springboot调用python文件，在ubuntu上部署，踩坑之旅（已部署成功）

项目介绍

springboot 调用python文件，python调用另一个数据文件，然后计算出结果，看似简单，实际上有很多坑，因为涉及到python的三方库，有时候下载不下来，有时候版本不匹配，折腾了好久

之前的做法

之前我会在windows上通过docker docker desktop打包好，然后通过xftp传到服务器，结果集成了python环境，包竟然有将近6个G，一旦出错，又得重新上传，岂不是很费时间。所以在ubuntu服务器上打包，这样节省了很长时间，问题就是在服务器上部署，环境又很重要

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我先把打包好的jar包传到服务器上，然后要把之前的dockerfile进行路径修改，之前都是在工程里打包的

先看一下需要用到的python库
requirements.txt

numpy==1.24.4
pandas==2.0.3
torch==2.1.0
matplotlib==3.7.2
scipy==1.11.2

这个刚开始我用到了，后来我也不用了，因为运行时经常报丢依赖，看后边的说明

1.依赖包下载不下来

官方的python依赖包经常下载不下来，需要用国内镜像，国内镜像有的也不靠谱，比较烦

2.依赖包冲突

这个也是个问题，依赖包经常冲突

3.文件目录不存在

有时候没有权限，有时候创建文件目录失败，烦不胜烦

解决

分享一下docker相关的文件，希望对大家有帮助
首先用到的命令行

//第一次打包时，进行的配置
需要提前安装的python环境
docker pull python:3.9
docker pull openjdk:11-jdk-slim
在linux上，如果上述不行，用下边这个
sudo docker pull docker-0.unsee.tech/library/python:3.9
sudo docker pull docker-0.unsee.tech/library/openjdk:11-jdk-slim


//第一次打包时，报错进行的配置
# 备份原配置
sudo cp /etc/docker/daemon.json /etc/docker/daemon.json.bak

sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://docker.mirrors.ustc.edu.cn"]
}
EOF
sudo systemctl restart docker


sudo docker pull docker-0.unsee.tech/library/python:3.9

pip install --upgrade pip

sudo yum install epel-release          # 安装EPEL扩展源
sudo yum install python3-pip          # 安装Python 3的pip

echo 'export PATH=$PATH:/usr/local/bin' >> ~/.bashrc  # 添加路径
source ~/.bashrc                                      # 立即生效


sudo mkdir -p /etc/docker  # 确保目录存在
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://docker-0.unsee.tech","https://docker.1ms.run"]
}
EOF

后续打包
sudo docker build -t ring:1.0.0 .
sudo docker save -o ring_1_0_0_new.tar ring:1.0.0

这些也不见的全对，因为是我第一次打包时进行的配置，后来也修改了很多，只做参考
dockerfile

# 阶段1：Python环境构建
FROM docker-0.unsee.tech/library/python:3.9-slim as python-builder

# 修正阿里云源配置（兼容Debian 12+）
RUN sed -i 's|http://.*debian.org|https://mirrors.aliyun.com|g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources && \
    apt-get update -o Acquire::Retries=5 && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    python3-dev \
    libatlas3-base && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# 安装指定版本的Python依赖
COPY /python/requirements.txt /
RUN pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple && \
    pip install --no-cache-dir --upgrade pip==21.3.1 && \
    pip install --no-cache-dir \
    numpy==1.24.4 \
    pandas==2.0.3 \
    torch==2.1.0 \
    matplotlib==3.7.2 \
    scipy==1.11.2 && \
    mkdir -p /python/raw_data && \
    python -c "import numpy, pandas, torch, matplotlib, scipy; print(f'验证版本: numpy={numpy.__version__}, pandas={pandas.__version__}, torch={torch.__version__}, matplotlib={matplotlib.__version__}, scipy={scipy.__version__}')"

# 阶段2：最终镜像
FROM docker-0.unsee.tech/library/openjdk:11-jdk-bullseye

# 安装最小化Python环境
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends \
    python3-minimal \
    libatlas3-base && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/* && \
    ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python && \
    mkdir -p /python/raw_data /home/ring/uploadPath /var/log/ring

# 复制Python依赖
COPY --from=python-builder /usr/local/lib/python3.9/site-packages/ /usr/local/lib/python3.9/site-packages/
COPY --from=python-builder /python/raw_data /python/raw_data

# 环境变量配置
ENV PYTHONPATH="/usr/local/lib/python3.9/site-packages:/python" \
    PYTHONUNBUFFERED=1 \
    LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/lib/python3.9/site-packages/numpy/.libs:$LD_LIBRARY_PATH"

# 部署应用
COPY /ring.jar /ring.jar
COPY /python /python
RUN chmod 755 /ring.jar && \
    python -c "import numpy; print(f'运行时验证: numpy={numpy.__version__}')" || \
    (pip install --no-cache-dir -r /python/requirements.txt && \
     python -c "import numpy; print(f'重装后验证: numpy={numpy.__version__}')")

EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "/ring.jar"]

这个里边有配置国内镜像，有配置环境变量，已经很简化了，python是我的目录，放置的是python文件，可以参考上一篇博客

DeepSeek使用注意点

这次成功，deepseek功不可没，但是也被坑了很长时间，最后总结了一下怎么使用deepseek
1.缺点：deepseek是参考了很多资料才给出的结果，所以上一次给出的答案，和下次给出的答案，有时候都不一样，甚至会把之前能用的代码给你改掉，我就遇到了一次，清华的镜像不可用，后边deepseek给换成了阿里的，然后后边又问了一些问题，又给我换回去了，然后越问越离刚开始的版本差别越大，最后还不如第一版
2.怎么用：如果有问题，要把所有的的配置都给它，然后它才好分析，然后如果有问题，需要修改的时候，尽量输入“保持之前的配置，只修改必要的部分”等，防止把之前能用的修改掉，然后如果它只是给出了关键部分，最好输入“给出修改过的全文”之类的，防止自己粘贴复制出错
3.deepseek是很不错，但是问题就是给人很大的自信，然后又发现它给的解决方法根本不能用，这个不要想着一次成功，需要有耐心一点，然后尽量多的给它资料，反正吧，比自己查资料来得快，但是也得学会自己分析，有时候可能路径问题，或者命名问题，这个不给它更多的资料，一般分析不出来