Python容器化部署：VPS云服务器Docker+K8s实战指南

在技术创业与应用开发中，Python凭借简洁语法和丰富生态成为热门选择。但传统部署方式常面临环境不一致、扩展困难等问题，而容器化部署（通过Docker打包镜像，K8s管理容器）能有效提升部署效率与资源利用率。本文将手把手教你在VPS云服务器上完成Python应用的Docker+K8s容器化部署。

环境准备：VPS云服务器与工具安装

首先需要一台VPS云服务器，操作系统建议选择Ubuntu 20.04或CentOS 7，这两个系统对Docker和Kubernetes（K8s，容器编排工具）的兼容性较好。

**Docker安装**：以Ubuntu为例，通过官方脚本快速安装。在服务器终端执行：

curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh

安装完成后，使用`sudo systemctl start docker`启动服务，`docker --version`验证安装成功。

**K8s安装**：步骤稍多，需先添加K8s软件源。以Ubuntu为例，执行以下命令添加GPG密钥和仓库：

sudo curl -fsSLo /usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg
echo "deb [signed-by=/usr/share/keyrings/kubernetes-archive-keyring.gpg] https://apt.kubernetes.io/ kubernetes-xenial main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt-get update

接着安装Kubeadm、Kubectl等组件：`sudo apt-get install -y kubelet kubeadm kubectl`，安装后需配置网络插件（如Calico）并初始化集群，具体可参考K8s官方文档。

构建Python应用：从代码到依赖管理

以Flask框架为例，创建一个简单的Web应用。新建`app.py`文件，内容如下：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, VPS云服务器容器化部署！'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

为管理依赖，创建`requirements.txt`文件，输入`flask`并保存。这一步能确保Docker镜像安装一致的依赖版本。

Docker镜像：打包应用的关键一步

在应用目录下创建`Dockerfile`，内容如下：

# 基于Python 3.9轻量级镜像，减少体积
FROM python:3.9-slim

# 设置工作目录
WORKDIR /app

# 先复制依赖文件，利用Docker缓存优化构建速度
COPY requirements.txt .

# 安装依赖（--no-cache-dir避免冗余缓存）
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 复制应用代码（放在依赖安装后，减少代码变更时的重复构建）
COPY . .

# 暴露应用端口
EXPOSE 5000

# 启动命令
CMD ["python", "app.py"]

在终端执行`docker build -t python-flask:v1 .`构建镜像，`docker images`查看已生成的镜像列表。

K8s部署：实现容器集群管理

**创建Deployment**：K8s通过Deployment管理容器副本。新建`deployment.yaml`：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: python-flask-deploy
spec:
  replicas: 3  # 运行3个容器副本
  selector:
    matchLabels:
      app: python-flask
  template:
    metadata:
      labels:
        app: python-flask
    spec:
      containers:
      - name: flask-container
        image: python-flask:v1  # 指向之前构建的镜像
        ports:
        - containerPort: 5000  # 容器内部端口

执行`kubectl apply -f deployment.yaml`创建Deployment，K8s会自动启动3个容器实例。

**暴露服务：通过Service访问应用**：新建`service.yaml`将容器端口映射到服务器外部：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: python-flask-svc
spec:
  selector:
    app: python-flask  # 匹配Deployment的标签
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80  # 服务器对外端口
      targetPort: 5000  # 容器内部端口
  type: LoadBalancer  # 外部可访问的负载均衡模式

执行`kubectl apply -f service.yaml`创建Service，稍等片刻即可通过服务器公网IP:80访问应用。

常见问题与解决思路

部署过程中可能遇到容器启动失败、服务无法访问等问题。可通过以下命令排查：
- `kubectl get pods`查看Pod状态（如Pending/Error）；
- `kubectl describe pod `获取Pod详细事件（如镜像拉取失败、资源不足）；
- `kubectl logs `查看容器日志（如依赖缺失、端口冲突）。

此外，需注意K8s集群网络配置（确保Pod间能通信）和Docker镜像权限（避免因用户权限导致的文件读写问题）。

通过VPS云服务器结合Docker与K8s，Python应用的部署不再受限于环境差异，扩容、维护更加便捷。无论是技术创业还是企业级应用开发，掌握这一流程都能显著提升开发运维效率。