理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする｜WindowsとMacの説明あり
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4 سال پیش
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ーーー
環境構築がうまくいかないからDockerを使ってみたい方、理屈はいいからDockerを使ってみたい方にオススメの内容です。
WindowsとMacのパソコンに、Ubuntu（Linux）をベースイメージにAnacondaをインストールします。JupyterLabを立ち上げるところまでやります。
つまり、Linux作ったコンテナなので、WindowsやMacの端末を問わず持ち運べるし、サーバーやクラウドにも持ち運べます！
これを機会に理屈は一旦置いておいて、DockerでPythonのデータ分析環境を構築してみましょう！
※動画とサムネイルが完成してからビルドからコンテナ作成まで何分かかるか計測したら7分30秒でした…。5分以内はちょっぴり言いすぎました。すみませーん！でも、コマンドは2回の入力であとは自動なので許してくださいませ！！！
＜追記＞
WindowsでDockerを構築したい方は、この動画で説明したDockerToolboxが非推奨となりましたので、こちらの動画を参考になさってください。
▼【2022最新版】WIndowsにPythonの環境構築｜通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説
【2022最新版】WIndowsにPythonの環境構築｜通常のインストー...
▼目次
00:00 はじめに
03:11 Dockerとは
04:10 Dockerのインストール
04:39 DockerToolbox ※非推奨となりました。
06:10 「Docker for Mac」「Docker for Windows」のインストール方法
07:31 Dockerfileの用意
08:58 イメージの作成
10:24 コンテナの作成、実行
13:16 ポートの変更
14:50 コンテナの情報
15:28 コンテナを止める
15:48 起動していないコンテナの情報
16:08 コンテナの起動
16:35 コンテナの内部に入る方法
17:15 コンテナの内部から出る方法
17:29 コンテナの削除
18:01 イメージの削除
▼ダウンロード先URL
DockerToolbox ※非推奨となりました。DockerDesktopを使用しましょう！
https://github.com/docker/toolbox/rel...
Docker
https://www.docker.com/
▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化などの開発 & コンサルティング）
前職：リクルート
▼SNS
Twitter : Twitter: likes
Facebook : Facebook: %E3%82%AD%E3%83%8E%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%89-105693727500005
Website : https://kino-code.com/
▼文字書き起こし
プログラミングをするとき、環境構築が上手くいかないことがありませんですか？
あるいは、新しくパソコンを買ったときに環境構築が面倒だと感じたことがありませんか？
そういった問題を解決してくれるソフトウェアが、Dockerです。
Dockerは誤解を恐れずにいうと、バーチャル上で使える、新しいパソコンを無料で貰えるようなものです。
バーチャル上というと少しわかりにくいかもしれません。
別の言い方をしてみると、パソコンの中に、もう1つの新しいパソコンを無料で貰えるといったイメージです。
では、なぜDockerがいいのか？
Dockerはフリープランがあり、無料で使うことができます。
高度なことをするための有料プランもありますが、個人で使うのであればフリープランで十分です。
Dockerをインストールすると、新しいパソコンを簡単に使えるようになります。
先ほど、無料で新しいパソコンをもらえるという表現をしましたが、私とあなたのパソコンは同じです。
同じパソコンなので、手順通り進めればうまくいかないということがありません。
Dockerは、バーチャルで使えるパソコンです。なので、ネットを経由して持ち運べます。
したがって、自分の作った環境と同じ環境を、会社のパソコン、新しく買ったパソコンで構築することができます。
また、Dockerはバーチャルなものなので、環境構築が上手くいかなくなった時や捨ててやり直せばよいですし、必要なくなった時にいつでも捨てることができます。
このDocker。今やエンジニアの必須のツールとなっています。
この動画では、Dockerの細かい理屈は置いておいて、最速でPythonのデータ分析の環境構築する方法について説明したいと思います
理屈はいいからDockerを使ってみたい、環境構築がうまくいかないからDockerを使ってみたいという方にお勧めです。
この動画のゴールは、WindowsとMac上に、UbuntuというLinuxのOSを立てて、そこにAnacondaをインストールします。
そして、Pythonでのデータ分析の環境として有名なJupyterLabを立ち上げるまでをやってみます。
Dockerのインストールが完了すれば、環境構築が5分以内で完了します。
なお、理屈をしっかり説明した動画も別途アップしますのでチャンネル登録をしてお待ちいただければと思います。
それでは、パソコン画面に切り替えてレッスンを進めていきます。
まず最初に、Dockerについて簡単に説明します。
Dockerとはどんなものなのでしょうか？
Dockerは、コンテナという箱のようなものに、OSやソフトウェアがインストールされた環境を閉じ込めておくことができるソフトウェアです。
コンテナといえば、船やトラックで物を輸送する大きな入れ物を思い浮かべる方がいるかもしれません。
それと同じです。
Dockerでは、コンテナにOSやソフトウェアをいれて、違うパソコンに持ち運び移動させたり、いつでもコンテナを立ちあげることができます。
Dockerは、難しい言葉でいうと、コンテナ仮想化の技術を使ったソフトウェアです。アメリカのDocker社が提供しています。
Dockerのメリットは、すぐに使えて、違う環境で使えて、しかも起動も速いというのが特徴です。
理屈はさておき、早速Dockerを使ってPythonのデータ分析の環境構築を進めていきましょう。
Dockerのインストール方法を説明する前に、Windowsユーザーに注意点です。
Windows 10 ProまたはWindows 10 Enterpriseの場合は、そのまま「Docker for Windows」を使用することができます。
Windows 10 Homeで、OSのバージョンが「バージョン 2004、ビルド 19041 以上」の場合は、WSL2というソフトをインストールすることで、「Docker for Windows」を使用することができます。
それ以外のWindows PCの場合は、64bitのWindows 7以降の場合、 「Docker Toolbox」をインストールすることでDockerを利用することができます。
私のパソコンは、Windows10Homeです。
しかし、WSL2の設定は難しいので、この動画では、設定が簡単なDockerToolboxを使ってインストールをします。
DockerToolboxの設定を進めていきましょう。
このURLにアクセスし、このファイルをダウンロードしましょう。URLは概要欄に貼っておきます。
次に、MacまたWindows10ProとEnterpriseをお使いの方は、「Docker for Mac」または「Docker for Windows」をダウンロードします。
まずはこのURLにアクセスし、Get Startedをクリックしましょう。
Docker Desktopをダウンロードしましょう。
またDockerアカウント作成することでDocker Hubを使用することができるので、余力があれば登録してもいいでしょう。
私はWindows10Proをもっていないので、Macでのインストールを進めていきます。
ダウンロードしたインストーラーに従い、インストールを進めていきます。
このアイコンをクリックすると、チュートリアルなどを表示することができます。
問題なくインストールが完了したら、ターミナルやコマンドプロンプトを開き、「docker run hello-world」というコマンドを実行します。
「Hello from Docker!」と表示されたら成功です。
これでdockerの準備が完了しました。
ここからは実際にJupyterLabを実行できる環境を作っていきます。
デスクトップに「MyDocker」というフォルダを作りましょう。
そのフォルダにDockerfileというものを作ります。
Dockerは、コンテナという箱のようなものにOSやソフトウェアがインストールされた環境を閉じ込めておくと冒頭に説明しました。
このコンテナは、Dokcerfileからイメージというものを作成し、イメージからコンテナを作ります。理屈はさておき、構築を進めます。
続きは文字書き起こしブログにて。
▼書き起こしブログ
https://kino-code.com/docker_python/
#DockerとPython #Docker環境構築 #Docker入門
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環境構築がうまくいかないからDockerを使ってみたい方、理屈はいいからDockerを使ってみたい方にオススメの内容です。
WindowsとMacのパソコンに、Ubuntu（Linux）をベースイメージにAnacondaをインストールします。JupyterLabを立ち上げるところまでやります。
つまり、Linux作ったコンテナなので、WindowsやMacの端末を問わず持ち運べるし、サーバーやクラウドにも持ち運べます！
これを機会に理屈は一旦置いておいて、DockerでPythonのデータ分析環境を構築してみましょう！
※動画とサムネイルが完成してからビルドからコンテナ作成まで何分かかるか計測したら7分30秒でした…。5分以内はちょっぴり言いすぎました。すみませーん！でも、コマンドは2回の入力であとは自動なので許してくださいませ！！！
＜追記＞
WindowsでDockerを構築したい方は、この動画で説明したDockerToolboxが非推奨となりましたので、こちらの動画を参考になさってください。
▼【2022最新版】WIndowsにPythonの環境構築｜通常のインストール方法、Dockerを使う方法も解説
【2022最新版】WIndowsにPythonの環境構築｜通常のインストー...
▼目次
00:00 はじめに
03:11 Dockerとは
04:10 Dockerのインストール
04:39 DockerToolbox ※非推奨となりました。
06:10 「Docker for Mac」「Docker for Windows」のインストール方法
07:31 Dockerfileの用意
08:58 イメージの作成
10:24 コンテナの作成、実行
13:16 ポートの変更
14:50 コンテナの情報
15:28 コンテナを止める
15:48 起動していないコンテナの情報
16:08 コンテナの起動
16:35 コンテナの内部に入る方法
17:15 コンテナの内部から出る方法
17:29 コンテナの削除
18:01 イメージの削除
▼ダウンロード先URL
DockerToolbox ※非推奨となりました。DockerDesktopを使用しましょう！
https://github.com/docker/toolbox/rel...
Docker
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▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化などの開発 & コンサルティング）
前職：リクルート
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▼文字書き起こし
プログラミングをするとき、環境構築が上手くいかないことがありませんですか？
あるいは、新しくパソコンを買ったときに環境構築が面倒だと感じたことがありませんか？
そういった問題を解決してくれるソフトウェアが、Dockerです。
Dockerは誤解を恐れずにいうと、バーチャル上で使える、新しいパソコンを無料で貰えるようなものです。
バーチャル上というと少しわかりにくいかもしれません。
別の言い方をしてみると、パソコンの中に、もう1つの新しいパソコンを無料で貰えるといったイメージです。
では、なぜDockerがいいのか？
Dockerはフリープランがあり、無料で使うことができます。
高度なことをするための有料プランもありますが、個人で使うのであればフリープランで十分です。
Dockerをインストールすると、新しいパソコンを簡単に使えるようになります。
先ほど、無料で新しいパソコンをもらえるという表現をしましたが、私とあなたのパソコンは同じです。
同じパソコンなので、手順通り進めればうまくいかないということがありません。
Dockerは、バーチャルで使えるパソコンです。なので、ネットを経由して持ち運べます。
したがって、自分の作った環境と同じ環境を、会社のパソコン、新しく買ったパソコンで構築することができます。
また、Dockerはバーチャルなものなので、環境構築が上手くいかなくなった時や捨ててやり直せばよいですし、必要なくなった時にいつでも捨てることができます。
このDocker。今やエンジニアの必須のツールとなっています。
この動画では、Dockerの細かい理屈は置いておいて、最速でPythonのデータ分析の環境構築する方法について説明したいと思います
理屈はいいからDockerを使ってみたい、環境構築がうまくいかないからDockerを使ってみたいという方にお勧めです。
この動画のゴールは、WindowsとMac上に、UbuntuというLinuxのOSを立てて、そこにAnacondaをインストールします。
そして、Pythonでのデータ分析の環境として有名なJupyterLabを立ち上げるまでをやってみます。
Dockerのインストールが完了すれば、環境構築が5分以内で完了します。
なお、理屈をしっかり説明した動画も別途アップしますのでチャンネル登録をしてお待ちいただければと思います。
それでは、パソコン画面に切り替えてレッスンを進めていきます。
まず最初に、Dockerについて簡単に説明します。
Dockerとはどんなものなのでしょうか？
Dockerは、コンテナという箱のようなものに、OSやソフトウェアがインストールされた環境を閉じ込めておくことができるソフトウェアです。
コンテナといえば、船やトラックで物を輸送する大きな入れ物を思い浮かべる方がいるかもしれません。
それと同じです。
Dockerでは、コンテナにOSやソフトウェアをいれて、違うパソコンに持ち運び移動させたり、いつでもコンテナを立ちあげることができます。
Dockerは、難しい言葉でいうと、コンテナ仮想化の技術を使ったソフトウェアです。アメリカのDocker社が提供しています。
Dockerのメリットは、すぐに使えて、違う環境で使えて、しかも起動も速いというのが特徴です。
理屈はさておき、早速Dockerを使ってPythonのデータ分析の環境構築を進めていきましょう。
Dockerのインストール方法を説明する前に、Windowsユーザーに注意点です。
Windows 10 ProまたはWindows 10 Enterpriseの場合は、そのまま「Docker for Windows」を使用することができます。
Windows 10 Homeで、OSのバージョンが「バージョン 2004、ビルド 19041 以上」の場合は、WSL2というソフトをインストールすることで、「Docker for Windows」を使用することができます。
それ以外のWindows PCの場合は、64bitのWindows 7以降の場合、 「Docker Toolbox」をインストールすることでDockerを利用することができます。
私のパソコンは、Windows10Homeです。
しかし、WSL2の設定は難しいので、この動画では、設定が簡単なDockerToolboxを使ってインストールをします。
DockerToolboxの設定を進めていきましょう。
このURLにアクセスし、このファイルをダウンロードしましょう。URLは概要欄に貼っておきます。
次に、MacまたWindows10ProとEnterpriseをお使いの方は、「Docker for Mac」または「Docker for Windows」をダウンロードします。
まずはこのURLにアクセスし、Get Startedをクリックしましょう。
Docker Desktopをダウンロードしましょう。
またDockerアカウント作成することでDocker Hubを使用することができるので、余力があれば登録してもいいでしょう。
私はWindows10Proをもっていないので、Macでのインストールを進めていきます。
ダウンロードしたインストーラーに従い、インストールを進めていきます。
このアイコンをクリックすると、チュートリアルなどを表示することができます。
問題なくインストールが完了したら、ターミナルやコマンドプロンプトを開き、「docker run hello-world」というコマンドを実行します。
「Hello from Docker!」と表示されたら成功です。
これでdockerの準備が完了しました。
ここからは実際にJupyterLabを実行できる環境を作っていきます。
デスクトップに「MyDocker」というフォルダを作りましょう。
そのフォルダにDockerfileというものを作ります。
Dockerは、コンテナという箱のようなものにOSやソフトウェアがインストールされた環境を閉じ込めておくと冒頭に説明しました。
このコンテナは、Dokcerfileからイメージというものを作成し、イメージからコンテナを作ります。理屈はさておき、構築を進めます。
続きは文字書き起こしブログにて。
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4 سال پیش
در تاریخ 1399/05/19 منتشر شده
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