При использовании poetry вместе с docker следует помнить о нескольких вещах.

Установка

Официальный способ установки poetry:

curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -

Таким образом можно изолировать poetry и его зависимости от ваших зависимостей. Но, на мой взгляд, это не очень хорошо по двум причинам:

1. Версия poetry может получить обновление, что нарушит вашу сборку. В этом случае вы можете указать POETRY_VERSION переменную среды. Установщик будет уважать это
2. Мне не нравится идея передавать вещи из Интернета в мои контейнеры без какой-либо защиты от возможных изменений файлов.

Итак, я использую pip install 'poetry==$POETRY_VERSION'. Как видите, все же рекомендую закрепить вашу версию.

Также закрепите эту версию в своем pyproject.toml:

[build-system]
# Should be the same as `$POETRY_VERSION`:
requires = ["poetry>=1.0"]
build-backend = "poetry.masonry.api"

Это защитит вас от несоответствия версий вашей локальной среды и docker среды.

Кеширование зависимостей

Мы хотим кэшировать наши требования и переустанавливать их только при изменении pyproject.toml или poetry.lock файлов. В противном случае сборка будет медленной. Для достижения рабочего слоя кеша мы должны поставить:

COPY poetry.lock pyproject.toml /code/

После установки poetry, но до добавления любых других файлов.

Virtualenv

Следующее, что нужно иметь в виду - это virtualenv творчество. В docker он нам не нужен. Он уже изолирован. Итак, мы используем настройку poetry config virtualenvs.create false, чтобы выключить его.

Разработка vs Производство

Если вы используете тот же Dockerfile как для разработки, так и для производства, что и я, вам нужно будет установить разные наборы зависимостей в зависимости от некоторой переменной среды:

poetry install $(test "$YOUR_ENV" == production && echo "--no-dev")

Таким образом, $YOUR_ENV будет контролировать, какой набор зависимостей будет установлен: все (по умолчанию) или производственная версия только с флагом --no-dev.

Вы также можете добавить еще несколько опций для лучшего опыта:

1. --no-interaction не задавать интерактивных вопросов
2. --no-ansi, чтобы сделать вывод более удобным для журнала

Результат

У вас получится что-то похожее на:

FROM python:3.6.6-alpine3.7

ARG YOUR_ENV

ENV YOUR_ENV=${YOUR_ENV} \
  PYTHONFAULTHANDLER=1 \
  PYTHONUNBUFFERED=1 \
  PYTHONHASHSEED=random \
  PIP_NO_CACHE_DIR=off \
  PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on \
  PIP_DEFAULT_TIMEOUT=100 \
  POETRY_VERSION=1.0.0

# System deps:
RUN pip install "poetry==$POETRY_VERSION"

# Copy only requirements to cache them in docker layer
WORKDIR /code
COPY poetry.lock pyproject.toml /code/

# Project initialization:
RUN poetry config virtualenvs.create false \
  && poetry install $(test "$YOUR_ENV" == production && echo "--no-dev") --no-interaction --no-ansi

# Creating folders, and files for a project:
COPY . /code

Вы можете найти полностью рабочий пример из реальной жизни здесь: wemake-django-template

Обновление на 2019-12-17

• Обновите poetry до 1.0

Многоступенчатая сборка Docker с помощью Poetry и venv

Не отключайте создание virtualenv. Virtualenv служат определенной цели в сборках Docker, потому что они предоставляют элегантный способ использования многоэтапных сборок. Вкратце, на этапе сборки все устанавливается в virtualenv, а на последнем этапе просто копируется virtualenv в небольшой образ.

Используйте poetry export и сначала установите закрепленные требования, прежде чем копировать код. Это позволит вам использовать кеш сборки Docker и никогда не переустанавливать зависимости только потому, что вы изменили строку в своем коде.

Не используйте poetry install для установки вашего кода, потому что он выполнит установку, доступную для редактирования. Вместо этого используйте poetry build для создания колеса, а затем установите его в свой virtualenv. (Благодаря PEP 517 весь этот процесс можно также выполнить с помощью простого pip install ., но из-за изоляции сборки вам придется установить еще одну копию поэзии.)

Вот пример файла Dockerfile, устанавливающего приложение Flask в образ Alpine с зависимостью от Postgres. В этом примере используется сценарий точки входа для активации файла virtualenv. Но в целом у вас все будет хорошо без сценария точки входа, потому что вы можете просто сослаться на двоичный файл Python в /venv/bin/python в своей CMD инструкции.

Dockerfile

FROM python:3.7.6-alpine3.11 as base

ENV PYTHONFAULTHANDLER=1 \
    PYTHONHASHSEED=random \
    PYTHONUNBUFFERED=1

WORKDIR /app

FROM base as builder

ENV PIP_DEFAULT_TIMEOUT=100 \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
    PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
    POETRY_VERSION=1.0.5

RUN apk add --no-cache gcc libffi-dev musl-dev postgresql-dev
RUN pip install "poetry==$POETRY_VERSION"
RUN python -m venv /venv

COPY pyproject.toml poetry.lock ./
RUN poetry export -f requirements.txt | /venv/bin/pip install -r /dev/stdin

COPY . .
RUN poetry build && /venv/bin/pip install dist/*.whl

FROM base as final

RUN apk add --no-cache libffi libpq
COPY --from=builder /venv /venv
COPY docker-entrypoint.sh wsgi.py ./
CMD ["./docker-entrypoint.sh"]

docker-entrypoint.sh

#!/bin/sh

set -e

. /venv/bin/activate

while ! flask db upgrade
do
     echo "Retry..."
     sleep 1
done

exec gunicorn --bind 0.0.0.0:5000 --forwarded-allow-ips='*' wsgi:app

wsgi.py

import your_app

app = your_app.create_app()

Это минимальная конфигурация, которая мне подходит:

FROM python:3.7

ENV PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on

RUN pip install poetry

WORKDIR /app
COPY poetry.lock pyproject.toml /app/

RUN poetry config virtualenvs.create false
RUN poetry install --no-interaction

COPY . /app

Обратите внимание, что это не так безопасно, как конфигурация @ sobolevn.

В качестве мелочи добавлю, что если редактируемые установки будут доступны для pyproject.toml проектов, строка или две могут быть удалены:

FROM python:3.7

ENV PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on

WORKDIR /app
COPY poetry.lock pyproject.toml /app/

RUN pip install -e .

COPY . /app

TL;DR

Мне удалось настроить poetry для Django проекта, используя postgres. Проведя небольшое исследование, я получил следующее Dockerfile:

FROM python:slim

# Keeps Python from generating .pyc files in the container
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
# Turns off buffering for easier container logging
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# Install and setup poetry
RUN pip install -U pip \
    && apt-get update \
    && apt install -y curl netcat \
    && curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -
ENV PATH="${PATH}:/root/.poetry/bin"

WORKDIR /usr/src/app
COPY . .
RUN poetry config virtualenvs.create false \
  && poetry install --no-interaction --no-ansi

# run entrypoint.sh
ENTRYPOINT ["/usr/src/app/entrypoint.sh"]

Это содержание entrypoint.sh:

#!/bin/sh

if [ "$DATABASE" = "postgres" ]
then
    echo "Waiting for postgres..."

    while ! nc -z $SQL_HOST $SQL_PORT; do
      sleep 0.1
    done

    echo "PostgreSQL started"
fi

python manage.py migrate

exec "$@"

Детальное объяснение

Некоторые моменты, на которые следует обратить внимание:

• Я решил использовать slim вместо alpine в качестве тега для образа python, потому что хотя alpine изображения должны уменьшать размер образов Docker и ускорять сборку, с Python вы можете фактически получить изображение немного большего размера и это для сборки требуется время (дополнительную информацию см. в этой статье).

• При использовании этой конфигурации контейнеры создаются быстрее, чем при использовании образа alpine, поскольку мне не нужно добавлять дополнительные пакеты для правильной установки пакетов Python.

• Я устанавливаю poetry прямо с URL-адреса, указанного в документации. Мне известно о предупреждениях, предоставленных sobolevn. Однако я считаю, что в долгосрочной перспективе лучше использовать последнюю версию poetry по умолчанию, чем полагаться на переменную среды, которую я должен периодически обновлять.

• Обновление переменной среды PATH имеет решающее значение. В противном случае вы получите сообщение о том, что стихи не найдены.

• Зависимости устанавливаются непосредственно в интерпретаторе python контейнера. Он не создает poetry виртуальную среду перед установкой зависимостей.

Если вам нужна alpine версия этого Dockerfile:

FROM python:alpine

# Keeps Python from generating .pyc files in the container
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1
# Turns off buffering for easier container logging
ENV PYTHONUNBUFFERED 1

# Install dev dependencies
RUN apk update \
    && apk add curl postgresql-dev gcc python3-dev musl-dev openssl-dev libffi-dev

# Install poetry
RUN pip install -U pip \
    && curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/python-poetry/poetry/master/get-poetry.py | python -
ENV PATH="${PATH}:/root/.poetry/bin"

WORKDIR /usr/src/app
COPY . .
RUN poetry config virtualenvs.create false \
  && poetry install --no-interaction --no-ansi

# run entrypoint.sh
ENTRYPOINT ["/usr/src/app/entrypoint.sh"]

Обратите внимание, что версии alpine для правильной работы требуются некоторые зависимости postgresql-dev gcc python3-dev musl-dev openssl-dev libffi-dev.

Это незначительное изменение ответа, предоставленного @Claudio, в котором используется новая функция poetry install --no-root, описанная @sobolevn в своем ответе.

Чтобы заставить поэзию устанавливать зависимости в конкретный virtualenv, необходимо сначала включить его.

. /path/to/virtualenv/bin/activate && poetry install

Поэтому, добавляя их в ответ @Claudio, мы имеем

FROM python:3.9-slim as base

ENV PYTHONFAULTHANDLER=1 \
    PYTHONHASHSEED=random \
    PYTHONUNBUFFERED=1

RUN apt-get update && apt-get install -y gcc libffi-dev g++
WORKDIR /app

FROM base as builder

ENV PIP_DEFAULT_TIMEOUT=100 \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 \
    PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
    POETRY_VERSION=1.1.3

RUN pip install "poetry==$POETRY_VERSION"
RUN python -m venv /venv

COPY pyproject.toml poetry.lock ./
RUN . /venv/bin/activate && poetry install --no-dev --no-root

COPY . .
RUN . /venv/bin/activate && poetry build

FROM base as final

COPY --from=builder /venv /venv
COPY --from=builder /app/dist .
COPY docker-entrypoint.sh ./

RUN . /venv/bin/activate && pip install *.whl
CMD ["./docker-entrypoint.sh"]

Если вам нужно использовать это для целей разработки, вы добавляете или удаляете --no-dev, заменяя эту строку

RUN . /venv/bin/activate && poetry install --no-dev --no-root

к чему-то вроде этого, как показано в ответе @ sobolevn

RUN . /venv/bin/activate && poetry install --no-root $(test "$YOUR_ENV" == production && echo "--no-dev")

после добавления соответствующего объявления переменной среды.

В этом примере в качестве основы используется debian-slim, однако адаптация его к образу на базе alpine должна быть тривиальной задачей.

Вот пример, в котором сначала к изображению добавляется слой с зависимостями (который создается только при их изменении), а затем слой с полным исходным кодом. Установка poetry на глобальную site-packages установку оставляет артефакт конфигурации, который также можно удалить.

FROM python:alpine

WORKDIR /app

COPY poetry.lock pyproject.toml ./
RUN pip install --no-cache-dir --upgrade pip \
 && pip install --no-cache-dir poetry \
 \
 && poetry config settings.virtualenvs.create false \
 && poetry install --no-dev \
 \
 && pip uninstall --yes poetry \

COPY . ./

Я создал решение, используя пакет блокировки (пакет, который зависит от всех версий в файле блокировки). Это приводит к чистой установке только pip без файлов требований.

Шаги: соберите пакет, соберите пакет блокировки, скопируйте оба колеса в свой контейнер, установите оба колеса с помощью pip.

Установка: poetry add --dev poetry-lock-package

Шаги за пределами сборки докера:

poetry build
poetry run poetry-lock-package --build

Тогда ваш Dockerfile должен содержать:

FROM python:3-slim

COPY dist/*.whl /

RUN pip install --no-cache-dir /*.whl \
    && rm -rf /*.whl

CMD ["python", "-m", "entry_module"]

Я вижу, что все ответы здесь используют метод pip для установки Poetry, чтобы избежать проблем с версией. Официальный способ установки поэзии - чтение переменной env POETRY_VERSION, если она определена для установки наиболее подходящей версии.

здесь есть проблема в github, и я думаю, что решение из этого билета довольно интересно:

# `python-base` sets up all our shared environment variables
FROM python:3.8.1-slim as python-base

    # python
ENV PYTHONUNBUFFERED=1 \
    # prevents python creating .pyc files
    PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 \
    \
    # pip
    PIP_NO_CACHE_DIR=off \
    PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=on \
    PIP_DEFAULT_TIMEOUT=100 \
    \
    # poetry
    # https://python-poetry.org/docs/configuration/#using-environment-variables
    POETRY_VERSION=1.0.3 \
    # make poetry install to this location
    POETRY_HOME="/opt/poetry" \
    # make poetry create the virtual environment in the project's root
    # it gets named `.venv`
    POETRY_VIRTUALENVS_IN_PROJECT=true \
    # do not ask any interactive question
    POETRY_NO_INTERACTION=1 \
    \
    # paths
    # this is where our requirements + virtual environment will live
    PYSETUP_PATH="/opt/pysetup" \
    VENV_PATH="/opt/pysetup/.venv"


# prepend poetry and venv to path
ENV PATH="$POETRY_HOME/bin:$VENV_PATH/bin:$PATH"


# `builder-base` stage is used to build deps + create our virtual environment
FROM python-base as builder-base
RUN apt-get update \
    && apt-get install --no-install-recommends -y \
        # deps for installing poetry
        curl \
        # deps for building python deps
        build-essential

# install poetry - respects $POETRY_VERSION & $POETRY_HOME
RUN curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/sdispater/poetry/master/get-poetry.py | python

# copy project requirement files here to ensure they will be cached.
WORKDIR $PYSETUP_PATH
COPY poetry.lock pyproject.toml ./

# install runtime deps - uses $POETRY_VIRTUALENVS_IN_PROJECT internally
RUN poetry install --no-dev


# `development` image is used during development / testing
FROM python-base as development
ENV FASTAPI_ENV=development
WORKDIR $PYSETUP_PATH

# copy in our built poetry + venv
COPY --from=builder-base $POETRY_HOME $POETRY_HOME
COPY --from=builder-base $PYSETUP_PATH $PYSETUP_PATH

# quicker install as runtime deps are already installed
RUN poetry install

# will become mountpoint of our code
WORKDIR /app

EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "--reload", "main:app"]


# `production` image used for runtime
FROM python-base as production
ENV FASTAPI_ENV=production
COPY --from=builder-base $PYSETUP_PATH $PYSETUP_PATH
COPY ./app /app/
WORKDIR /app
CMD ["gunicorn", "-k", "uvicorn.workers.UvicornWorker", "main:app"]