# Probar tu despliegue de Python ## Requisitos previos - Completa todas las secciones anteriores de esta guía, comenzando con [Usar contenedores para el desarrollo de Python](/guides/python/deploy/develop/). - [Activa Kubernetes](/desktop/use-desktop/kubernetes/#enable-kubernetes) en Docker Desktop. ## Descripción general En esta sección, aprenderás a usar Docker Desktop para desplegar tu aplicación en un entorno Kubernetes con todas las funciones en tu máquina de desarrollo. Esto te permite probar y depurar tus cargas de trabajo en Kubernetes localmente antes de realizar el despliegue. ## Crear un archivo YAML de Kubernetes En tu directorio `python-docker-dev-example`, crea un archivo llamado `docker-postgres-kubernetes.yaml`. Abre el archivo en un IDE o editor de texto y agrega el siguiente contenido. ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: postgres namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: postgres template: metadata: labels: app: postgres spec: containers: - name: postgres image: postgres:18 ports: - containerPort: 5432 env: - name: POSTGRES_DB value: example - name: POSTGRES_USER value: postgres - name: POSTGRES_PASSWORD valueFrom: secretKeyRef: name: postgres-secret key: POSTGRES_PASSWORD volumeMounts: - name: postgres-data mountPath: /var/lib/postgresql volumes: - name: postgres-data persistentVolumeClaim: claimName: postgres-pvc --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: postgres namespace: default spec: ports: - port: 5432 selector: app: postgres --- apiVersion: v1 kind: PersistentVolumeClaim metadata: name: postgres-pvc namespace: default spec: accessModes: - ReadWriteOnce resources: requests: storage: 1Gi --- apiVersion: v1 kind: Secret metadata: name: postgres-secret namespace: default type: Opaque data: POSTGRES_PASSWORD: cG9zdGdyZXNfcGFzc3dvcmQ= # Contraseña codificada en Base64 (por ejemplo, 'postgres_password') ``` En tu directorio `python-docker-dev-example`, crea un archivo llamado `docker-python-kubernetes.yaml`. Reemplaza `DOCKER_USERNAME/REPO_NAME` con tu usuario de Docker y el nombre del repositorio que creaste en [Configurar CI/CD para tu aplicación Python](/guides/python/configure-github-actions/). ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: docker-python-demo namespace: default spec: replicas: 1 selector: matchLabels: service: fastapi template: metadata: labels: service: fastapi spec: containers: - name: fastapi-service image: DOCKER_USERNAME/REPO_NAME imagePullPolicy: Always env: - name: POSTGRES_PASSWORD valueFrom: secretKeyRef: name: postgres-secret key: POSTGRES_PASSWORD - name: POSTGRES_USER value: postgres - name: POSTGRES_DB value: example - name: POSTGRES_SERVER value: postgres - name: POSTGRES_PORT value: "5432" ports: - containerPort: 8001 --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: service-entrypoint namespace: default spec: type: NodePort selector: service: fastapi ports: - port: 8001 targetPort: 8001 nodePort: 30001 ``` En estos archivos YAML de Kubernetes, hay varios objetos, separados por `---`: - Un Deployment (Despliegue), que describe un grupo escalable de pods idénticos. En este caso, obtendrás solo una réplica o copia de tu pod. Ese pod, que se describe en `template`, tiene un solo contenedor dentro. El contenedor se crea a partir de la imagen compilada por GitHub Actions en [Configurar CI/CD para tu aplicación Python](/guides/python/deploy/configure-github-actions/). - Un Service (Servicio), que definirá cómo se mapean los puertos en los contenedores. - Un PersistentVolumeClaim (Reclamación de Volumen Persistente), para definir un almacenamiento que será persistente a través de los reinicios para la base de datos. - Un Secret (Secreto), que mantiene la contraseña de la base de datos como un ejemplo utilizando el recurso secreto de Kubernetes. - Un servicio NodePort, que enrutará el tráfico desde el puerto 30001 en tu host al puerto 8001 dentro de los pods a los que se dirige, lo que te permite acceder a tu aplicación desde la red. Para obtener más información sobre los objetos de Kubernetes, consulta la [documentación de Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/home/). > [!NOTE] > > - El servicio `NodePort` es bueno para fines de desarrollo y pruebas. Para producción, deberías implementar un [controlador de ingreso (ingress controller)](https://kubernetes.io/docs/concepts/services-networking/ingress-controllers/). ## Desplegar y comprobar tu aplicación 1. En una terminal, navega a `python-docker-dev-example` y despliega tu base de datos en Kubernetes. ```console $ kubectl apply -f docker-postgres-kubernetes.yaml ``` Deberías ver una salida similar a la siguiente, que indica que tus objetos de Kubernetes se crearon correctamente. ```console deployment.apps/postgres created service/postgres created persistentvolumeclaim/postgres-pvc created secret/postgres-secret created ``` Ahora, despliega tu aplicación Python. ```console $ kubectl apply -f docker-python-kubernetes.yaml ``` Deberías ver una salida similar a la siguiente, que indica que tus objetos de Kubernetes se crearon correctamente. ```console deployment.apps/docker-python-demo created service/service-entrypoint created ``` 2. Asegúrate de que todo haya funcionado listando tus despliegues. ```console $ kubectl get deployments ``` Tu despliegue debería aparecer de la siguiente manera: ```console NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE docker-python-demo 1/1 1 1 48s postgres 1/1 1 1 2m39s ``` Esto indica que todos los pods que solicitaste en tu YAML están listos y en ejecución. Realiza la misma comprobación para tus servicios. ```console $ kubectl get services ``` Deberías obtener una salida como la siguiente. ```console NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes ClusterIP 10.43.0.1 443/TCP 13h postgres ClusterIP 10.43.209.25 5432/TCP 3m10s service-entrypoint NodePort 10.43.67.120 8001:30001/TCP 79s ``` Además del servicio predeterminado `kubernetes`, puedes ver tu servicio `service-entrypoint`, que acepta tráfico en el puerto 30001/TCP, y el `ClusterIP` interno `postgres` con el puerto `5432` abierto para aceptar conexiones desde tu aplicación Python. 3. En una terminal, realiza un curl al servicio. Ten en cuenta que en este ejemplo no se desplegó una base de datos. ```console $ curl http://localhost:30001/ Hello, Docker!!! ``` 4. Ejecuta los siguientes comandos para eliminar tu aplicación. ```console $ kubectl delete -f docker-python-kubernetes.yaml $ kubectl delete -f docker-postgres-kubernetes.yaml ``` ## Resumen En esta sección, aprendiste a usar Docker Desktop para desplegar tu aplicación en un entorno Kubernetes con todas las funciones en tu máquina de desarrollo. Información relacionada: - [Documentación de Kubernetes](https://kubernetes.io/docs/home/) - [Desplegar en Kubernetes con Docker Desktop](/desktop/use-desktop/kubernetes/) - [Descripción general del modo Swarm](/engine/swarm/)