首先你需要安装docker desktop，这里使用的是windows平台，所以直接在官网下载安装即可，安装完成后开始下一步下载地址。当然，在此之前你需要在注册相关账号以及在微软商店下载wsl下载地址。 其次需要配置一个python环境进行代码运行，这里使用的是Anaconda进行版本管理，在官网下载并安装完成后开始下一步下载地址。安装后打开命令行，使用下述命令创建环境并进行激活。
conda create --name <name>
conda activate <name>
上述命令中，<name>表示环境的名称。
这一步需要完成容器内部代码的编写，本文需要三个文件代码，首先为主函数ESL，其次为:
~~~input_params.py
import os
import platform
from pathlib import Path
if platform.system() != 'Windows':
datadir = os.getenv('DATADIR')
method = format(os.getenv('METHOD'))
combined_fwd_fname = os.path.join(os.getenv('DATADIR') ,os.getenv('COMBINED_FWD_FNAME'))
screenshots_dir = os.path.join(os.getenv('DATADIR') ,os.getenv('SCREENSHOTS_DIR'))
n_calls = int(os.getenv('N_CALLS'))
snr = float(os.getenv('SNR'))
depth = float(os.getenv('DEPTH'))
else:
method = 'dSPM'
combined_fwd_fname = 'data/b1-combine-fwd.fif'
screenshots_dir = 'F:/docker_workspace/test/image'
n_calls = 50
snr = 3.0
depth = 0.8
此文件通过判断系统环境，若为Windows系统，则主函数相关变量为默认值。若不为Windows系统，则变量通过系统环境变量获取。 同时，由于代码需要图形化界面呈现结果图像，为了成功在Docker环境下运行代码，需要利用Xvfb在Docker环境下运行图形化界面程序，因此需要以下代码：
~~~startup.sh
#!/bin/sh
Xvfb :1 -screen 0 1280x1024x24 -ac &
python process_and_visualize_meg_eeg_combined.py
以Python为例，对于使用venv管理的项目，可以直接在venv环境下使用下面的命令直接导出依赖项：
pip freeze > requirements.txt
要将算法代码与相关运行环境进行打包为Docker镜像，需要编写Dockerfile，明确功能模块运行时需要的依赖项、配置和环境，指导Docker如何构建镜像。以下为封装Python算法的Dockerfile例子：
# 从Python3.10构建基础镜像
FROM python:3.10.0
# 设置封装镜像时的工作目录
WORKDIR /app
# 将构建目录下的所有文件复制到镜像内的工作目录下
COPY . .
# 将当前目录下的requirements.txt文件复制到容器的根目录下，用于相关环境的安装
COPY requirements.txt ./
# 将当前目录下的MNE-sample-data-processed复制到容器目标位置
COPY MNE-sample-data-processed /root/mne_data
# 在构建程序运行的环境时安装特别的依赖需求，同时按照requirements.txt文件中的依赖项目安装依赖包，并设置好时区
RUN apt update && apt-get install -y libxcb* && apt-get install -y libdbus-1-3 && apt-get install -y libxkbcommon-x11-0 && apt-get install -y libxcb-xkb1 && apt-get install libxcb-xinerama0 && apt-get install libxcb-render-util0 && apt-get install libxcb-keysyms1 && apt-get install libxcb-icccm4 && apt-get install -y libgl1-mesa-glx xvfb x11-utils && chmod +x startup.sh &&\
pip install --no-cache-dir -r requirements.txt &&\
/bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime &&\
echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone \
# 设置环境变量为程序默认参数
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive
ENV DISPLAY :1
ENV QT_DEBUG_PLUGINS 1
ENV DATADIR /Userdir
ENV METHOD dSPM
ENV COMBINED_FWD_FNAME combine-fwd.fif
ENV SCREENSHOTS_DIR images
ENV N_CALLS 50
ENV SNR 3.0
ENV DEPTH 0.8
# 环境构建完成后执行ENTRYPOINT,如果没有则执行CMD
ENTRYPOINT ["/bin/sh", "-c", "./startup.sh"]
在编辑完Dockerfile之后保存到源代码目录下，并将整个源代码目录复制到带有Docker的运行环境中，为创建镜像做准备。
首先进入到Dockerfile所在的目录，在命令行中运行相关的命令进行镜像构建。
docker build . -t <imagename>:<version>
其中，<imagename>是自定义的镜像名称，<version>是对应的版本号，在构建完成后，可以使用
docker images
命令查看本地已有的Docker镜像文件。
对已经创建好的Docker镜像通过本地运行容器进行测试，确保其工作正常。首先创建一个文件进行挂载，本文创建一个docker-test文件夹进行测试，将测试数据暨dockerfile，process_and_visualize_meg_eeg_combined，get_params.py,requirements.txt是必须的，以及本测试代码需要的startup.sh，MNE-sample-data-processed放在文件夹内，使用以下命令创建Docker镜像：
docker run -it -v /home/mwl/Userdir:/Userdir -e METHOD=dSPM -e COMBINED_FWD_FNAME=combine-fwd.fif -e SCREENSHOTS_DIR=images -e DATADIR=/Userdir -e N_CALLS=50 -e SNR=3.0 -e DEPTH=0.8 -e DEBIAN_FRONTEND=noninteractive -e DISPLAY=:1 -e QT_DEBUG_PLUGINS=1 <imagename>:<version>
其中，-it代表交互式运行，-v代表挂载，这里的挂载是指将宿主机的文件夹挂载到容器内部，这里的Userdir代表容器内部文件夹，-e代表添加环境变量或者覆盖原有的环境变量，<imagename>:<version>表示刚刚构建的镜像。通过使用此镜像运行的容器镜像测试，观察输出结果是否符合预期。
当确定镜像通过测试后，使用以下命令即可将镜像导出为归档文件：
docker save -o <image.tar> <image>
上述命令中,-o代表输出，<image.tar>代表输出的文件名，后缀为.tar,<image>代表我们刚刚构建的镜像名称，执行此命令后，可以在当前工作目录下看到导出的文件。