Linux 与 Docker：运行配置、日志和持久化｜学员任务书
项目任务与本人起点
任务：商城运营工具与订单 API 的可重复启动。起点是本人 D03 API 与 D01-D03 commerce_ops 模块；保留本人代码，领取当天 student/W02-D04 增量后只合并新增文件，不用日包覆盖昨天实现。
当天新增或补写 commerce_ops/runtime.py，保留 container/Dockerfile、compose.yaml 与 evidence/docker-five.md 工程任务。D01 的 commerce_ops 是加入本人仓库的运营工具；之后每天继续同一个包。D05 不重复领取前四日答案，测试自己的实现。
支架与学生负责的部分
教师提供样本、接口签名、当日检查器以及既有 SQL/HTTP/容器支架。学生负责业务函数、边界处理和独立变化；完整教师实现不下发。命令在包含 commerce_ops 的本人项目根执行，现有实库和 HTTP 命令按各自 README 的工作目录运行。
python check_d04_python.py首次有效红灯应来自 STUDENT_TODO。D04/D05 若缺前一日模块，应先合并本人已完成代码；ModuleNotFoundError、缺 pytest 或缺服务都不算教学红灯。测试依赖沿用当天工程 requirements 清单和 Python 3.12 环境。
输入、输出与不变规则
金额内部 Decimal、对外两位小数字符串。商品编号/客户编号沿用样本，不让客户端提供最终金额。新增产物：模块入口、环境配置、日志和 Linux/Docker 运行记录。
文件工具操作本地课程样本，不自动写商城数据库；多源查询连接器的本地替身不等于真实物流。实库只用专用实验库；不要把 mock/Fake 的通过写成 MySQL、Linux、Docker 或远端 CI 已通过。
分段任务
- 回归本人起点，标出输入、计算/状态变化和输出；保留修改前版本。
- 先运行课件的最小例，解释
模块/包、__name__/__main__、python -m、环境变量、依赖、logging、退出码和进程生命周期；保留 Linux/Docker/持久化在当天任务里解决什么问题。 - 补当日 TODO；检查器转绿后，把功能保留在本人累计项目中。逐段修改，不让 AI 一次生成整套工程。
- 运行这些情况并比较预期与实际：导入模块不执行写入；正常导出；缺配置与同路径拒绝；日志和退出码；重建应用后同订单可查询。
- 查看 AI 修改差异，至少指出一处接受或拒绝的理由。重点防止：import 时执行任务；依赖或当前目录错误；日志泄露连接串；输入输出同路径；容器 running 冒充业务正常。
- 同伴更换一组未见输入或一个故障点，作者先预测、再独立运行和解释；同伴按 README 复现，不靠作者代敲。
提交与验收
- 当日本人代码、运行命令、固定提交及与昨天的修改差异。
- 正常、失败、边界和修复后回归的输入与原始结果；具体运行项见上方第 4 步。
- 口述一个知识点为什么需要、在商城哪里用，以及一处不能由当前测试证明的结论。
- 原 SQL/事务/API/容器/CI 任务继续按真实环境验收；未运行项填写待验证。
只贴绿色截图、复制完成版、吞失败后伪造成功，不能通过。
课堂范围与后续
预配 Python3.12/VM 与镜像下载，不课堂编译 Python；Linux 只教当前任务命令。不给 Kubernetes/镜像优化大全增加必修工作。
D05 给本人模块补隔离测试，再交同伴与 CI 执行同一命令。尚未完成的本日核心必须补验，不能默认用课后新增学时替代课堂容量。