在Docker容器中为python设置virtualenv是否有很好的理由？
几乎所有的python教程都build议将virutalenv设置为第一步以保持一致性。 在使用Docker容器时，为什么或者为什么不应该维护这个标准呢？
如果你打算在容器上只运行一个版本，并且它是容器的系统版本，那么在容器中使用virtualenv没有任何技术上的理由。 但是仍然可能有非技术性的原因。 例如，如果你的团队习惯在〜/ some-env中查找python库，或者比容器的lib更理解virtualenv结构，那么你可能想要继续使用virtualenv。
在“缺点”方面，现有系统python上的virtualenv可能会使您的图像稍大一些。
在使用docker时，采用微服务概念是有道理的。 使用微服务，每个微服务都与特定的业务function保持一致，并且只定义该业务function所需的操作。 这意味着每个应用程序都运行在一个或多个独立的Docker镜像中，并具有特定的依赖关系（python模块）。 这使得使用virtualenv不必要的。