Я разместил этот вопрос на docker хабе, так как не уверен, какое сообщество получит больше ответов на мой вопрос. Я новичок в создании docker изображений и собрал Dockerfile, который создает изображение, которое работает, но конечный размер изображения составляет 600 МБ +, и хотел бы, чтобы кто-то, кто был более продвинутым, чем я, посоветовал, если есть что-то, что я могу сделать, чтобы уменьшить это , Я прочитал много блогов о различных стратегиях для этого и прошел путь виртуальной среды Python. Я действительно обеспокоен временем сборки, так как не буду часто собирать, но хотел бы, чтобы окончательный размер изображения был немного меньше, чем он есть.
То, что я делаю, - это создание изображения с python Приложение, FAVA, который является веб-интерфейсом gui для бухгалтерской программы. Эти два python приложения достаточно просты, и команда разработчиков даже предоставляет Dockerfile на основе alpine для создания светлого образа. Однако проблема, с которой я столкнулся, заключается в том, что я хочу расширить ее, добавив расширение к этому приложению python (smart_importer), которое предоставляет некоторые функции машинного обучения, которые автоматизируют аспекты процесса импорта транзакций. Это расширение зависит от numpy, scipy и scikit-learn, и отсюда дополнительный вес. Первоначально я пытался расширить альпийский подход, который использовала команда fava, но установка scipy на alpine ужасно провалилась, что я не могу решить. Используя python slim, я могу создать довольно маленькое (<200 МБ) окончательное изображение, используя только fava и beancount ... но, как я уже сказал, это всплывающие подсказки с введением необходимых зависимостей smart_importer. </p>
Вот Dockerfile У меня есть какие-либо изменения, которые я могу легко сделать, чтобы уменьшить окончательный размер изображения, которого я не вижу? Очень ценю любые указатели, которые у вас могут быть.
FROM python:slim AS base
FROM base as builder
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
#WORKDIR /install
COPY ./library-dependencies.txt /tmp/library-dependencies.txt
COPY ./requirements.txt /tmp/requirements.txt
#ENV PATH="/install:${PATH}"
RUN buildDeps='build-essential gcc gfortran python3-dev' \
&& apt-get update \
&& apt-get install -y $buildDeps --no-install-recommends \
&& cat /tmp/library-dependencies.txt | egrep -v "^\s*(#|$)" | xargs apt-get install -y \
&& pip3 install --upgrade pip \
&& CFLAGS="-g0 -Wl,--strip-all -I/usr/include:/usr/local/include -L/usr/lib:/usr/local/lib" \
pip3 install \
# --prefix="/install" \
--no-cache-dir \
--compile \
--global-option=build_ext \
--global-option="-j 6" \
-r /tmp/requirements.txt \
&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \
&& rm -r \
/tmp/requirements.txt \
/tmp/library-dependencies.txt
FROM base
COPY --from=builder /opt/venv /opt/venv
COPY ./library-dependencies.txt /tmp/library-dependencies.txt
RUN apt-get update \
&& cat /tmp/library-dependencies.txt | egrep -v "^\s*(#|$)" | xargs apt-get install -y \
&& apt-get install -y libgomp1 --no-install-recommends \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
ENV BEANCOUNT_FILE ""
ENV FAVA_OPTIONS ""
EXPOSE 5000
CMD fava --host 0.0.0.0 $FAVA_OPTIONS $BEANCOUNT_FILE
needs.txt
# numeric packages needed for smart_importer
Cython==0.28.5
numpy==1.15.1
scipy==1.1.0
scikit-learn
#fava
fava
smart_importer
library-dependencies.txt
libopenblas-dev
liblapack-dev
libxml2-dev
libxslt1-dev
zlib1g-dev