Как происходит знакомство с Docker

Что проверяют

Вопрос звучит как бытовой, но проверяют практику: собирали ли вы образы сами или только запускали чужой docker compose up. Следом обычно просят рассказать, как устроен ваш Dockerfile и почему слои идут в таком порядке.

Как отвечать

Это вопрос про ваш опыт, поэтому стройте ответ на своём проекте: зачем понадобился Docker, что сделали вы лично, что получилось. Цифры берите только свои. Каркас для Python-разработчика:

• образ и контейнер: образ это неизменяемый набор слоёв, контейнер это запущенный из него процесс со своим слоем записи. Данные, которые должны пережить пересоздание контейнера, живут в volume;
• Dockerfile: базовый python:3.x-slim, сначала копируются файлы зависимостей и ставятся через pip install --no-cache-dir или uv, и только потом код. Тогда правка кода не пересобирает слой с зависимостями;
• multi-stage: сборка колёс в первой стадии, в финальный образ идут только результаты, без компиляторов;
• гигиена: .dockerignore, запуск не от root, PYTHONUNBUFFERED=1, чтобы логи не застревали в буфере, секреты через переменные окружения, а не в образе;
• compose: локальный стек из приложения, Postgres и Redis, healthcheck и depends_on с условием готовности базы. Команда сейчас docker compose (плагин v2), старый docker-compose больше не поддерживается;
• CI: образ собирается в конвейере, проходит тесты, и этот же образ уходит на деплой.

Если опыта немного, так и скажите: например, поднимали сервисы через compose и писали простой Dockerfile. Потом покажите, что понимаете механику слоёв и кэша. Честное «работал на уровне compose, вот что понимаю» звучит лучше пересказа документации.

Где спотыкаются

Путают образ и контейнер или считают контейнер лёгкой виртуальной машиной. Контейнер это процесс, изолированный через namespaces и cgroups на ядре хоста.

Берут alpine ради размера. Для Python это часто проигрыш: musl вместо glibc, часть пакетов собирается из исходников, сборка идёт дольше, а итоговый образ бывает не меньше slim.

Называют красивые проценты вроде «ускорили настройку окружения вдвое», а на вопрос, как это мерили, ответа нет.