root@n12-015-133:~
10:cpuset:/
9:freezer:/
8:memory:/init.scope
7:perf_event:/
6:blkio:/init.scope
5:net_cls,net_prio:/
4:cpu,cpuacct:/init.scope
3:pids:/init.scope
2:devices:/init.scope
1:name=systemd:/init.scope
判断响应内容即可，主要看name和devices信息，目前来说最靠谱的方式
方式一：判断根目录下 .dockerenv 文件docker环境下：ls -alh /.dockerenv , 非docker环境，没有这个.dockerenv文件的root@4cb54de415d4:/# ls -alh /.dockerenv -rwxr-xr-x 1 root root 0 Sep 6 07:09 /.dockerenv注：定制化比较高的系统可能也没有这个文件的...
方式一：判断根目录下 .dockerenv 文件
docker环境下：ls -alh /.dockerenv , 非docker环境，没有这个.dockerenv文件的
root@4cb54de415d4:/# ls -alh /.dockerenv
-rwxr-xr-x 1 root root 0 Sep 6 07:09 /.dockerenv
方式二：查询系统进程的cgroup信息
docker 环境下：cat /proc/1/cgroup
root@4cb54de415d4:/# cat /pr
-n 检测字符串长度是否不为 0，不为 0 返回 true
docker ps -q -f "name=^myMySQL$" 正常运行的且容器别名完全匹配myMySQL的容器ID
12:cpuset:/kubepods/burstable/podc....
11:cpuacct,cpu:/kubepods/burstable/podc....
10:oom:/
9:pids:/kubepods/burstable/podc....
8:memory:/kubepods/burstable/podc....
7:perf_ev
在渗透测试过程中，我们的起始攻击点可能在一台虚拟机里或是一个Docker环境里，甚至可能是在K8s集群环境的一个pod里，我们应该如何快速判断当前是否在容器环境中运行呢？
当拿到shell权限，看到数字和字母随机生成的主机名大概率猜到在容器里了，查看进程，进程数很少，PID为1的进程为业务进程，这也是容器环境的典型特征。当然，以上这两种都是比较主观的判断。接下来，我们再来盘点下比较常用的几种检测...
要使用Python中的docker库判断Docker容器是否成功创建，可以使用以下步骤：
1. 安装docker库：在Python环境中，使用以下命令安装docker库：
pip install docker
2. 导入docker库：在Python脚本中导入docker库，以便使用其功能：
```python
import docker
3. 创建Docker客户端：使用docker库创建一个Docker客户端对象，以便与Docker引擎通信：
```python
client = docker.from_env()
4. 创建容器：使用Docker客户端的`create_container`方法创建一个容器对象，并指定容器的参数，如镜像名称、容器名称等：
```python
container = client.create_container(image='镜像名称', name='容器名称')
注意：`create_container`方法只是创建了一个容器对象，并没有实际创建容器。
5. 判断容器是否创建成功：使用Docker客户端的`containers`方法查询容器列表，检查容器是否存在于列表中：
```python
containers = client.containers(all=True)
container_exists = any(container['Names'] == '/容器名称' for container in containers)
其中，`container['Names']`是一个包含容器名称的列表。
最后，在判断容器是否创建成功后，你可以根据需要执行后续操作，如启动容器、停止容器等。
请注意，以上步骤是使用Python的docker库判断容器是否成功创建的一种方法，确保在使用之前安装好docker库并正确导入。
### 回答3：
要判断Docker容器是否成功创建，可以使用Python的Docker库，它提供了操作Docker引擎的API。以下是一个示例代码：
```python
import docker
def check_container_creation(container_name):
client = docker.from_env()
containers = client.containers.list(all=True)
for container in containers:
if container.name == container_name:
return True
return False
# 测试代码
container_name = "my_container"
if check_container_creation(container_name):
print(f"The container '{container_name}' is successfully created.")
else:
print(f"The container '{container_name}' is not found.")
上面的代码首先导入了docker库，并定义了一个名为`check_container_creation`的函数，接受一个参数`container_name`表示要检查的容器名称。在函数内部，首先通过`docker.from_env()`创建了一个Docker客户端对象`client`，然后通过`client.containers.list(all=True)`获取所有容器的列表。
接下来使用循环遍历容器列表，判断每个容器的名称是否与给定的容器名称匹配。如果找到匹配的容器，则表示容器已成功创建，返回True。如果没有找到匹配的容器，则表示容器不存在，返回False。
在测试代码部分，我们通过调用`check_container_creation`函数传入容器名称来检测容器是否成功创建，并打印相应的提示信息。
通过这样的方法，我们可以使用Python的docker库来判断容器是否创建成功。
