Adicionado artigo sobre docker, fig e django

Author: hudsonbrendon

content/conteinerizando-suas-aplicacoes-django-com-docker-e-fig.md

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+Title: Conteinerizando suas aplicações django com docker e fig
+Slug: conteinerizando-suas-aplicacoes-django-com-docker-e-fig
+Date: 2015-01-25 13:00
+Tags: django, docker, fig
+Author: Hudson Brendon
+Email:  [email protected]
+Github: hudsonbrendon
+Twitter: hudsonbrendon
+Facebook: hudson.brendon
+Category: Django
+
+![Docker](/images/hudsonbrendon/django-fig.png)
+
+
+Se você como eu é um desenvolvedor incansável quando o assunto é automatizar ao máximo seu workflow de trabalho,este post foi feito para você. O [fig](http://www.fig.sh/) utilizando-se do docker, torna a criação de ambientes de desenvolvimento algo muito simples.
+
+
+#Instalação
+
+A instalação do fig é bem simples, primeiro você terá que ter o docker instalado em sua máquina, caso não tenha, siga esse [tutorial](http://hudsonbrendon.com/docker-introducao-e-aplicacao.html) onde exemplifico a instalação do mesmo de forma bem simples. Com o docker pronto, é hora de instalar o fig, essa ferramenta é um pacote python, e a forma mais simples de instalá-la é através do pip, que é o gerenciador de pacotes do python, caso não o tenha instalado em sua máquina, acesse o [site oficial](https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html) e veja a forma mais simples para você obtê-lo. Com tudo pronto, execute no terminal.
+
+```bash
+$ pip install -U fig
+```
+
+#Utilizando o fig com django
+
+Com o docker e o fig devidamente instalados em sua máquina, é hora de integrar o django com essa maravilhosa ferramenta, para tanto, criaremos um diretório com um nome qualquer, aqui chamado de "app", e dentro do mesmo criaremos um arquivo chamado "Dockerfile", com o seguinte conteúdo.
+
+```bash
+FROM python:2.7
+ENV PYTHONUNBUFFERED 1
+RUN mkdir /code
+WORKDIR /code
+ADD requirements.txt /code/
+RUN pip install -r requirements.txt
+ADD . /code/
+```
+Em seguinda criaremos um arquivo chamado "requirements.txt", com os seguintes pacotes.
+
+```bash
+Django
+psycopg2
+```
+E por fim um arquivo, "fig.yml", com a configuração abaixo.
+
+```bash
+db:
+  image: postgres
+web:
+  build: .
+  command: python manage.py runserver 0.0.0.0:8000
+  volumes:
+    - .:/code
+  ports:
+    - "8000:8000"
+  links:
+  - db
+```
+#Quem é quem no jogo do bicho
+
+Com os arquivos criados é hora de entender qual a função de cada um no workflow.
+
+* **Dockerfile** - É o arquivo que especifica como uma imagem no docker será criada, os pacotes que serão instalados, usuários que serão criados, portas que serão expostas, diretórios que serão compartilhados entre o host e um container, etc. Para mais informações [acesse](http://hudsonbrendon.com/docker-introducao-e-aplicacao.html).
+
+* **requirements.txt** - É um arquivo que guarda todas as dependências de um projeto python.
+
+* **fig.yml** - É o arquivo de configuração do fig, é composto por blocos e cada bloco corresponde a um container, podendo eles serem "linkados", o fig utilizará esse arquivo como base para criar os conteineres necessários, e executar tudo que foi especificado no mesmo.
+
+Com os arquivos finalizados, é hora de criar uma aplicação em django, para isso basta.
+
+```bash
+$ fig run web django-admin.py startproject figexample .
+```
+E o resultado será esse:
+
+```bash
+$ ls
+Dockerfile       fig.yml          figexample       manage.py        requirements.txt
+```
+Com a aplicação em mãos, a primeira coisa que você deve fazer é abrir o arquivo settings.py de sua aplicação, e configurar o banco de dados da mesma. Para isso no arquivo figexample/settings.py basta especificar as configurações abaixo no banco de dados.
+
+```python
+DATABASES = {
+'default': {
+'ENGINE': 'django.db.backends.postgresql_psycopg2',
+'NAME': 'postgres',
+'USER': 'postgres',
+'HOST': 'db',
+'PORT': 5432,
+  }
+}
+```
+Com o banco configurado é hora de subir sua aplicação, na pasta raiz do projeto use.
+
+```bash
+$ fig up
+```
+O fig se encarregará de criar todos os conteineres, linkalos, e startar sua aplicação na porta 8000, acesse seu [localhost:8000](http://localhost:8000/) e você verá sua aplicação em execução.
+
+
+Para rodar os comandos do django, você pode fazer da seguinte forma.
+
+```bash
+$ fig run <bloco> <comando>
+```
+Por exemplo.
+
+```bash
+$ fig run web ./manage.py syncdb
+```
+Lembrando que esse comando sempre será o padrão.
+
+#Conclusão
+
+Como você pode ver, o fig em conjunto com o docker torna seu workflow algo extremamente simples e eficaz. O melhor disso tudo, é que, para trabalhar com esse mesmo ambiente em uma nova máquina, você apenas precisará do fig e docker instalados, acessar a rais do projeto e executar um fig up, gerando com isso,uma comodidade jamais vista.