4 - Código fuente y archivo requirements.txt para un proyecto Docker
Lección 4 del curso Docker.
En la lección anterior vimos el flujo de trabajo que usualmente debemos llevar a cabo en un proyecto al usar Docker, así que allí hablamos de forma general de los pasos que debemos seguir para crear un contenedor de aplicaciones (que también se conoce como una “imagen Docker”) para nuestro proyecto.
Así que en las siguientes lecciones nos enfocaremos en ver en detalle cada uno de estos pasos que hacen parte del flujo de trabajo.
Y en esta lección específicamente comenzaremos viendo los dos primeros pasos en este flujo de trabajo: la preparación del código fuente de nuestro proyecto y la creación del archivo “requirements.txt” que contendrá el listado de dependencias.
Y para lograr esto plantearemos un sencillo proyecto hipotético a partir del cual veremos cómo organizar el código y crear de forma automática el archivo de requerimientos.
Suscríbete para tener acceso al video con la explicación detallada de esta lección. Además podrás disfrutar de todos los cursos de la Academia Online
Muy bien, ya tenemos la estructura de un sencillo proyecto de Machine Learning que nos permitirá predecir el segmento de cliente con base en la edad, el nivel de ingreso y el monto de los créditos que tenga una persona determinada.
Tengamos en cuenta que más allá de los detalles mismos del código lo importante en un proyecto que vayamos a desplegar con Docker es subdividir el código en varios archivos, cada uno especializado en una tarea específica (tal como lo hemos hecho en esta lección, donde un script se encarga de entrenar el modelo y otro de las predicciones).
Además, vimos dos maneras de crear el archivo “requirements.txt” de forma automática: usando pip freeze y usando la librería pipreqs. Este último es el método más recomendado pues nos garantizará que el archivo “requirements.txt” generado contendrá únicamente las librerías efectivamente requeridas por nuestro código y no la totalidad de librerías que se encuentran en nuestra instalación de Python.
Así que en este punto, estamos listos para ver en detalle el tercer paso del flujo de trabajo de nuestro proyecto Docker: la creación del archivo Dockerfile, que será el tema de la próxima lección.