docker部署python应用 用docker部署项目，有多个python环境，不同环境python代码之间存在参数调用，该如何实现？

用docker部署项目，有多个python环境，不同环境python代码之间存在参数调用，该如何实现？

这基本上就是应用程序微服务的体系结构。主要有两种方式：[1]将每个环境封装为一个微服务，提供restapi（或其他类型的RPC调用）并相互调用

2）通过消息驱动，每个服务发送一条消息来实现参数调用。

docker技术能不能解决不同Python版本开发的问题？

是的，docker的功能远不止这些。Docker技术解决了开发环境与开发环境不一致的问题。例如，如果您在windows中使用Python自己的venv为Django创建一个虚拟环境，然后将Django项目部署到Ubuntu或CentOS，那么您不能直接使用虚拟环境。Docker允许您在windows上编写dockerfile文件，并直接在Ubuntu或CentOS上使用它。只要开发环境正常，99%的生产环境就正常。至于剩下的1%编程形而上学，本课题要解决的主要问题是：如何基于复杂场景（多接口耦合）进行接口自动测试。

以上最佳实践也是很多洞，涉水而出。我尝试了很多方法，甚至开发了一个关键字驱动的自动化测试框架。让我们谈谈基于场景的自动化的困难，以及为什么最终选择Python robot框架。

参照关键字驱动测试的思想，将接口请求发送、响应验证和响应内容返回三部分封装为“请求验证”关键字。

同时封装“content extraction”关键字，提取接口响应体的具体数据。这样就可以得到前一个接口返回的具体数据作为下一个接口的输入参数。

就是这样。任何场景都可以通过“request verification”关键字、“content extraction”关键字和“request verification”关键字进行验证

这里我们需要考虑选择哪些方法和工具。首先，基于测试库体系结构框架的思想，用Python实现了关键字方法。robot框架工具的核心思想是关键字驱动，其主要功能是关键字库、资源导入和用例编写。建议将关键字方法作为库导入后，每个关键字在自然语言中映射一次，方便业务测试人员使用。

Robot框架还支持数据驱动。你可以了解它。

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