Desarrollando en Docker con Python

Raúl Gomez

Desarrollando en Docker con Python

24 horas
Intermedio
0 cuestionarios

Requisitos

  • Conocimientos básicos de Python
  • Conocimiento básicos de comandos linux.
  • Comprensión de lectura de textos en idioma inglés.

Descripción:

Docker es una plataforma de software que permite crear, probar e implementar aplicaciones rápidamente. Docker empaqueta software en unidades estandarizadas llamadas contenedores que incluyen todo lo necesario para que el software se ejecute, incluidas bibliotecas, herramientas de sistema, código y tiempo de ejecución. Con Docker, puede implementar y ajustar la escala de aplicaciones rápidamente en cualquier entorno con la certeza de saber que su código se ejecutará.

Objetivo del curso:

Este curso cubre los fundamentos de la creación de contenedores, lo familiariza con Docker, desglosa terminología como Dockerfiles y volúmenes de Docker, y cómo construir un bot de Telegram usando Python y contener la aplicación. Al final de este curso el participate será capaz de crear, publicar y distribuir su aplicación de Python con Docker.

Temario:

Parte 1: Introducción a la contenerización

El participante aprenderá un poco sobre los contenedores Docker y los contenedores en comparación con las máquinas virtuales, así como sobre los problemas del mundo real que los contenedores intentan resolver. También analizó brevemente qué es un tiempo de ejecución de contenedor y cómo Docker y Kubernetes se complementan entre sí. 

Parte 2: Docker 101 

El participante aprenderá cómo instalar Docker en varios sistemas operativos. También aprenderá cómo validar que Docker está instalado y funcionando correctamente y algunos términos de uso común asociados con Docker. Finalmente, ejecutará algunos ejercicios prácticos en Docker, incluido cómo extraer una imagen, ejecutar un contenedor, enumerar los contenedores en ejecución y, finalmente, cómo detener y eliminar un contenedor.

Parte 3: Construyendo la aplicación de Python

El participante aprenderá sobre los detalles del Proyecto Python, que es un chatbot. También aprenderá cómo instalar y configurar Telegram Messenger, cómo usar BotFather de Telegram para crear el bot, cómo instalar las dependencias para el bot y, finalmente, cómo ejecutar el bot y asegurarse de que funcione correctamente.

Parte 4: Entendiendo el Dockerfile

El participante tendrá mejor  comprensión de lo que es un Dockerfile al revisar su sintaxis. Ahora está un paso más cerca de dominar la escritura de un Dockerfile para Newsbot.

Parte 5: Comprendiendo los volúmenes de Docker

El participante aprenderá por qué la persistencia de datos es un problema en los contenedores y las diferentes estrategias que ofrece Docker para administrar la persistencia de datos. También profundizará en la configuración de volúmenes y aprendió en qué se diferencian de los montajes de enlace. 

Parte 6: Entendiendo las redes Docker

El participante aprenderá sobre los conceptos básicos de las redes de contenedores y los diferentes modos de redes de Docker. También  a crear y trabajar con redes puente de Docker personalizadas y leyó información sobre las redes de host de Docker.

Parte 7: Comprendiendo la composición de Docker 

El participante aprenderá sobre Docker Compose, incluido cómo instalarlo y por qué se usa. También profundizará en el archivo Docker Compose y la CLI.También aprenderá cómo extender el proyecto Newsbot a una aplicación de varios contenedores usando Docker Compose, agregando una base de datos vinculada y una interfaz de usuario web para editar la base de datos.

Parte 8: Preparación para implementaciones de producción 

El participante aprenderá sobre la integración continua y cómo usar la para crear imágenes de Docker automáticamente después de cada confirmación de Git, lo que facilita la prueba de contenedores y aplicaciones. También aprenderá sobre los orquestadores de contenedores, obtendrá una descripción general de Kubernetes y aprenderá a usar kind para implementar un clúster de Kubernetes en su sistema local para hacer que las pruebas de sus aplicaciones Docker sean más fáciles y estén listas para las implementaciones de producción. 

El plan de estudios está vacío.
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38 thoughts on “Desarrollando en Docker con Python

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