【おてがる開発環境をつくろう】Jupyter Labで Python してみる
機械学習ではド定番というか、大前提?な Jupyter notebook の環境をDocker コンテナ上に Python と一緒に作ってしまいましょう
【おてがる開発環境をつくろう】
1.まずは Docker Desktop インストール
2.Docker であそぶ Python 入りのコンテナつくる
3.コンテナで Jupyter Lab 環境 ←今ココ
4.さいきょうのえでぃた VS Code
Jupyter Lab の使いみち
jupyter.org
AI/MLはド定番というか、必須な代物ですが、それ以外の Python コーディングでも有用だと思います
プログラム全体を実行しないで、セルといわれる任意の行単位ごとに実行して即結果を出力できます
プログラム全体を実行しなくてよいので、Python初心者がコードの出力結果を確認できるのが便利、それでいて変数の結果などを使い回せる
・REST APIや、DBへのデータ出し入れなど
・ちょっとした変更をすぐその場で確認!
・最終的には、.py の実行ファイルを作る
Jupyter Lab 入りのコンテナを作る(Python 3.9.4)
Jupyter Lab は Python モジュールとして提供されていて、pip install jupyterlab でインストールできます
jupyterlabモジュール込みのコンテナを作ってみましょう
# Python 3.9.4-slimをベースに FROM python:3.9.4-slim # おまじない RUN apt update -y RUN pip install -U pip # Jupyterモジュール RUN pip install jupyterlab WORKDIR /home # デフォルトの jupyterlab 実行コマンド CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--allow-root", "--LabApp.token=''"]
コンテナイメージ作成とコンテナの起動
- v で指定している ホスト側のマウントポイントは任意に変更しましょう
$ docker build . -t python:3.9.4-jupyter $ docker run --rm -it -p 1234:8888 -v "D:\work\sample\app:/home/app" --name python-jupyter python:3.9.4-jupyter