在教育领域使用开发容器：教师指南

2020 年 7 月 27 日，作者：Brigit Murtaugh, @BrigitMurtaugh

我们从许多教育工作者那里了解到，学期的头几天甚至几周都可能浪费在为学生配置正确的环境上。即便如此，学生最终可能仍然会遇到开发体验不佳或作业评分不足的问题。

“为我的学生进行设置通常需要五个课时。要处理 Python 的版本问题。情况非常复杂。遗憾的是，解决这些复杂问题需要花费大量的时间和金钱。” - [美国社区大学 CS 101 教授]

“我更希望有一个专门为 Python 安装设置好的 VS Code 版本……” - [文理学院助理教授]

将开发容器与 Visual Studio Code 结合使用，可以成为教育领域的一款出色工具，确保学生拥有一个一致的编码环境。它们负责处理设置问题，这样学生和教师就可以快速跳过配置阶段，转而专注于真正重要的事情：学习和编写出色的代码！

开发容器

那么，什么是开发容器呢？容器是一种软件包，它打包了代码以及代码运行所需的所有依赖项，包括运行时、工具、库和设置。容器最初是为了在一致的环境中部署和管理应用程序，并更有效地利用硬件而创建的。后来，它们演变为帮助提供一致的构建环境，以及最近的开发环境。这就是开发容器（dev container）这个名字的由来。

当你创建一个容器时，它的初始内容来自所谓的“镜像”。镜像可以被看作是一个预装了操作系统和其他工具的迷你磁盘驱动器。你使用 Dockerfile 来描述镜像中包含的内容，一旦你运行镜像，它就变成了一个容器。

开发容器提供了一个与你的计算机相隔离的编码环境。例如，如果你下载了某个特定版本的依赖项，该版本将是该容器独有的。在下图中，请注意容器如何包含应用程序及其必要的依赖项，从而使计算机（主机操作系统和基础设施）保持整洁，不受任何依赖项的影响。

作为一名教师，你可以为某项作业创建一个特定的镜像。每个学生都将获得完全相同的依赖项版本，例如相同版本的 Python 或 C++ 编译器，而不管他们的操作系统或计算机上已安装的任何其他文件如何。

VS Code 中的开发容器

Visual Studio Code 的 Dev Containers 扩展允许你使用容器作为主要的编码环境。在课堂上，教师可以采用现有的开发容器，或创建自己的容器，并与全班同学共享。每个学生都可以在 VS Code 中打开该容器，并自动获得开发应用程序所需的工具和运行时。在编码时，学生还可以使用 VS Code 的全部功能集，包括 IntelliSense 和调试。

Dev Containers 扩展仅适用于基于 Linux 的容器，因此尽管学生的计算机上可能有不同的操作系统，但编码环境在所有人之间都是一致的。

我们已经看到有教师在课堂上成功使用了 Dev Containers。你可以查看《使用 DevContainers 标准化学生开发环境：一份经验报告》，以了解三位研究人员在加州大学圣地亚哥分校的一门课程中使用开发容器的更多经验。

本文将为希望在课堂上实施开发容器的教师提供一份指南，旨在为他们的学生创造一个更顺畅、更一致的环境。

要亲眼见证开发容器的实际应用，以及学生如何在短短 5 分钟内上手，请观看我们的入门学生视频。

教师指南

使用传统的设置方法，学生在配置环境时可能会遇到各种各样的问题。一些例子包括他们独特的操作系统差异、项目文件的存储位置，或者他们安装的运行时或工具的微小差异。教师需要精通所有这些细微差别，才能帮助学生解决这些问题。

一个常见的问题是管理工具的不同版本。以 Python 为例：有 Python 2 和 Python 3，还有不同的次要版本。拥有多个版本的 Python，以及多个配套的工具（如 linter），可能会令人困惑并导致错误。

为了节省大量时间和避免混淆，我们可以使用开发容器在全班范围内创建一个标准化的 Python 开发环境。学生们都将获得相同版本的 Python，避免了安装新版本或卸载任何旧版本的需要，并且运行相同容器和源代码的每个人都将得到完全相同的结果。

先决条件

• 安装 Visual Studio Code。
• 安装 Docker Desktop。
  • Docker 是构建和共享容器的行业标准。我们推荐 Docker Desktop Stable 2.3.0.3，因为它是 Docker Desktop 最新且性能最好的版本。
  • Windows Home 系统上新增了 Docker Desktop 支持。它需要 Windows 10 版本 2004，并启用适用于 Linux 的 Windows 子系统 2 (WSL 2) 后端。请按照 WSL 2 安装指南启用 WSL 2。
  • 对于不想配置 WSL 2 后端的学生，也可以在 Windows 10 专业版、企业版或教育版（版本 16299 或更高版本）上使用 Docker Desktop for Windows，但必须启用 Hyper-V 和 Containers Windows 功能。

让我们先启动 VS Code，我们可以在命令提示符或终端中输入 code 来实现（或者直接在你的电脑上选择 VS Code）。

VS Code 启动后，请确保你已经安装了 Dev Containers 扩展。

当我们安装任何远程扩展时，状态栏的左下角会添加一个绿色的远程指示器。

你可以点击它来打开命令面板，并验证 Dev Containers 命令是否已列出。

为你的班级访问容器

让我们来看一个开发容器的示例，以帮助学生获得一致的编码环境。在我们的课堂上，我们可以创建一个单一的 GitHub 仓库来存放共享相同技术栈的练习。例如，所有的 Python 作业都可以使用同一个容器，并存放在同一个仓库中。

我们有一个示例 vscode-course-sample GitHub 仓库，其中包含一个 Python 开发容器和两个 Python 入门作业。让我们在 VS Code 中打开它。

你可以选择左下角的远程指示器，或使用命令面板，来调出 Dev Containers 命令。

让我们调用 Clone Repository in Container Volume...（在容器卷中克隆存储库...）

我们需要输入存储容器的 GitHub 仓库的 URL，在我们的例子中是 microsoft/vscode-course-sample

你可以创建一个唯一的卷（Create a unique volume）。卷是文件在容器中存储的位置。

现在我们已经选择了我们的容器仓库，VS Code 会重新加载以构建镜像并启动容器。

一旦容器构建并运行起来，我们的文件就被加载了，我们就可以在我们的 Python 环境中开始编码了！

在资源管理器中点击 sort.py 将其打开，然后按 F5（或右上角的绿色运行图标）来运行它。

我们的 Python 代码成功运行，而无需在本地计算机上设置 Python。

我们还可以使用 VS Code 的所有优点，例如设置断点来暂停我们的程序并帮助我们调试。让我们在对单词列表进行排序时设置一个断点。

我们可以用 F5 运行我们的程序。请注意，程序在遇到断点时会停止。

为你的班级创建容器

现在我们已经看到了一个出色的容器示例，让我们自己使用 Dev Containers 扩展来设置我们的第一个容器。让我们从一个 "Hello World" Python 应用程序开始。

我们将选择 Dev Containers: Add Dev Container Configuration Files…（开发容器：添加开发容器配置文件…）来开始设置开发容器所需的文件。

容器配置文件是创建和自定义开发容器所必需的。出现的容器定义列表是根据你的应用程序内容（在我们的例子中是一个 Python 文件）进行筛选的。让我们选择 Python 3。

Dev Containers 扩展会自动添加一个 .devcontainer 文件夹和两个配置文件：devcontainer.json 和一个 Dockerfile。让我们仔细看看这两个文件。

devcontainer.json

devcontainer.json 描述了 VS Code 应该如何启动我们的容器以及连接后该做什么。该文件可以位于 .devcontainer/devcontainer.json 下，也可以直接作为 devcontainer.json 存储在项目的根目录中。

这是一个简单的 devcontainer.json 示例。它拉取一个预配置的 Node 镜像，为端口 3000 自动设置端口转发，并在容器创建时安装 eslint 扩展。

这是我们 Python 项目中一个稍微复杂一些的 devcontainer.json 示例。它使用 dockerfile 属性引用一个 Dockerfile，而不是直接引用一个镜像。它还会自动安装 Python 扩展，并在容器创建后建立一套特定于容器的设置，例如代码检查（linting）。

devcontainer.json 是一个很好的机会，可以用来创建一个定制化的编码环境，以满足你学生的特定需求。你可以指定几个变量来为每个班级或作业创建独特的环境。

我们推荐在用于教育的 devcontainer.json 中首先设置以下变量：

在这个文件中设置几个变量，从长远来看将为你的班级节省时间。例如，你可以使用 extensions 变量来确保所有学生都自动安装了同一套扩展。设置路径在学生的计算机上也可能具有挑战性或导致问题，但通过 settings 变量指定路径信息，你将为你的班级节省时间，并确保他们计算机的路径变量在此过程中不受损害。

在 devcontainer.json 参考中有所有可用属性的表格，你可以将这些属性包含在这个配置文件中。

Dockerfile

Docker 可以通过读取你的 Dockerfile 中的指令来自动构建镜像。这个文件至少会有一个使用 FROM 指定的基础镜像，并且它也可以包含命令行指令。

这是我们的 Python 应用中的 Dockerfile 的样子：

打开容器

一旦我们的容器配置文件被添加，我们就会收到一个通知，说我们的文件夹现在有了一个 devcontainer.json 文件。让我们选择 Reopen in Container（在容器中重新打开）。

一个新的 VS Code 实例启动，我们的镜像正在构建，我们的应用程序正在开发容器中启动。

一旦我们的容器构建完成，我们拥有所有相同的文件，但现在左下角的指示器显示为“Dev Container: Python 3”，表示我们正处于容器内部。我们可以轻松地运行我们的代码，无论我们的本地机器上安装了哪个版本的 Python（或者是否安装了）！

创建和共享作业

现在你有了开发容器，你可以将它上传到一个仓库，以便你的学生可以访问它来完成他们的作业。你可以在 README 文件中包含作业说明，以及作业所需的任何基础或模板代码，还有一个 .devcontainer 文件夹，这样他们就都能获得一致的开发体验。所有这些文件都可以作为一个单一的仓库上传。

请确保你已经安装了 Git。你可以在 VS Code 中从你的容器项目初始化一个新的 Git 仓库。或者，你可以在命令行的项目目录中使用 git init。

下一步是在你的浏览器中将你的本地仓库连接到 GitHub 上的一个新仓库。

然后，我们将我们的本地 Git 仓库（我们计算机上的容器项目）连接到远程仓库（我们在浏览器中创建的 GitHub 仓库）。

系统可能会提示你登录 GitHub。登录后，你的文件就可以被添加到你的远程 Git 仓库中。

现在当我在浏览器中刷新 GitHub 时，我可以看到我的文件了！

有关如何将你的仓库上传到 GitHub 的更多信息，请查阅这篇将现有项目添加到 GitHub 的指南。

访问作业

要了解学生如何从 GitHub 访问开发容器并轻松开始编程，请观看我们的 5 分钟快速视频。

反馈与其他资源

为了帮助你使用容器设置 VS Code，我们在 VS Code 远程开发文档中有详细的文章。如果你对我们的团队有任何问题或反馈，请随时在 VS Code 远程开发 GitHub 仓库上提出问题，或在 Twitter 上@code我们。

编码愉快！

Brigit Murtaugh, VS Code 项目经理 @BrigitMurtaugh