Docker 是什麼？程式開發一定要認識這隻大鯨魚！

前言

身為程式開發者，你一定聽過這個著名的迷因：but it works on my machine？（它在我的電腦可以跑啊？）

環境設定一直是個可大可小的議題。

說它可小，是因為在新手時期，在寫程式前光是環境設定就會勸退一堆入坑的新手。你還沒搞定安裝還有依賴的套件，你連 Hello World！都生不出來！

說它可大，是因為即便是有經驗的開發者，你開發過無數款 App 。

醜媳婦最後還是要見公婆，專案吿一段落得面對「在客戶的機器上還能順利無礙地運行它嗎？」這道魔王級問題。

無論你程式寫得再好，不能跑，或是跑起來問題一堆，沒人在乎你專案裡的程式碼結構有多完美，或是可維護性、可擴充性有多棒。

不能運行：就・是・沒・用・的・東・西垃圾！

Docker 的出現就讓這個著名迷因：：but it works on my machine，不再成為你今天下班前的噩夢！

它就是為了解決這個問題而生！只要你的電腦可以安裝 Docker ，接下來的環境問題就可以交給它處理。所以你還得先搞定能不能安裝 Docker

認識 Docker

所以 Docker 是什麼呢？

根據 Docker 的維基百科：

Docker是一個開放原始碼的開放平臺軟體，用於開發應用、交付（shipping）應用和執行應用。Docker允許使用者將基礎設施（Infrastructure）中的應用單獨分割出來，形成更小的顆粒（容器），從而提高交付軟體的速度。

這隻大鯨魚（Docker 的 Logo）是我們開發者的好朋友（誰不喜歡鯨魚這種美麗的動物呢？），它一種實現容器化用的工具。

容器化，是虛擬化技術的衍生，它會將應用程式與其依賴項、函式庫、配置文件、運行環境都打包到一個獨立的地方（容器）。

在容器內，應用程式可以獨立運行。

我相信這樣解釋完，一堆人還是一頭霧水，你可以想成，有了Docker，我的專案不會發生「明明在我的電腦就可以跑，到其他電腦就不行」這種情況。

因為Docker把「應用程式可以跑的環境」都打包進去了，只有別的電腦有安裝Docker，就能用容器化技術無縫運行你的專案。

容器化技術

精簡版虛擬機器

你可以將虛擬機器想像成作業系統內還有另外一個作業系統，原本作業系統可以做的事情，例如多工執行應用程式，在虛擬機器內也能做。

這樣的好處在於，在原本的作業系統中，創造一個獨立的環境，你可以在裡面開發、測試軟體，而不會影響到原本的作業系統。

容器就是精簡版的虛擬機器，因為原則上只會放一種應用程式，避免多個應用程式在同一個環境內發生衝突。

容器具有以下特性：

一致性

穩定產生結果才能帶來價值，容器化後的應用程式，執行結果都會穩定一致。

可攜性

容器化技術讓應用程式可移植，讓它能夠無痛在不同的環境下執行。不論是Mac OS, Windows或是其他奇形怪狀的電腦，只要能安裝 Docker，都能順利運行 Docker 化的應用程式。

就像先前提到的：but it works on my machine？（但它在我的電腦可以跑啊？）將不再是問題。

隔離性

容器把應用程式與其依賴相關的檔案，全部封裝在獨立的環境內（Container），不會與電腦內的其他檔案發生衝突。

簡單來說，在容器內你可以盡情實驗，裡面東西不會毀掉你的電腦～

搞砸了只要刪除容器就好，什麼事都沒發生過！

怎麼使用 Docker？

安裝

在使用 Docker 前，我需要先安裝 Docker Desktop（桌面版）。 可以到 Docker 的官網，進入下載頁面後依照指示下載：

安裝完成後開啟 Docker Desktop，可以看到以下畫面：

其中編號 1 的功能列區塊可以讓你選擇工作區，編號 2 則顯示目前的工作區。

開啟桌面版後預設會先來到 Containers 這個區塊，可以看到我的畫面中有兩個停止狀態的 Container。

如果你是初次使用，這個區塊應該會是空的。或是你可以點擊上編號 2 區塊的上方有個 “Only show running containers”來隱藏停止運行的 Container。

術語解釋

在安裝的過程中出現了一些專有名詞，我想你應該會看了一頭霧水，所以我們來看一下需要特別了解的部分：

Image (映像檔) —— 靜態範本

Image 是 Container 的基石。它是一個定義了包含執行應用程式所需環境的唯讀文件。

• 特性： 不可變性（Immutable）。你不能直接修改 Image，只能透過 Dockerfile（接下來在示範運用時會介紹） 重新構建。

• 層級結構： Image 是由一層層的 Layer 疊加而成的，這讓儲存與下載變得非常有效率。

Container (容器) —— 動態的執行體

Container 是 Image 的執行實例。當你運行一個 Image，它就會在電腦記憶體中變成一個隔離的進程（process）。

• 特性： 輕量、隔離、可丟棄。

• 生命週期： 容器可以被開啟、停止、刪除。要注意的是，預設情況下，存放在容器內的數據會在容器刪除時一起消失。

Volume (儲存卷) —— 持久化的數據

因為容器是「過客」，所以我們需要 Volume 來存放需要長久保存的資料（例如資料庫文件、用戶上傳的照片）。

• 特性： 獨立於容器的生命週期。即使你把容器砍掉，Volume 內的資料依然完好如初。

• 共享性： 多個容器可以同時掛載同一個 Volume 來達成數據共享。

雖然解釋了以上三者，但感覺有解釋跟沒解釋一樣，還是很抽象，我們該如何理解它們之間的關係呢？也許可以用「蓋房子」作為比喻，我們可以把這三者的關係想像成：

• Image 是藍圖。它定義了房屋設計，像是牆壁、室內隔間與管線的走向。圖紙本身不能住人，但它決定了房子該怎麼蓋，蓋好後會是什麼模樣。

• Container 是實體房屋，根據藍圖蓋出來的房子。你可以真的住進去（執行程式）、開燈（使用功能）。你甚至可以拆掉這間房子，再照著藍圖蓋一間一模一樣的。

• Volume 則是房屋外的獨立倉庫，當房子需要拆除重建時，你的家當、居家用品（資料）可以先存放在外部的倉庫裡，等新房子蓋好後直接回倉庫取回即可。

在 Docker 世界裡，Container 的設計哲學是「隨時可以被炸掉」。

Image 就是當有需要時，我們賴以重建的藍圖。

而重要資料不應該存放在 Container 內部，所有重要資料都應該進 Volume 或外部服務。

專案示範

接下來會用一個簡單的 FastAPI 專案來示範怎麼建立與運用 Docker。如何開始一個 FastAPI 專案可以參閱之前的介紹。

在專案中，啟用 Docker 會需要先建立一個 Dockerfile。Dockerfile 是一個純文字檔案，它會定義這個專案的 Image（映像檔），也就是告訴 Docker，該如何將這個專案 Dockerize（容器化）。

Dockerfile

Dockerfile 的內容就像一連串的指令，執行後，Docker 會根據內容自動建立一個映像檔 (Image)。

我們前面有提到，Image（映像檔）就像是所有環境與程式碼的「藍圖」或「食譜」。

Dockerfile 建置完成後，我們的專案也就準備好容器化。

在專案的根目錄新增一個名為：Dockerfile 的檔案（名稱開頭為大寫沒錯，且沒有副檔名），並在裡面加入以下內容：

FROM python:3.13-slim

COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /uvx /bin/

WORKDIR /app

COPY pyproject.toml uv.lock ./

RUN uv sync --frozen --no-cache

COPY . .

CMD ["uv", "run", "fastapi", "run", "main.py", "--port", "80", "--host", "0.0.0.0"]

第一次看到的人可能會覺得：這什麼鬼？

別緊張，檔案內容的詳解如下：

FROM python:3.13-slim：指定專案運行所需的基本環境。

通常會使用官方 Image 作為基底。

你可以到 Docker Hub 瀏覽已經上傳到雲端的許多 Image，而 Python 的官方 Image 可以參閱這個連結：(https://hub.docker.com/_/python) 。版本號後面的 slim 就是精簡版的意思，排除許多不必要的套件，以減少 Image 的大小。

COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /uvx /bin/：從 uv 的官方 Image 中，把 uv 這個工具抓下來，放到容器內的 /bin/ 目錄。由於這個專案是使用 uv 進行管理，所以必須先安裝它。

WORKDIR /app：設置容器內的工作目錄為：/app，當然你可以取你要的名稱，而使用：/app 是一種非強制的慣例。

COPY pyproject.toml uv.lock ./：複製專案內的 pyproject.toml（設定檔）和 uv.lock（鎖定套件版本的檔案）到容器的 /app 目錄內。

RUN uv sync --frozen --no-cache：uv 準備好了，專案的依賴清單也複製進去容器了，所以接下來就是安裝清單內所有的 Python 函式庫。其中的參數：--frozen 確保安裝的版本跟 lock 檔一模一樣；--no-cache 是為了讓容器變小，安裝完就刪掉暫存檔。

COPY . .：這邊很容易看錯，注意是「點空白點」！意思是將專案的所有檔案複製進去容器內，也就是開發的部分（包含 main.py 等）。

CMD ["uv", "run", "fastapi", "run", "main.py", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]：這段應該很清楚，就是運行這個專案的指令。

建立 Image

完成了 Dockerfile 接下來就要來建立容器的藍圖：Image。

執行以下指令（記得要先啟動 Docker）：

docker build -t my-fastapi-app .

指令解析：

• docker build：建立 Image 的指令。
• -t my-fastapi-app：t 代表 Tag（標籤），為這了 Image 取個名字，方便之後查找。
• .：「當前目錄」，告訴 Docker 到這裡找剛剛寫好的 Dockerfile。

成功後，輸入指令：docker images 你就會看到剛剛建立的 Image 出現在列表之中，你容器藍圖已經準備就緒，接下來就是根據藍圖來建構與運行容器。

使用指令：

docker run -p 8000:8000 --name my-fastapi-app my-fastapi-app

指令解析：

• docker run：啟動容器。
• -p 8000:8000：連接埠對應 (Port Mapping)。冒號左邊 8000 是你電腦（主機）的埠號。冒號右邊 8000 是 Dockerfile 設定容器內部的埠號。 這句的意思是：「當我存取電腦的 8000 埠時，請轉發給容器的 8000 埠」。
• --name my-fastapi-app：指定 Container 的名稱。這裡有個小趣事，如果你沒有為 Container 命名，Docker 會以內建的清單組合，隨機幫你指定名稱，指定方式為：形容詞_名人。如果你想看看 Docker 會如何命名你的 Container，你可以嘗試拿掉看看。
• my-fastapi-app：告訴 Docker 要執行哪一個 Image。

如果有運行成功，你就能在瀏覽器輸入：http://localhost:8000，查看在 Container 中運行的 FastAPI 的狀態，或是打開 Docker Desktop 查看你的 Container 與容器。

如果要關閉容器，可以直接使用 Docker Desktop 操作，或是使用指令：

docker ps -a

查看運行中的 Container ID，在輸入：

docker stop container_id

停止指定的 Container。

常用 Docker 指令

雖然我們有了 Docker Desktop 圖形化介面，但在操作上還是沒有指令來得全面，所以不免俗還是要了解一下 Docker 相關的指令操作。除了上述建立與運行 Container 的指令外，筆者在下方羅列了其他常用的 Docker 指令：

• docker info：顯示 Docker 資訊
• docker version：顯示 Docker 版本
• docker pull image_id：從 Docker Hub 下載 Image
• docker images：查看本機已建立的 Image
• docker ps：查看運行中的 Container
• docker ps -a：查看所有 Container
• docker stop container_id：停止指定 Container
• docker rm container_id：刪除指定 Container
• docker rmi image_id：刪除指定 Image