/bin/bash: python: command not found

### 解决方案 当在终端中运行 `docker` 命令时遇到 `'bash: docker: command not found'` 错误，通常是因为系统的环境变量 PATH 中未包含 Docker 可执行文件的位置。以下是可能的原因以及解决方案： #### 1. **确认 Docker 是否已正确安装** 需要先验证 Docker 是否已经成功安装到系统上。可以通过以下命令检查是否存在 Docker 文件： ```bash which docker ``` 如果返回为空，则说明 Docker 尚未安装或路径配置错误。 若尚未安装 Docker，请按照官方文档指南完成安装过程[^1]。对于 macOS 用户，推荐通过 Homebrew 安装 Docker Desktop 或者直接下载官方 DMG 文件进行安装[^3]。 #### 2. **检查 PATH 环境变量** 即使 Docker 已经安装，如果其可执行文件所在的目录不在系统的 PATH 环境变量中，也会引发此问题。可以使用以下命令查看当前的 PATH 设置： ```bash echo $PATH ``` 默认情况下，Docker 的二进制文件一般位于 `/usr/local/bin/docker` 或 `/usr/bin/docker`。如果没有找到这些路径中的任意一个，可能是安装过程中出现问题或者手动调整过默认位置。 若要临时修复该问题，可以直接指定完整的路径来调用 Docker： ```bash /path/to/docker version ``` 要永久解决问题，需将 Docker 执行程序所在目录加入到用户的 `.bashrc`, `.zshrc` 或其他 Shell 初始化脚本中。例如，在 ~/.bash_profile 添加如下内容并重新加载配置文件： ```bash export PATH=$PATH:/path/to/docker source ~/.bash_profile ``` #### 3. **重启 Terminal 或重新登录会话** 修改 PATH 后，建议关闭再打开一个新的终端窗口以应用更改；也可以简单地刷新当前 session 使用上述提到过的 `source` 方法立即生效。 #### 4. **验证权限设置** 某些 Linux 发行版要求非 root 用户必须属于特定组才能访问 Docker Daemon。比如 Ubuntu 上，默认创建了一个名为 “docker” 的 Unix 组。确保当前用户已被添加至这个组里边去： ```bash sudo usermod -aG docker $USER newgrp docker ``` 进一步测试是否能够无需sudo前缀就能正常使用docker指令了： ```bash docker ps ``` #### 5. **排查服务状态** 此外还需注意的是，即使客户端工具可用，但如果后台守护进程没有正常运作的话同样会造成类似的报错现象。所以最后别忘了检验一下 daemon 自身的状态： 对于 systemd 控制的服务来说， ```bash systemctl status docker.service ``` 在 Mac OS X 下则是借助 Docker Desktop GUI 应用来管理启动停止等功能[^4]。 ```python import subprocess def check_docker_status(): try: result = subprocess.run(['docker', 'version'], stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE) if result.returncode != 0: print(f"Docker is NOT installed or configured properly.\nError Details:\n{result.stderr.decode()}") else: print("Docker installation verified successfully.") except FileNotFoundError: print("The 'docker' executable was not found on your system.") check_docker_status() ```

这个错误提示是因为你没有安装pycryptodome模块。你可以通过以下命令来安装： ``` pip install pycryptodome ``` 如果你使用的是Python3，则需要使用以下命令来安装： ``` pip3 install pycryptodome ``` 安装完成后，你可以再次运行脚本，看看是否还会出现相同的错误提示。