我是Docker的新手，开始了解整个过程的工作原理。我的最终目标是将我的Django项目(目前正在本地运行(部署到Google Code Run或类似的服务中，但还有一段路要走。
事实上，多亏了这本书，我已经在Mac上的Docker容器中运行了我的项目，这太棒了。
我的Dockerfile从开始
FROM python:3.8
并且包含
COPY Pipfile Pipfile.lock /code/
RUN pip install pipenv && pipenv install --system
因此，每次我构建容器时，我想Linux、Python、Django和我正在使用的其他包都会自动包含可用的更新(除非我另有声明，例如我的Pipfile中的包(。
这个想法是在本地开发应用程序，并在我的Mac上使用Docker测试所有内容。当谈到更新时，我必须检查一切是否仍然一致。如果本地一切正常，我(稍后(可以将容器部署到其他地方，一切都应该正常。
我基本上是对的还是错过了重要的事情？
需要跟踪的一件重要事情是，基础图像(ubuntu:18.04、python:3.8等(偶尔会得到更新。您需要确保docker pull是基本映像，以获得这些更新；如果不这样做，那么您将在现有的旧基础映像之上构建一个新的应用程序映像。docker build有一个--pull选项，可以自动执行此操作。
还要记住，Pipfile.lock中有非常特定的包版本，因此您需要定期更新它以获得依赖关系(例如，使用pipenv update(。
总体策略是在本地开发Python应用程序，使用标准的打包工具，然后围绕它构建图像，这通常是一种很好的方法。