2025年P(guān)ython容器化技術(shù)容器編排自動化實(shí)戰(zhàn)試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.在使用Python調(diào)用DockerAPI管理容器時，哪個庫是官方推薦的Python客戶端？A.`py-docker`B.`docker-py`C.`docker-client`D.`PyDocker`2.以下哪個Kubernetes資源是用于管理無狀態(tài)應(yīng)用的主干？A.StatefulSetB.DaemonSetC.DeploymentD.Job3.在Python腳本中，若需使用`kubernetes`客戶端獲取當(dāng)前Namespace下的所有Pod列表，通常需要先從客戶端獲取哪個對象？A.`CoreV1Api`B.`AppsV1Api`C.`AppsApi`D.`PodList`4.Python腳本中，使用`docker-py`庫的`run`方法創(chuàng)建并啟動一個容器時，若想將容器的標(biāo)準(zhǔn)輸出實(shí)時打印到宿主機(jī)，應(yīng)設(shè)置哪個參數(shù)？A.`detach=True`B.`stdout=True`C.`stream=True`D.`attach=True`5.當(dāng)需要使用Python腳本動態(tài)創(chuàng)建和管理KubernetesConfigMap時，應(yīng)調(diào)用哪個API類的方法？A.`Pod`對象的`create`方法B.`Namespace`對象的`create`方法C.`ConfigMap`對象的`create`或`replace`方法D.`Deployment`對象的`update`方法6.在自動化部署場景中，使用Kubernetes的Deployment資源相比使用Pod直接部署，主要優(yōu)勢在于？A.提供了服務(wù)發(fā)現(xiàn)能力B.實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用的自定義負(fù)載均衡C.簡化了滾動更新和自我修復(fù)機(jī)制D.降低了存儲資源消耗7.若需要在Python腳本中根據(jù)環(huán)境變量動態(tài)決定要部署的鏡像名稱，以下哪種方法較為合適？A.直接在Dockerfile中設(shè)置B.在KubernetesDeployment的模板字段中設(shè)置環(huán)境變量C.在Python腳本運(yùn)行時通過`os.environ`獲取環(huán)境變量，再構(gòu)建或修改Deployment對象D.在Pod規(guī)格中設(shè)置卷掛載8.在Python腳本中實(shí)現(xiàn)“根據(jù)Pod資源使用率自動調(diào)整副本數(shù)”的自動化功能，最可能需要利用Kubernetes的哪個組件或API？A.HorizontalPodAutoscaler(HPA)B.ClusterAutoscalerC.NodePortServiceD.IngressController9.使用Python`kubernetes`客戶端與Kubernetes集群交互時，為了確保操作的安全性，通常會使用哪種認(rèn)證方式？A.HTTPBasicAuthB.Token認(rèn)證（如kubeconfig中的token）C.HTTPS自簽名證書D.用戶名密碼認(rèn)證10.以下哪個庫或工具在Python中通常用于與Prometheus進(jìn)行數(shù)據(jù)交互，以便實(shí)現(xiàn)自定義監(jiān)控或報(bào)警邏輯？A.`kubernetes`clientB.`docker-py`clientC.`prometheus-client`D.`grafana-api`二、填空題（每空2分，共20分）1.Python腳本可以通過`docker.from_image()`方法從指定的_______中創(chuàng)建一個Docker客戶端表示的容器對象。2.在KubernetesPython客戶端中，管理Pod資源的API通常位于`_______`模塊下。3.若要使用Python腳本停止正在運(yùn)行的Docker容器`container_id`，應(yīng)調(diào)用該容器對象實(shí)例的`_______()`方法。4.在編寫管理Kubernetes資源的Python腳本時，為了能夠訪問集群資源，通常需要設(shè)置環(huán)境變量`_______`來指向包含認(rèn)證信息的kubeconfig文件路徑。5.Kubernetes中的`Service`資源主要提供對一組Pod的_______和網(wǎng)絡(luò)抽象。6.編寫Python腳本實(shí)現(xiàn)自動部署應(yīng)用時，若應(yīng)用需要持久化存儲，通常會涉及到創(chuàng)建Kubernetes的`_______`資源。7.Python`kubernetes`客戶端通過調(diào)用API對象的`_______()`方法來創(chuàng)建一個新的資源實(shí)例。8.使用`docker-py`庫獲取某個容器運(yùn)行日志時，可以通過設(shè)置參數(shù)`stdout=True,stderr=True,_______`來同時獲取標(biāo)準(zhǔn)輸出和標(biāo)準(zhǔn)錯誤流。9.Kubernetes的`ConfigMap`資源用于存儲非機(jī)密型配置數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)可以被Pod以_______的形式掛載進(jìn)來。10.在Python腳本中實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的Kubernetes自動化任務(wù)時，良好的代碼結(jié)構(gòu)和異常處理（如使用`try...except`語句）對于提高腳本的_______和可維護(hù)性至關(guān)重要。三、腳本編寫題（共40分）請根據(jù)以下需求，分別編寫Python腳本段或完整腳本。要求代碼結(jié)構(gòu)清晰，包含必要的異常處理，并確保邏輯正確實(shí)現(xiàn)所需功能。請?jiān)谔峁┑拇a框架內(nèi)或新文件中編寫代碼。1.Docker容器管理腳本（15分）假設(shè)你已經(jīng)安裝了Docker并且Docker守護(hù)進(jìn)程正在運(yùn)行。請編寫一個Python腳本，使用`docker-py`庫完成以下任務(wù)：a.查詢當(dāng)前主機(jī)上所有運(yùn)行狀態(tài)（`Running`）的容器，并打印出每個容器的名稱和ID。b.找到名稱以"myapp-"開頭的容器，停止該容器。c.使用鏡像`nginx:latest`創(chuàng)建一個新的容器，將其命名為"mynginx-container"，并將容器的80端口映射到宿主機(jī)的8080端口，啟動該容器。d.檢查上述新創(chuàng)建的容器是否正在運(yùn)行，并在控制臺輸出其狀態(tài)。```python#---請?jiān)诖颂幘帉懘a---importdockerclient=docker.from_env()#任務(wù)a#---編寫代碼---#任務(wù)b#---編寫代碼---#任務(wù)c#---編寫代碼---#任務(wù)d#---編寫代碼---#---代碼結(jié)束---```2.KubernetesPod與ConfigMap管理腳本（25分）假設(shè)你已經(jīng)配置好了KubernetesPython客戶端（`kubernetes`），并且能夠連接到你的Kubernetes集群。請編寫一個Python腳本，使用該客戶端完成以下任務(wù)：a.創(chuàng)建一個名為`my-pod`的Pod，該P(yáng)od基于`nginx:1.14.2`鏡像，運(yùn)行一個Nginx服務(wù)。Pod規(guī)格中應(yīng)包含一個環(huán)境變量`MY_ENV_VAR`，其值為`HelloPython`。b.創(chuàng)建一個名為`my-config`的ConfigMap，其數(shù)據(jù)包含一個鍵值對`key1=value1`。c.修改`my-pod`Pod的規(guī)格，將其添加一個卷掛載。該卷應(yīng)掛載上述創(chuàng)建的`my-config`ConfigMap，掛載路徑為`/etc/nginx/conf.d`，卷類型為`ConfigMap`。d.使用`read_namespaced_pod`方法獲取`my-pod`的最新狀態(tài)，并打印出其`phase`字段值。（假設(shè)Pod位于默認(rèn)Namespace`default`中）```python#---請?jiān)诖颂幘帉懘a---fromkubernetesimportclient,configconfig.load_kube_config()#或config.load_incluster_config()根據(jù)環(huán)境v1=client.CoreV1Api()v1apps=client.AppsV1Api()#任務(wù)a#---編寫代碼---#任務(wù)b#---編寫代碼---#任務(wù)c#---編寫代碼---#任務(wù)d#---編寫代碼---#---代碼結(jié)束---```四、簡答題（共20分）1.簡述在Python腳本中使用DockerAPI調(diào)用Docker守護(hù)進(jìn)程與直接在命令行使用`docker`命令相比，主要有哪些優(yōu)勢和潛在劣勢？（10分）2.在Kubernetes中，`Deployment`資源與`StatefulSet`資源的主要區(qū)別是什么？在什么場景下更適合使用`StatefulSet`來部署應(yīng)用？（10分）試卷答案一、選擇題1.B解析：`docker-py`是Docker官方發(fā)布的Python客戶端庫，用于與Docker守護(hù)進(jìn)程交互。2.C解析：Deployment是Kubernetes用于管理無狀態(tài)應(yīng)用的核心資源，它負(fù)責(zé)Pod的創(chuàng)建、更新和刪除。3.A解析：獲取Pod列表需要通過CoreV1Api對象的list_namespaced_pod方法，該方法返回PodList對象。4.C解析：`stream=True`參數(shù)使得`run`方法能夠?qū)崟r獲取容器的標(biāo)準(zhǔn)輸出和標(biāo)準(zhǔn)錯誤流。5.C解析：創(chuàng)建和管理ConfigMap需要使用`ConfigMap`對象的`create`或`replace`方法。6.C解析：Deployment提供了聲明式更新機(jī)制和自我修復(fù)能力，能夠自動處理Pod的滾動更新和故障恢復(fù)。7.C解析：在Python腳本中，可以通過讀取環(huán)境變量（如`os.environ['MY_VAR']`）來動態(tài)決定配置值，然后構(gòu)建或修改Deployment對象。8.A解析：HPA(HorizontalPodAutoscaler)根據(jù)觀察到的指標(biāo)（如CPU使用率）自動調(diào)整Deployment或StatefulSet的副本數(shù)。9.B解析：使用Python`kubernetes`客戶端通常需要配置Token認(rèn)證，Token通常存儲在kubeconfig文件中。10.C解析：`prometheus-client`是Python中用于與Prometheus交互的官方庫，支持?jǐn)?shù)據(jù)收集、推送和報(bào)警等操作。二、填空題1.鏡像解析：`docker.from_image()`方法接受一個鏡像名稱或ID作為參數(shù)，用于創(chuàng)建容器對象。2.core_v1解析：管理Pod資源的核心API位于`kubernetes.client.core_v1`模塊下。3.stop解析：`stop()`方法用于停止一個正在運(yùn)行的Docker容器。4.KUBECONFIG解析：設(shè)置`KUBECONFIG`環(huán)境變量指向kubeconfig文件，可以配置客戶端連接到正確的Kubernetes集群。5.訪問解析：Service在Kubernetes中主要作用是提供一個穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)訪問入口，對后端一組Pod提供訪問和網(wǎng)絡(luò)抽象。6.PersistentVolumeClaim(PVC)解析：PVC是Kubernetes中用于請求持久化存儲資源的標(biāo)準(zhǔn)方式，常與StatefulSet或Pod配合使用。7.create_namespaced_resource解析：創(chuàng)建Kubernetes資源實(shí)例通常調(diào)用API對象的`create_namespaced_resource`方法（或特定資源的create方法，如create_namespaced_pod）。8.show_log解析：`show_log()`方法可以通過設(shè)置`stdout=True`,`stderr=True`和`show_log=True`參數(shù)來獲取容器日志。9.ConfigMap解析：ConfigMap數(shù)據(jù)可以以ConfigMap類型的卷（ConfigMapVolume）掛載到Pod中，供應(yīng)用讀取。10.可靠性解析：良好的代碼結(jié)構(gòu)和異常處理能顯著提高腳本在執(zhí)行過程中的穩(wěn)定性和可靠性，避免因意外錯誤而中斷。三、腳本編寫題1.Docker容器管理腳本```python#---請?jiān)诖颂幘帉懘a---importdockerclient=docker.from_env()#任務(wù)arunning_containers=client.containers.list(status='running')print("Runningcontainers:")forcontainerinrunning_containers:print(f"Name:{},ID:{container.id}")#任務(wù)btry:containers=client.containers.listByName('myapp-',recursive=True)ifcontainers:first_container=containers[0]print(f"Stoppingcontainer{first_}({first_container.id})")first_container.stop()else:print("Nocontainerstartingwith'myapp-'found.")exceptExceptionase:print(f"Errorstoppingcontainer:{e}")#任務(wù)ctry:print("Creatingnewnginxcontainer...")nginx_container=client.containers.run("nginx:latest",name="mynginx-container",ports={'80/tcp':8080},detach=True)print(f"Container{nginx_}createdwithID{nginx_container.id}")exceptExceptionase:print(f"Errorcreatingnginxcontainer:{e}")#任務(wù)dtry:nginx_container=client.containers.get("mynginx-container")ifnginx_container.status=='running':print(f"Container{nginx_}isrunning.")else:print(f"Container{nginx_}isnotrunning.")exceptdocker.errors.ContainerNotFound:print("Container'mynginx-container'notfound.")exceptExceptionase:print(f"Errorcheckingnginxcontainerstatus:{e}")#---代碼結(jié)束---```2.KubernetesPod與ConfigMap管理腳本```python#---請?jiān)诖颂幘帉懘a---fromkubernetesimportclient,configconfig.load_kube_config()#假設(shè)使用本地kubeconfigv1=client.CoreV1Api()v1apps=client.AppsV1Api()#任務(wù)atry:print("Creatingpod'my-pod'...")podSpec={"apiVersion":"v1","kind":"Pod","metadata":{"name":"my-pod",},"spec":{"containers":[{"name":"nginx","image":"nginx:1.14.2","env":[{"name":"MY_ENV_VAR","value":"HelloPython"}]}]}}created_pod=v1.create_namespaced_pod(namespace="default",body=pod_spec)print(f"Pod'my-pod'created.Status:{created_pod.status.phase}")exceptExceptionase:print(f"Errorcreatingpod'my-pod':{e}")#任務(wù)btry:print("Creatingconfigmap'my-config'...")config_map=client.V1ConfigMap(metadata=client.V1ObjectMeta(name="my-config"),data={"key1":"value1"})created_cm=v1.create_namespaced_config_map(namespace="default",body=config_map)print(f"ConfigMap'my-config'created.")exceptExceptionase:print(f"Errorcreatingconfigmap'my-config':{e}")#任務(wù)ctry:print("Modifyingpod'my-pod'tomountconfigmap...")patch={"spec":{"volumes":[{"name":"configmap-volume","configMap":{"name":"my-config"}}],"containers":[{"name":"nginx","volumeMounts":[{"name":"configmap-volume","mountPath":"/etc/nginx/conf.d"}]}]}}v1.patch_namespaced_pod("my-pod","default",patch,"merge")print("Pod'my-pod'modificationrequested.")exceptExceptionase:print(f"Errormodifyingpod'my-pod':{e}")#任務(wù)dtry:print("Gettinglateststatusofpod'my-pod'...")pod=v1.read_namespaced_pod(name="my-pod",namespace="default")print(f"Pod'my-pod'currentphase:{pod.status.phase}")exceptExceptionase:print(f"Errorgettingpod'my-pod'status:{e}")#---代碼結(jié)束---```四、簡答題1.在Python腳本中使用DockerAPI調(diào)用Docker守護(hù)進(jìn)程與直接在命令行使用`docker`命令相比，主要有哪些優(yōu)勢和潛在劣勢？優(yōu)勢：a.編程式控制：可以通過編程方式構(gòu)建復(fù)雜的自動化流程，實(shí)現(xiàn)定時任務(wù)、條件判斷下的容器管理、與其他系統(tǒng)聯(lián)動等。b.集成性：更容易與現(xiàn)有的Python應(yīng)用程序或CI/CD流水線集成。c.參數(shù)化與配置化：可以將配置信息（如鏡像名、端口映射、環(huán)境變量）存儲在代碼或配置文件中，便于管理和變更。d.錯誤處理：可以使用Python的異常處理機(jī)制捕獲和處理Docker操作中可能出現(xiàn)的錯誤。e.API抽象：對外提供統(tǒng)一的API接口，內(nèi)部可以屏蔽不同Docker版本或不同環(huán)境（如DockerSwarm,KubernetesCRI）的細(xì)節(jié)差異。潛在劣勢：a.性能開銷：相比直接調(diào)用命令行，API調(diào)用可能會有額外的網(wǎng)絡(luò)和序列化開銷。b.學(xué)習(xí)曲線：需要學(xué)習(xí)DockerPython客戶端庫的API和用法，而命令行通常更直觀。c.依賴管理：需要安裝和管理Pyth