VSCode如何通过Dev Containers开发 VSCode开发容器环境的搭建与使用-VSCode-PHP中文网

VSCode如何通过Dev Containers开发 VSCode开发容器环境的搭建与使用

看不見的法師

发布： 2025-08-08 15:55:01

原创

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<p>vscode通过dev containers提供容器化开发环境，解决了“在我的机器上能运行”的问题。1. 安装docker并配置vscode访问；2. 安装remote - containers扩展；3. 创建.devcontainer文件夹和devcontainer.json文件；4. 在devcontainer.json中配置镜像、扩展、端口等；5. 使用“reopen in container”命令启动容器；6. 在容器中正常开发，所有操作在隔离环境中执行；7. 可选自定义dockerfile构建镜像；8. 利用.dockerignore和分层缓存优化构建速度；9. 多服务场景使用docker compose并通过dockercomposefile集成；10. 敏感信息通过环境变量或docker secrets管理，禁止硬编码；11. 调试通过vscode调试器与容器集成实现；12. 支持gpu加速，需在docker启用gpu并在devcontainer.json添加“--gpus all”参数；13. 共享配置通过提交.devcontainer文件夹到仓库实现；14. 局限性包括依赖docker、启动开销、硬件访问需额外配置；15. 自定义生命周期事件可通过postcreatecommand、poststartcommand等属性执行初始化命令。该方案实现了环境一致性、提升协作效率并增强安全性，最终形成可复用、可共享的标准化开发环境，完整解决了开发环境配置的各类痛点问题。</p>

VSCode如何通过Dev Containers开发 VSCode开发容器环境的搭建与使用

VSCode通过Dev Containers提供了一种在容器中开发的方式，它允许你定义一个包含所有依赖、工具和运行时环境的隔离环境，极大地简化了开发流程，并解决了“在我的机器上能运行”的问题。简单来说，就是把你的开发环境打包成一个容器，在哪都能跑，避免了环境配置的各种坑。

解决方案

安装和配置Docker: 首先，确保你的机器上安装了Docker。这是Dev Containers的基础。安装完成后，配置Docker使其可以被VSCode访问。
安装Remote - Containers扩展: 在VSCode中安装 "Remote - Containers" 扩展。这个扩展是连接VSCode和Docker的关键。
创建
```
.devcontainer
```
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文件夹和
devcontainer.json
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文件: 在你的项目根目录下创建一个名为
```
.devcontainer
```
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的文件夹，并在其中创建一个名为
```
devcontainer.json
```
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的文件。这个文件定义了你的开发容器的配置。

配置

devcontainer.json

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: 在

devcontainer.json

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中，你需要指定使用的 Docker 镜像、需要安装的 VSCode 扩展、端口映射等。例如：

{
    "name": "Python 3 Dev Container",
    "image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/python:3.11",
    "extensions": [
        "ms-python.python",
        "ms-python.vscode-pylance"
    ],
    "portsAttributes": {
        "8000": {
            "label": "Application",
            "onAutoForward": "openBrowser"
        }
    },
    "forwardPorts": [8000]
}

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这个例子指定了使用 Python 3.11 的官方镜像，安装了 Python 和 Pylance 扩展，并将容器的 8000 端口映射到主机，并在启动时自动在浏览器中打开。

打开项目在容器中: 在 VSCode 中，使用 "Remote-Containers: Reopen in Container" 命令。VSCode会读取
```
devcontainer.json
```
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文件，拉取镜像（如果本地没有），并启动容器。
在容器中开发: 现在，你的 VSCode 已经连接到容器。你可以像在本地一样开发，所有的命令都会在容器中执行。

构建自定义镜像（可选）: 如果你需要更精细的控制，可以编写自己的 Dockerfile，并在

devcontainer.json

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中指定使用该 Dockerfile。

{
    "name": "Custom Python Dev Container",
    "build": {
        "dockerfile": "./Dockerfile"
    },
    "extensions": [
        "ms-python.python",
        "ms-python.vscode-pylance"
    ],
    "forwardPorts": [8000]
}

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Dockerfile可能像这样：

FROM python:3.11-slim-buster

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "app.py"]

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Dev Containers 解决了哪些实际问题？

Dev Containers解决了不同开发者环境不一致的问题，避免了“在我机器上能运行”的情况。它使得新成员可以快速搭建开发环境，无需手动安装各种依赖。同时，它也提高了安全性，因为代码是在隔离的容器中运行的。

如何优化Dev Containers的构建速度？

优化构建速度的关键在于 Dockerfile 的编写。利用 Docker 的分层缓存机制，将不常变动的依赖放在前面安装，例如先安装系统依赖，再安装 Python 包。此外，可以使用

.dockerignore

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文件排除不必要的文件，减少镜像的大小。例如，你可以把你的

node_modules

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目录添加到

.dockerignore

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中，如果你的容器不需要它的话。

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Dev Containers 和 Docker Compose 有什么区别？什么时候使用 Docker Compose？

Dev Containers 主要用于单个服务的开发环境。而 Docker Compose 用于管理多个相互关联的服务，比如一个 Web 应用和一个数据库。如果你的项目需要多个容器协同工作，比如一个微服务架构，那么 Docker Compose 更加适合。你甚至可以在 Dev Containers 中使用 Docker Compose，通过