如何在Docker Desktop中搭建Python开发环境并挂载本地目录进行开发

• 先停止当前已经运行的对应容器：可直接在Docker Desktop的容器列表中点击停止按钮，也可在本地终端执行命令 docker stop 你的容器名/容器ID
• 新增挂载配置重新启动容器，同时直接启动Jupyter服务，执行命令如下：

  docker run -p 8888:8888 -v 替换为你本地项目文件夹的绝对路径:/app/workspace colemurray/medium-facenet-tutorial jupyter notebook --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
  

  参数说明：
  • -p 8888:8888：将容器内Jupyter默认的8888端口映射到本地的8888端口，方便本地浏览器访问
  • -v 本地路径:/app/workspace：将你本地的项目文件夹挂载到容器内的/app/workspace目录，两端的文件变更会实时同步，完全满足你本地写代码、容器环境运行的需求
• 访问Jupyter开发环境：命令执行后终端会输出带token的Jupyter访问链接，复制到本地浏览器打开即可使用，容器内预下载的所有模块、依赖都可以直接导入调用，使用逻辑和你之前用Anaconda启动的Jupyter完全一致
• 如需进入容器CLI操作，可直接在Docker Desktop的容器列表点击对应容器的CLI按钮，也可在本地终端执行 docker exec -it 你的容器名/容器ID bash 进入，进入后切换到/app/workspace目录就是你本地的项目文件夹

注意：如果启动时提示8888端口被占用，将启动命令中的-p 8888:8888修改为-p 8889:8888，后续访问时对应使用8889端口即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Detective merry