{"id":134,"date":"2023-09-01T13:50:04","date_gmt":"2023-09-01T11:50:04","guid":{"rendered":"http:\/\/eines-informatiques.recursos.uoc.edu\/entornos-y-contenedores\/?page_id=134"},"modified":"2025-03-09T13:22:44","modified_gmt":"2025-03-09T11:22:44","slug":"2-7-crear-tu-propia-imagen-docker","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/eines-informatiques.recursos.uoc.edu\/entornos-y-contenedores\/es\/2-7-crear-tu-propia-imagen-docker\/","title":{"rendered":"2.7. Crear tu propia imagen Docker"},"content":{"rendered":"

Si tu b\u00fasqueda en Docker Hub ha sido infructuosa o requieres una imagen espec\u00edfica para tus necesidades, la soluci\u00f3n es crearla t\u00fa mismo.<\/p>\n

En primer lugar, instalaremos software en una sesi\u00f3n interactiva. Para ello utilizaremos la imagen de Alpine que previamente hab\u00edamos creado e intentaremos instalar en paquete de python numpy<\/em>. Alpine no es la distribuci\u00f3n en la que querr\u00edais basaros para desarrollar vuestros proyectos; seguramente Ubuntu o Debian sean unas elecciones m\u00e1s apropiadas. Antes de empezar una imagen es importante que sep\u00e1is qu\u00e9 necesitar\u00e9is instalar, cu\u00e1les son vuestros requerimientos y escoger la distribuci\u00f3n m\u00e1s apropiada. Tambi\u00e9n es una buena pr\u00e1ctica no instalar muchos programas en cada imagen, ya que ser\u00e1n m\u00e1s dif\u00edciles de crear y mantener. Es la misma filosof\u00eda que aplic\u00e1bamos a los entornos Conda.<\/p>\n

$ docker container run -it alpine sh<\/pre>\n
Seguidamente comprobaremos si tenemos Python instalado:<\/p>\n
\/ # python --version<\/pre>\n
Y podemos observar que no est\u00e1 instalado.<\/p>\n
Alpine tiene un gestor de paquetes llamado Alpine Package Keeper<\/em> (apk) para instalar software. Dependiendo de la distribuci\u00f3n de Linux que os hay\u00e1is instalado podr\u00edais utilizar apt-get, yum, zypper<\/code>\u2026<\/p>\n
En primer lugar, instalaremos Python y otros paquetes necesarios, y posteriormente el paquete numpy<\/em>.<\/p>\n
\/ # apk --no-cache --update-cache add gcc gfortran python3 py3-pip python3-dev build-base wget freetype-dev libpng-dev openblas-dev\r\n\r\n\/ # pip install numpy<\/pre>\n
Si ahora entramos en Python podemos comprobar que se ha instalado correctamente el paquete numpy<\/em>.<\/p>\n
Una vez salgas de este contenedor los cambios no se habr\u00e1n guardado. Para crear tu propia imagen lo m\u00e1s recomendable es utilizar un Dockerfile.<\/p>\n
Un Dockerfile es un archivo de texto con la siguiente estructura m\u00ednima:<\/p>\n
    \n
  • FROM <Imagen preexistente><\/li>\n
  • RUN <Comandos para instalar desde la l\u00ednea de comandos><\/li>\n
  • CMD <Comandos que deben correrse por defecto><\/li>\n<\/ul>\n
    Las instrucciones que se lanzan por defecto (CMD) tienen una estructura definida. Solo puede haber una l\u00ednea de CMD en el Dockerfile; si hubiera m\u00e1s de una se ejecutar\u00eda la \u00faltima.<\/p>\n
    As\u00ed si quisi\u00e9ramos reproducir el contenedor anterior deber\u00edamos crear un archivo nombrado Dockerfile<\/em> de la siguiente manera:<\/p>\n
    FROM alpine\r\n\r\nRUN apk --no-cache --update-cache add gcc gfortran python3 py3-pip python3-dev build-base wget freetype-dev libpng-dev openblas-dev\r\n\r\nRUN pip install numpy\r\n\r\nCMD python3 --version<\/pre>\n
    Una vez tenemos el Dockerfile definido crearemos la imagen:<\/p>\n
    $ docker image build -t uoc\/numpy .<\/pre>\n
    La opci\u00f3n -t<\/code> nos indica el nombre que le queremos dar a nuestra imagen. Siguiendo la nomenclatura anteriormente mencionada indicamos el autor y el paquete. El \u00ab.\u00bb nos indica que Dockerfile est\u00e1 en la misma carpeta donde estamos ejecutando los comandos; debemos especificar la ruta al directorio del Dockerfile.<\/p>\n
    Ahora podr\u00e9is ver la nueva imagen creada:<\/p>\n
    $ docker image ls<\/pre>\n
    Tabla 3.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n\n
    REPOSITORY\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/td>\nTAG<\/strong><\/td>\nIMAGE ID\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/td>\nCREATED\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/strong><\/td>\nSIZE<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
    uoc\/numpy<\/td>\nlatest<\/td>\naf1700de32cb<\/td>\n25 minutes ago<\/td>\n588MB<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n
    Si corremos el contenedor Docker nos devolver\u00e1 la versi\u00f3n de Python que tenemos instalada en la imagen:<\/p>\n
    $ docker container run uoc\/numpy<\/pre>\n
    Si entr\u00e1semos comandos en la l\u00ednea de ejecuci\u00f3n del contenedor, estos son los que se utilizar\u00edan en detrimento de los que estuviesen en el Dockerfile. As\u00ed:<\/p>\n
    $ docker container run uoc\/numpy which python3<\/pre>\n
    Te indicar\u00e1 la localizaci\u00f3n de Python3 en el filesystem<\/em> del contenedor.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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