Docker で Python 環境構築を 10 分で整える - 集中力が10分しか持たないハチワレ先生

初心者エンジニアにとって環境構築が最初にして最大の難関です(私はそうでした...)
そこでDockerを利用することで、環境構築をつまづきポイントを少なくできます
今回は Docker(Docker Compose)を利用することで Python の環境構築を紹介します

この記事を読んで分かること

今回は Python を Docker コンテナ上で動作可能にすることにフォーカスします
Python, Docker の細かい説明には焦点を当てないのでご注意を m(__)m

動作環境は以下の通りです

※今回は Mac を前提としているため Docker for Mac をインストールします

Docker を使う時に、毎回長々とオプションをつけるよりも
設定を YAML 形式で記述するDocker Composeを利用する方がとっつきやすいと思っています (ssh する時に config 書いておいた方が早くアクセスできるみたいな...?)

最終的なディレクトリ構成は以下の通りです

docker_python
        ├── .docker
        │   ├── Dockerfile
        │   └── requirements.txt
        ├── docker-compose.yml
        └── sample.py

version: "3.7"
services:
  app:
    build: .docker
    volumes:
      - ./:/app
    working_dir: /app
    tty: true
    ports:
      - "8890:8890"

.docker/Dockerfile
- Docker イメージの設計図のようなもの
- requirements.txtに設定したパッケージ群をインストールした Python の実行環境を用意します

FROM python:3.8

WORKDIR /init

COPY requirements.txt /init

RUN pip3 install -r /init/requirements.txt

.docker/requirements.txt
- Python にインストールするパッケージ群を記述します
- ※今回はデータ分析でよく使われるパッケージを設定しましたが適宜変更可能です

numpy
pandas
jupyter

import numpy as np
import pandas as pd

data = pd.Series(np.arange(10))
data.to_csv('./sample.csv')

docker-compose up -d

Python の実行
- Docker コンテナ上で sample.py を実行します
- 実行後、sample.py と同じディレクトリ下に sample.csv が作成されます

docker-compose exec app python sample.py

ここまでで Python の実行環境の構築は完了ですが、Python でデータ分析をする際は
Jupyter Notebook 等を利用することが多いため、その方法についても紹介します

docker-compose exec app bash

jupyter notebook --allow-root --ip=0.0.0.0 --port=8890 --NotebookApp.token=''

ブラウザから Jupyter Notebook を開く
- Google Chrome などのブラウザからlocalhost:8890にアクセスすれば OK

Docker Compose を利用することで Python の実行環境を用意する方法を紹介しました
つまづきがちな環境構築も Docker をインストールしていれば比較的スムーズになると思います