Docker运行python脚本找不到本地安装的模块

Question

对于上下文，此问题与将使用蔚蓝批处理运行的码头映像有关。

以下是完整的Dockerfile：

FROM continuumio/miniconda3

ADD . /pipegen

ADD environment.yml /tmp/environment.yml
RUN conda env create -f /tmp/environment.yml

RUN echo "conda activate $(head -1 /tmp/environment.yml | cut -d' ' -f2)" >> ~/.bashrc

ENV PATH /opt/conda/envs/$(head -1 /tmp/environment.yml | cut -d' ' -f2)/bin:$PATH
ENV CONDA_DEFAULT_ENV $(head -1 /tmp/environment.yml | cut -d' ' -f2)

ADD classify.py /classify.py
RUN rm -rf /pipegen

pipgen是使用Dockerfile文件安装的本地模块(Dockerfile所在的地方)。以下是完整的environment.yml文件：

name: pointcloudz

channels:
  - conda-forge
  - defaults

dependencies:
  - python=3.7
  - python-pdal
  - entwine
  - matplotlib
  - geopandas
  - notebook
  - azure-storage-blob==1.4.0
  - pip:
    - /pipegen
    - azure-batch==6.0.0

为了清晰起见，目录结构如下所示：

Dockerfile
pipegen
  \__ __init__.py
  \__ pipegen.py
  \__ utils.py
classify.py
batch_containers.py
environment.yml
setup.py

Dockerfile建立了在容器运行时使用environment.yml文件作为默认(conda) python环境创建的环境。因此，我可以交互地运行容器如下：

docker run -it pdalcontainers.azurecr.io/pdalcontainers/pdal-pipelines

并且，在容器内部，使用一些命令行参数执行classify.py脚本，如下所示：

python classify.py in.las out.las --defaults

并且脚本将按预期执行。但是，当我运行以下命令试图从容器“外部”执行相同的脚本时，

docker run -it pdalcontainers.azurecr.io/pdalcontainers/pdal-pipelines python classify.py in.las out.las --defualts

我得到以下错误：

File "classify.py", line 2, in <module>
    from pipegen.pipegen import build_pipeline, write_las
ModuleNotFoundError: No module named 'pipegen'

首先，classify.py脚本导入pipegen，这个本地模块现在安装在在Dockerfile中创建的conda环境中。由于Azure批处理作业的运行方式受到限制，我需要能够使用上面的docker run命令执行脚本。我尝试过多个修复方法，但现在我已经被困住了。任何智慧都将不胜感激！

Answer 1

您面临的问题是，您将conda activate添加到.bashrc脚本中，该脚本仅为登录shell激活。当您以交互方式运行容器时，这就是您要得到的。但是，当您尝试直接调用python脚本时，您不会获得登录shell，因此您的conda环境是而不是激活的。

有人认为您可以不使用conda，而是使用conda run运行脚本。为了简化命令行，将这个入口点添加到您的Dockerfile中：

ENTRYPOINT ["conda", "run", "-n", "$CONDA_DEFAULT_ENV", "python", "classify.py"]

在入口点中使用这一点还允许调用者通过docker运行传递命令行参数。

来自Dockerfile引用

将在exec窗体入口点中的所有元素之后追加用于docker run的命令行参数。

有关更详细的解释，请参见激活Dockerfile中的Conda环境