您可以通过 Docker 构建过程(假设您是创建映像的人)或通过容器在运行时访问的卷映射来完成此操作。
使用 Dataset.csv 构建源代码
要通过构建进行访问,您可以执行 Docker Copy 命令来获取容器工作区中的文件
FROM 3.7
COPY /Dataset.csv /app/Dataset.csv
...
然后,您可以使用 pandas.read_csv() 函数从容器中通过 /app/Dataset.csv 直接访问文件,例如 -
data=pandas.read_csv('/app/Dataset.csv')
Dataset.csv 的映射卷份额
如果您无法直接控制源图像的创建,或者不希望将数据集与容器一起打包(这可能是最佳实践,具体取决于用例)。您可以在启动容器时通过卷映射共享它:
dataset = pd.read_csv ('app/Dataset.csv')
假设您的 Dataset.csv 在 my/user/dir/Dataset.csv
从命令行:
docker run -v my/user/dir:app my-python-container
后一种解决方案的好处是您可以继续在您的主机上编辑文件“Dataset.csv”,该文件将反映您所做的更改或 python 进程应该发生的情况。