Python玩转Kubernetes集群管理三:动态创建删除单个容器Pod

Pod 是 Kubernetes 中最小的可部署单元。它是一个或多个容器的集合，共享网络、存储和其他资源，并可以作为一个整体来部署、管理和扩展。Pod 可以包含一个或多个容器，这些容器共享相同的上下文（如网络和存储卷），并在同一宿主机上运行。Pod 提供了一种抽象层，使得容器可以作为一个逻辑单元进行管理。

今天我们来学习如何使用k8s python客户端创建和删除单个pod

准备工作：

1. 存放好远程k8s的 config文件
2. 安装好第三方插件kubernetes，可使用pip进行安装
3. 找一个python代码编译器，推荐使用pycharm

• 一、创建pod

1. 导入插件

from kubernetes import client, config

2. 读取远程k8s 的kube config文件

需要注意的是，如果在远程k8s上运行该脚本不需要带参数，因为程序会自动读取系统的/root/.kube/config文件，但是远程执行脚本需要手动指定config文件所在位置

config_file="config/config"

config.load_kube_config(config_file="config/config")

3. 创建CoreV1Api 的实例

Pod 是 CoreV1Api() 组中的一个稳定资源。为该 API 组端点实例化一个客户端。

v1=client.CoreV1Api()

其中 spec=client.V1PodSpec(containers=[])这个代码用于定义 Pod 对象的规范（specification），包括 Pod 中容器的配置信息，比如容器的镜像、环境变量、资源限制等。如果想定义一个空的V1PodSpec对象，须将一个空的容器列表（containers=[]）作为参数传递给它

pod=client.V1Pod()  #创建一个 V1Pod 的实例，表示一个 Pod 对象
spec=client.V1PodSpec(containers=[]) # 创建了一个 V1PodSpec 的实例
pod.metadata=client.V1ObjectMeta(name="busybox") # 设置 Pod 对象的元数据，包括名称为 "busybox"

4. 定义 Pod 对象的规范

包括指定容器名，镜像名，端口号，pod名，在这个例子中，我们只在Pod中启动一个容器。该容器是_V1Container_类的一个实例。

container=client.V1Container(name='sleep')
container.image="busybox"
container.args=["sleep", "3600"]
container.name="busybox"

spec.containers = [container] # 将容器列表赋值给 Pod 的规范(specification)
pod.spec = spec# 将规范(specification)赋值给 Pod 对象的 spec 属性

为了展示，创建pod前后的效果，可在创建pod前列出当前已存在所有的pod信息，

ret = v1.list_namespaced_pod(namespace="default")
for i in ret.items:
    print("%s %s %s" % (i.status.pod_ip, i.metadata.namespace, i.metadata.name))

5. 创建pod

经过如下操作，将上面的所有信息生成新的pod

v1.create_namespaced_pod(namespace="default",body=pod)

生成pod后，展示下default 命名空间下的全部pod信息，可以看到刚生成的pod，

ret = v1.list_namespaced_pod(namespace="default")
for i in ret.items:
    print("%s %s %s" % (i.status.pod_ip, i.metadata.namespace, i.metadata.name))

可以看到 名字为busybox的pod。

休息一会，我们继续

二、删除自定义pod

创建的pod要记得及时删除，代码也十分简单，如下：

通过名称引用 Pod，需要添加其命名空间并传递一些删除选项

v1.delete_namespaced_pod(name="busybox", namespace="default", body=client.V1DeleteOptions())

今天的内容到此结束，欢迎大家点赞，关注，收藏，咱们青山不改，绿水长流，下一篇文章继续深入解析 Kubernetes Python 客户端的功能。