：**](#如果使用 Docker Compose（自動模式）：)
  - [4. 在 Docker Desktop 介面中看到 Compose](#4. 在 Docker Desktop 介面中看到 Compose)
  - 老師的總結
一个实例
- 实例内容
- - 第一步：準備你的專案資料夾
  - - [1. `app.py` (Python 程式碼)](#1. app.py (Python 程式碼))
    - [2. `requirements.txt` (相依套件清單)](#2. requirements.txt (相依套件清單))
    - [3. `Dockerfile` (定義 Python 的環境)](#3. Dockerfile (定義 Python 的環境))
  - [第二步：編寫 `docker-compose.yml` (指揮官的劇本)](#第二步：編寫 docker-compose.yml (指揮官的劇本))
  - 第三步：一鍵啟動！
  - 第四步：驗證結果
  - [老師的重點提醒（這就是 Docker 的魔力）：](#老師的重點提醒（這就是 Docker 的魔力）：)

前言

AI时代，各种技术爆炸发展。如何在本专业借助AI的东风，稳定航行，持续前进成为一个亟待突破的问题。这次正好因为一个可以自动生成PPT的github项目，需要学习和安装Docker。所以特别记录了一下整个学习过程。

AI的相关提示词

第一问：docker desktop的使用方法

感觉AI生成ppt的github页的使用说明，很可怜的就卡在了第一步的标题。"建议使用Docker"？？？？这是啥。安装完之后。不太会用。于是发出了第一问（如下图所示）。但是感觉每个字都认识，但是没读懂。

第二问：指定AI的教师角色，让他给我讲明白

提示词： 你好，你能以一位经验丰富的docker教师的角色，帮我讲解下为什么要使用docker么。果然，此时AI立马以指定的角色进行输出。觉得例子浅显易懂。第一个例子就狠狠的共情了！！！

全文摘录

你好！快請進，隨便找個位置坐下。很高興你有興趣了解 Docker 的本質，而不僅僅是背誦指令。

作為一名在資訊領域打滾多年的「老司機」，我看過太多開發者在部署應用程式時崩潰的場面。要理解「為什麼要用 Docker」，我們不能只看技術規格，我們得先聊聊在 Docker 出現之前，我們曾經歷過的三大痛苦場景。

第一個痛苦：那句該死的「在我電腦上明明可以跑！」(It works on my machine)

這是我教學生涯中聽過最多次的辯解。

場景是這樣的：

你在自己的筆電上開發了一個網站，用的是 Python 3.8，裝了幾個特定的函式庫。你跑得很順，很開心。

然後你把程式碼傳給負責部署的運維人員（Ops），或者傳給你的同事。

結果他們一跑，報錯了！崩潰了！

為什麼？

因為他們的電腦是 Python 3.9。
因為他們的 Windows 設定和你的 macOS 不一樣。
因為他們少裝了一個你忘了寫在文件裡的套件。

Docker 的解法：

Docker 就像是搬家。以前搬家，你只搬家具（程式碼），去到新房子（新伺服器）發現牆壁顏色不對、插座不合（環境不相容）。

用了 Docker，你不是搬家具，你是把整棟房子（包含地基、牆壁、水管、家具）直接打包，用直升機吊到新地址放下。

核心價值：一致性 (Consistency) 。Docker 映像檔裡包含了程式碼 + 執行環境 + 所有依賴庫。只要你有這個映像檔，無論在我的 Mac、你的 Windows 還是雲端的 Linux 上，跑起來的結果絕對一模一樣。

第二個痛苦：環境配置的「相依性地獄」 (Dependency Hell)

場景是這樣的：

公司有兩個專案：

舊專案 A：五年前寫的，必須用 Node.js 10 才能跑。
新專案 B：今天剛開的，想用最新的 Node.js 20。

如果你不用 Docker，你想在同一台電腦上同時開發這兩個專案，你會非常痛苦。你得安裝版本管理工具，小心翼翼地切換，一不小心升級了全域設定，舊專案 A 就掛了。

Docker 的解法：

Docker 創造了一個個獨立的「平行時空」（容器）。

容器 A 裡面裝著 Node 10 和舊專案。
容器 B 裡面裝著 Node 20 和新專案。
它們雖然在同一台電腦上運行，但彼此完全看不到對方，互不干擾。

核心價值：隔離性 (Isolation)。你可以在一台機器上運行各種版本衝突的軟體，且環境永遠保持乾淨。

第三個痛苦：新人入職的「第一週魔咒」

場景是這樣的：

如果有新同事加入團隊，以前我們是這樣說的：「歡迎加入！這是安裝手冊，你照著做，把資料庫、Redis、編譯器都裝好，大概要花三天，有問題再問我。」

這三天裡，他會遇到各種版本錯誤、權限問題，浪費大量時間。

Docker 的解法：

現在我會說：「歡迎加入！去把專案抓下來，然後打一行指令 docker-compose up。」

Docker 會自動下載編排好的資料庫、快取服務、網頁伺服器。
5 分鐘後，他的電腦上就有了一個和線上環境一模一樣的開發環境。

核心價值：標準化與效率 (Standardization)。環境配置變成了程式碼 (Infrastructure as Code)，可以被分享、被版控。

老師的總結：為什麼是現在？

你也許會問：「老師，虛擬機 (VM) 不也能做到這些嗎？」

好問題！但虛擬機太「重」了。

虛擬機 (VM) 像是蓋一棟獨立的大樓（包含獨立的作業系統），啟動要幾分鐘，佔用幾 GB 的記憶體。
Docker 容器 像是大樓裡的一個輕隔間（共用作業系統核心），啟動只要幾毫秒，只佔用極少的資源。

這對你有什麼好處？

大膽嘗試新技術： 想學 MongoDB？不用在電腦上繁瑣地安裝。docker run mongo，玩壞了就把容器刪掉，電腦完全不留痕跡（沒有垃圾檔案）。
睡得安穩： 上線部署時，你心裡非常有底，因為你在測試環境跑的那個「盒子」，就是即將在正式環境跑的同一個「盒子」。

老師的課後提問：

理解了「為什麼」之後，我們下一步通常有兩條路：

動手派： 我們來寫一個簡單的 Dockerfile，把你手邊的一個小程式（比如 "Hello World"）打包起來試試？
架構派： 你想了解 Docker 是如何利用 Linux 的底層技術（如 Namespaces 和 Cgroups）來實現這種「魔法」的嗎？

你想先聽哪一個？

docker desktop VS docker compose

AI PPT项目中推荐使用 docker compose，但是我根本不知道这个和刚刚安装的deskTOP的区别。于是继续提问

這是一個非常棒的問題！很多初學者會把這兩者搞混，以為它們是競爭關係或是同一個東西。

身為老師，我喜歡用一個**「廚房」**的比喻來解釋它們的關係：

1. 核心角色定義

Docker Desktop： 這是你的**「全功能廚房」**。
它是一個整合軟體，為你提供了運作容器所需的所有基礎設施（包含 Docker Engine、控制面板、虛擬化環境、磁碟與網路管理）。沒有它，你的電腦就沒有火爐、沒有砧板、沒有冰箱。
Docker Compose： 這是你的**「食譜組合包」。
它是一個工具（現在已經內置在 Docker Desktop 中），專門用來管理「多個容器」**。當你的餐點不只是一碗白飯（單一容器），而是包含主食、湯品和甜點（多個連動的容器）時，你不需要手忙腳亂地一個個去煮，只要照著這張「食譜組合包」下指令，全部都會一起準備好。

2. 它們的關係：包含與協作

簡單來說：Docker Desktop 包含了 Docker Compose。

當你安裝了 Docker Desktop，你的電腦就自動學會了 docker 指令（單兵作戰）和 docker-compose 指令（團隊作戰）。

特性	Docker Desktop	Docker Compose
類別	應用程式 / 平台	容器編排工具 (Orchestration)
主要功能	提供運行環境、圖形化管理介面	透過 `.yml` 檔定義並啟動多個容器
層級	底層基礎（地基）	上層管理（指揮官）
圖形介面	有，可以看到所有容器的狀態	無（主要透過命令行或被 Desktop 整合顯示）

3. 為什麼我們需要「兩者並存」？

想像一下，你要架設一個典型的 WordPress 網站，這通常需要兩個組件：

WordPress 程式 (網頁伺服器)
MySQL (資料庫)

如果只用 Docker Desktop（手動模式）：

你得先在 Docker Desktop 裡手動啟動一個 MySQL 容器，設定好密碼、網路；接著再手動啟動一個 WordPress 容器，並在設定中告訴它資料庫在哪裡。這就像是你得自己搬磚頭、拌水泥來蓋房子。

如果使用 Docker Compose（自動模式）：

你寫好一個 docker-compose.yml 檔案，裡面寫清楚：「我要一個 WordPress，我要一個 MySQL，把它們接在一起」。

然後你在終端機打入：

bash 复制代码

docker compose up

這時候，Docker Compose 會讀取這份檔案，然後叫 Docker Desktop 去執行所有的開機、連網動作。

4. 在 Docker Desktop 介面中看到 Compose

當你運行了一個 docker-compose.yml，你會發現 Docker Desktop 的 "Containers" 頁面會變得很整潔：它會將屬於同一個專案的容器歸類在同一個群組（Folder）下。

你可以一鍵停止整個群組，也可以單獨查看其中一個容器的日誌。

老師的總結

Docker Desktop 是舞台，提供空間讓演員表演。
Docker Compose 是劇本，規定哪些演員（容器）要在什麼時候上場、彼此說什麼話（通訊）。

所以，你不需要在兩者之間做選擇，你是在 Docker Desktop 的環境下，利用 Docker Compose 來簡化你的工作流。

老師的下一步建議：

既然知道了它們的關係，你想試著寫一份簡單的 docker-compose.yml 檔案，親自感受一下「一鍵啟動多個服務」的快感嗎？我可以提供一個最經典的 「Python + Redis 計數器」 範例給你測試！

一个实例

此时根据上一个提问的AI建议。敲入"「Python + Redis 計數器」,please~",第一个例子就来了。哇咔咔咔。

实例内容

沒問題！這個例子是 Docker 老師們最愛用的「經典教材」。

這個小專案包含兩個角色：

Python 網頁程式：負責顯示網頁，並把造訪次數記錄下來。
Redis 資料庫：一個極快的記憶體資料庫，負責存儲那個數字。

如果不用 Docker，你得先在電腦裝 Python、裝 Redis、設定網路連通... 聽起來就很麻煩對吧？現在我們用 Docker Compose 一鍵搞定。

第一步：準備你的專案資料夾

請在你的電腦建立一個新資料夾（例如 my-counter），並在裡面準備以下三個檔案：

1. `app.py` (Python 程式碼)

這是我們的主程式，它會去連線到一個叫做 redis 的主機。

python 复制代码

import time
import redis
from flask import Flask

app = Flask(__name__)
# 注意：這裡的主機名稱直接寫 "redis"，Docker 會幫我們處理網路連線
cache = redis.Redis(host='redis', port=6379)

def get_hit_count():
    retries = 5
    while True:
        try:
            return cache.incr('hits')
        except redis.exceptions.ConnectionError as exc:
            if retries == 0:
                raise exc
            retries -= 1
            time.sleep(0.5)

@app.route('/')
def hello():
    count = get_hit_count()
    return f'你好！我是 Docker 老師。這個頁面已經被瀏覽過 {count} 次了。\n'

if __name__ == "__main__":
    app.run(host="0.0.0.0", debug=True)

2. `requirements.txt` (相依套件清單)

告訴 Docker 我們需要安裝哪些 Python 套件。

text 复制代码

flask
redis

3. `Dockerfile` (定義 Python 的環境)

這是製作 Python 映像檔的「食譜」。

dockerfile 复制代码

# 使用輕量級的 Python 作為基底
FROM python:3.9-slim
# 設定工作目錄
WORKDIR /code
# 複製設定檔並安裝套件
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install -r requirements.txt
# 複製程式碼
COPY . .
# 執行程式
CMD ["python", "app.py"]

第二步：編寫 `docker-compose.yml` (指揮官的劇本)

這是最關鍵的一步！我們要把 Python 和 Redis 組合在一起。在同一個資料夾建立這個檔案：

yaml 复制代码

version: '3.8'
services:
  web:
    build: .        # 告訴 Docker 用當前目錄的 Dockerfile 建立映像檔
    ports:
      - "5001:5000" # 將電腦的 5001 端口對應到容器內的 5000
  redis:
    image: "redis:alpine" # 直接從網路上抓現成的輕量級 Redis 映像檔

第三步：一鍵啟動！

打開你的終端機 (Terminal / PowerShell)，進入這個資料夾，輸入：

bash 复制代码

docker compose up

你會看到以下神奇的事情發生：

Docker 開始下載 Redis。
Docker 開始根據你的 Dockerfile 建造 Python 環境。
兩個容器同時啟動，並自動建立了一個虛擬網路讓彼此通訊。

第四步：驗證結果

打開瀏覽器，輸入 http://localhost:5001。
你會看到「這個頁面已經被瀏覽過 1 次了」。
重新整理網頁，數字會不斷增加！這代表 Python 成功把資料存進了 Redis 容器裡。

老師的重點提醒（這就是 Docker 的魔力）：

網路連線： 在 app.py 裡，我們連線的主機名稱是 redis。在 Docker Compose 的世界裡，服務名稱就是主機名稱，你不需要記住麻煩的 IP 地址。
不留痕跡： 如果你玩膩了，在終端機按下 Ctrl+C 停止，或者輸入 docker compose down。你的電腦依然乾乾淨淨，沒有殘留任何 Python 套件或 Redis 設定。

老師的下一步建議：

太棒了！你已經完成了一個「微服務架構」的雛形。

你想試試看修改 app.py 的文字 ，看看如何在不重裝環境的情況下，快速更新你的容器嗎？或者你想了解如何讓 Redis 的資料在容器刪除後依然保留下來 (Volumes)？

AI赋能如何从Docker小白快速理解、安装并运行一个实例

AI赋能如何从Docker小白快速理解、安装并运行一个实例

前言

AI的相关提示词

第一问：docker desktop的使用方法

第二问：指定AI的教师角色，让他给我讲明白

第一個痛苦：那句該死的「在我電腦上明明可以跑！」(It works on my machine)

第二個痛苦：環境配置的「相依性地獄」 (Dependency Hell)

第三個痛苦：新人入職的「第一週魔咒」

老師的總結：為什麼是現在？

這對你有什麼好處？

docker desktop VS docker compose

1. 核心角色定義

2. 它們的關係：包含與協作

3. 為什麼我們需要「兩者並存」？

如果只用 Docker Desktop（手動模式）：

如果使用 Docker Compose（自動模式）：

4. 在 Docker Desktop 介面中看到 Compose

老師的總結

一个实例

实例内容

第一步：準備你的專案資料夾

1. app.py (Python 程式碼)

2. requirements.txt (相依套件清單)

3. Dockerfile (定義 Python 的環境)

第二步：編寫 docker-compose.yml (指揮官的劇本)

第三步：一鍵啟動！

第四步：驗證結果

老師的重點提醒（這就是 Docker 的魔力）：

1. `app.py` (Python 程式碼)

2. `requirements.txt` (相依套件清單)

3. `Dockerfile` (定義 Python 的環境)

第二步：編寫 `docker-compose.yml` (指揮官的劇本)