Настройка Docker в PyCharm

Введение

Многие учебные материалы по Docker используют VS Code, но что делать, если вы предпочитаете PyCharm? В этой статье — пошаговая инструкция по интеграции Docker с PyCharm, даже если у вас нет шаблона "Python Project with Docker".

1. Подготовка проекта

Что понадобится:

• Установленный PyCharm Professional (Community-версия требует ручной настройки)

• Рабочий Docker Engine (инструкция по установке)

Шаги:

1. Создайте новый проект:
   File → New Project → Pure Python

2. Добавьте базовые файлы:

   your_project/
   ├── app/          # Основной код
   ├── requirements.txt # Если имеются зависимости
   └── Dockerfile    # Ключевой файл для Docker

2. Настройка Dockerfile

Пример для Python-приложения:

# Базовый образ Python
FROM python:3.12-alpine

# Рабочая директория в контейнере
WORKDIR /app

# Копируем зависимости
#COPY requirements.txt .

# Устанавливаем зависимости
#RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Копируем весь проект
COPY . .

# Команда для запуска (замените на свою, если нужно)
CMD ["python", "my_project.py"]

Важные нюансы:

• Используйте .dockerignore, чтобы исключить ненужные файлы:

  .env
  __pycache__
  *.sqlite3

3. Интеграция Docker в PyCharm

Способ 1: Через интерпретатор (рекомендуется)

1. Откройте File → Settings → Project → Python Interpreter

2. Нажмите ⚙️ → Add Interpreter → Docker

3. далее, далее и готово

Способ 2: Вручную через терминал

# Сборка образа
docker build -t myapp .

# Запуск контейнера
docker run -p 8000:8000 myapp

4. Работа с Docker Compose (для сложных проектов)

Пример docker-compose.yml для Django + PostgreSQL:

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
    volumes:
      - .:/app
    ports:
      - "8000:8000"
    depends_on:
      - db

  db:
    image: postgres:13
    environment:
      POSTGRES_PASSWORD: mysecretpassword

5. Отладка в PyCharm

1. Создайте конфигурацию Docker или Docker Compose:

   • Run → Edit Configurations → + → Docker

2. Для отладки:

   • Установите breakpoints

   • Запустите контейнер в debug-режиме

Сравнение с VS Code

Заключение

Хотя PyCharm не предлагает готовый шаблон "Python Project with Docker", его гибкость позволяет настроить окружение под любые требования. Главные преимущества:

• Глубокая интеграция с Python-инструментами

• Визуальное управление контейнерами

• Удобная отладка