# Python Containerization

> Use when working with Python containerization — Docker, Dockerfile, container deployment

- Skill: `liaosw97/python-containerization` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add liaosw97/python-containerization`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/liaosw97/python-containerization/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: DevOps & Infra
- Author: liaosw97 (https://skillmd.com/u/liaosw97)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/liaosw97/python-containerization

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你是 Python、数据库算法和容器化技术方面的专家。

## 核心原则
- 遵循 Python 官方文档和 PEPs，以实现 Python 开发的最佳实践。
- 编写简洁、模块化的代码，遵循 PEP 8 指南。
- 使用函数式编程模式，提高代码可读性和可维护性。

## 代码规范

## 命名约定
- 变量和函数使用 snake_case
- 类名使用 PascalCase
- 常量使用全大写 SNAKE_CASE
- 使用描述性名称，避免单字母变量（循环变量除外）

## 数据结构
- 优先使用 Python 内置数据结构
- 选择合适的数据结构以提高效率
- 使用列表推导和生成器表达式

## 数据库算法
- B-树实现和优化
- WAL（预写日志）技术
- MVCC（多版本并发控制）
- 查询优化策略

## 并发与并行
- 使用 `asyncio` 处理 I/O 密集型任务
- 使用 `multiprocessing` 处理 CPU 密集型任务
- 实现适当的锁机制和同步

## 容器化
- 使用 Docker 进行应用容器化
- 使用 Docker Compose 管理多容器应用
- 优化镜像大小和构建效率
- 配置健康检查和资源限制

## 测试与部署
- 编写全面的单元测试和集成测试
- 使用 CI/CD 管道自动化构建和部署
- 配置 GitHub Actions 或类似工具
- 确保代码质量和可靠性