构建Docker映像，并在Fabric中运行Docker容器。
docker-fabric的Python项目详细描述
概述
经过一些准备，Docker图像可以很容易地生成 在开发机器上测试，并转移到生产上 环境。此包支持管理容器配置 以及它们在基于结构的部署中的依赖关系。 Dockerfiles也可以在Fabric任务中轻松实现。
本地Docker客户端可以通过docker-py直接控制。 远程DockerAPI服务使用Fabric的ssh连接。
API访问
此项目基于 Docker-Map，并适应其 容器配置方法。
与Docker Map一样，容器配置可以生成为 对象，从python字典更新，或从yaml文件导入 以便通过api控制远程客户端。Docker面料包括 以下增强功能：
Docker客户端
DockerFabricClient在 结构主机上的容器实例，并启用 创建隧道连接以使用 Fabric的ssh连接。通过使用工具socat，Docker客户端 无需重新配置即可访问远程服务。
客户端配置
DockerClientConfiguration添加运行容器的功能 到每个具有特定Docker设置的结构主机，例如版本 号码。
运行容器配置
ContainerFabric是一个简单的包装器，它结合了Docker Map的 DockerFabricClient，DockerClientConfiguration对象，和 集装箱地图。
基于命令行的访问
通过运行适当的命令提供以下功能 在远程docker命令行中：
- 将资源从容器复制到结构主机。
- 从容器复制资源并将其下载到压缩文件中 柏油球。Docker远程API当前不支持创建 压缩柏油球。
- 从容器复制资源并将其存储在新的空白图像中。
- 生成压缩图像tarball。Docker远程API当前 不支持创建压缩的tarball，但能够 导入它们。
任务
所有必需的容器操作（create，start，stop， remove）和一些高级（例如update）可以从 命令行作为fabric任务并在远程服务上执行， 例如，通过ssh。
此外，此包中还包含以下任务，这些任务可以 直接由面料经营：
- check_version：返回远程docker的版本信息 服务，并在设置权限时提供有用的信息 是的。
- cleanup_containers：删除所有已停止的容器。
- cleanup_images：删除所有未标记的图像，这些图像没有 从属容器或其他从属图像。
- remove_all_containers：停止并删除 远程Docker服务。
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