问题描述
计划使用 Python 自动化 Docker 活动，但是他在监控 Docker 卷方面没有找到有效的命令。他希望能够使用 shell 命令进行监控，然后在以后可以使用 Python 的 subprocess 进行转换。他的要求是，当他提供一个卷的名称时，他需要该卷的已用空间、可用空间和总空间，以便找到存储阈值。他尝试使用 docker system df -v 命令，但是它显示了所有细节。例如，他提供卷的名称为 my_volume，然后他只需要该卷的存储详细信息。他希望得到帮助。
解决方案
请注意以下操作可能存在版本差异，请在执行前做好备份。
方案1
一个简单的方法是使用临时容器来执行监控操作。这个方法在几乎所有版本的 Docker 中都适用，并且支持具有非默认设置的命名卷，比如存储在远程系统上（如 NFS）或修改绑定挂载设置以使用其他文件夹。
以下是一个示例命令，可以在命名卷中监控存储空间：
docker container run --rm -v "${volume_name}:/volume" -w /volume busybox df -P .
在这个命令中，我们使用了 busybox 镜像创建了一个临时容器。--rm 标志指示 Docker 在容器退出时自动删除容器。-v "${volume_name}:/volume" 部分将给定的卷（${volume_name}）挂载到容器的 /volume 目录中。-w /volume 设置了容器的工作目录为 /volume。最后，df -P . 命令在容器内的 /volume 目录下运行 df 命令，以获取存储使用情况。
方案2
你还可以使用 df 命令的其他选项来格式化输出或者解析输出。以下是一些可能有用的选项：
-h：以人类可读的格式显示大小（如 1K、243M、2G）。-T：显示文件系统类型。-a：显示所有文件系统，包括那些不包含任何块设备的文件系统。-i：显示 inode 信息。
例如，如果你希望以人类可读的格式显示存储使用情况，可以使用以下命令：
docker container run --rm -v "${volume_name}:/volume" -w /volume busybox df -Ph .
你还可以使用 Python 的 subprocess 模块来运行这些命令，并进一步处理输出以满足你的需求。
注意：以上示例中使用的命令和选项适用于特定场景。在实际使用中，请根据你的需求和环境进行适当的调整。
总结
通过使用临时容器和适当的命令选项，你可以监控 Docker 卷的使用情况。这可以帮助你了解卷的存储情况，并根据需要采取进一步的措施，以确保存储阈值得到合理的管理。
提示：在实际操作时，请根据你的环境和需求做好备份，并仔细阅读相关命令的文档和帮助信息。