在 Docker 中运行 Python 后端服务时，app.py（以及相关的代码文件、依赖配置等）需要被 “放进” Docker 容器中，这样容器才能执行你的应用。

具体来说，流程是这样的：

1. 你需要编写一个 Dockerfile（镜像构建脚本），定义如何将 app.py、Python 解释器、依赖库（如通过 requirements.txt）打包成一个 Docker 镜像。例如，一个简单的 Dockerfile 可能包含：

   dockerfile

   # 基础镜像（包含 Python 环境）
   FROM python:3.9-slim
   # 将当前目录的 app.py 和 requirements.txt 复制到容器内的 /app 目录
   COPY app.py requirements.txt /app/
   # 进入容器内的工作目录
   WORKDIR /app
   # 安装依赖
   RUN pip install -r requirements.txt
   # 容器启动时执行 app.py（假设你的服务通过 python app.py 启动）
   CMD ["python", "app.py"]
   

2. 通过 docker build 命令基于这个 Dockerfile 构建镜像，此时 app.py 会被打包到镜像中。

3. 运行容器时，镜像中的 app.py 会被容器内的 Python 环境执行，从而启动你的后端服务。

补充：开发时的便捷方式

如果在开发阶段需要频繁修改 app.py，不想每次改代码都重新构建镜像，可以通过目录挂载的方式，将本地的 app.py 实时映射到容器内，这样容器内运行的其实是你本地的文件（相当于 “临时” 把本地 app.py 放进容器，而非打包进镜像）。例如：

bash

docker run -d -p 8000:8000 -v $(pwd)/app.py:/app/app.py my-python-image

其中 -v 参数就是将本地当前目录的 app.py 挂载到容器内的 /app/app.py 路径，修改本地文件后，容器内的服务（如果支持热重载）可以直接生效。

总之，无论是打包进镜像还是通过挂载临时映射，app.py 都需要以某种方式 “存在于容器中”，容器才能运行你的后端服务。这也是 Docker 实现 “环境隔离” 和 “一致性” 的基础 —— 所有依赖（包括代码本身）都被纳入容器管理。