由于 Shiny 的部署越来越困难了，虽然经过了多年的解耦改造，还是出现了 Python 依赖版本地狱等问题，所以开始研究一下把 Shiny 整体容器化。
首先要选取一个 Python 版本基础，这里选了 Python 3.7，因为，我也不知道，反正有奇奇怪怪的兼容问题。然后这就是个标准的 Python 小项目，所以甚至直接用了 Python 镜像说明里的样例 Dockerfile 就能跑通了。
FROM python:3.7
WORKDIR /usr/src/app
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
COPY . .
CMD [ "python", "./Main.py", "ignite" ]
此外，还将 Shiny-Spider 项目原本的配置文件形式设置修改为了从环境变量读取，经过多年的解耦努力，Shiny-Spider 目前只需要 API Secret&Key 两个设置项就能工作了，优雅优雅。
于是这就完成了这个项目的 Docker 化，只需要用这个 Dockerfile build 一个 image 出来就能跑了，似乎比想象中简单。
那么怎么部署呢，由于这个程序需要 7×24 小时运行，所以需要一个监视它的东西，所以有人就要说该上 k8s 了，我一开始也是这么想的……但是，试了下发现我这破服务器，别说 k8s 了，连 k3s 和 minikube 都跑不起来。
所以找了个更更轻量的，只有管理容器功能的 Portainer ，发现基本满足需求。
在服务器 A 部署了 Portainer 管理端，然后在 Shiny-Main 上部署了 Portainer 的 Edge Agent。这里为什么选 Edge Agent 而不是一般的 Agent，原因是根据 Portainer 的文档，一般的 Agent 似乎没有鉴权，适合在内网使用或者需要额外的安全组规则，而 Edge Agent 是 Agent 去反连管理端，就没有这个问题。
此外还需要给 Shiny-Spider 配上 CI 自动构建镜像，这里也直接使用了 Github Actions+Github Packages 做 CI 和镜像托管。还能直接使用官方给的示例配置，基本没啥问题。
这里遇到一个问题，CI 一开始没有推镜像的权限，本来以为是 Token 的权限问题，但是根据文档，GITHUB_TOKEN 应该是默认有 package 的 write 权限的。
搜索一番，发现原因是组织里的包需要额外在 Packages 界面设置哪些 Repository 的 Actions 可以读/写这个包。
这样这个项目的一套流程就基本搞定了。后续打算继续改造 Shiny-Scripts 和 Shiny-Websocket-Relay，让他们也用上 Docker ~