【タスク管理】なけりゃ作ればいいじゃない【#1】

まず初めに

いつぶりに開いただろうか、このQiita。
競馬の予想AIを作るといったきり結局、熱が尽きて
何もしなかったという悲しいオチ

ただ今回に関しては関しては本気でやりたいと思っている。
今回、開発の予定物はタスク管理ツール。

今回の開発に至ったワケ

今回の開発はなぜ本気でやりたいのかというと、
タスク管理ツールに不満があるから。

これに尽きる。いやまじで

ガントチャートベースのexcelで管理をしているが、
これがまた使いにくい。
フィルターが使いにくいだとかなんとかいろいろ文句があり、
このツール開発に乗り出した。

今回の開発でやりたいこと

• Dockerを使って、環境構築から実際の開発までやること
• SQLCipherに触れてみること
• PythonでGUIアプリを作ってみること

大きくはこの3つかなと、他にも色々考えていることは
ありつつもこれらが優先だと思っている。

では早速、環境構築

まずは環境構築というところで、Dockerをインストールしていく。

ダウンロードは下記URLから

今回はWindowsでの開発・利用想定なので、Windows x64版をダウンロード

そもそもDockerって、なんやねんっていうのは、
自分もあまりわかっていないが、PC本体の環境に
影響を与えないように仮想環境を作ってその中で、
開発ができる程度の認識。(あっているかもわからん)

Dockerの解説は、先人がいっぱいやってくれているので、
そちらを読むこととしよう。

ダウンロードが終わったら、早速インストールしていく。

インストーラーのチェックデフォルトのままでインストールしとくのが安牌かな・・・?

インストール後PCを再起動して、Dockerを起動。
WSLのインストールを促されるのでインストールする。
Windows上でLinuxを動作させるための機能らしい。
そういう機能が搭載されたというのは聞いていたが、
実際に使うことになるとは。

WSLのインストールが終わったらDockerの起動を待つ。

正直、Dockerわからんすぎてこの時点で
めちゃ悩んだのは秘密

minicondaの環境をdocker上につくる

まずはDドライブ辺に適当なworkフォルダを作る
今回のパスはこんな感じで

D:\Work\TASK_MANAGE

TASK_MANAGEフォルダ上に「Dockerfile」という名前の
ファイル(拡張子も消しておく)を作成する

FROM ubuntu:24.04

# 環境変数の設定
ENV PATH=/opt/conda/bin:$PATH \
    SHELL=/bin/bash \
    DEBIAN_FRONTEND=noninteractive \
    TZ=Asia/Tokyo

# システムパッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get upgrade -y && \
    apt-get install -y python3 python3-pip python3-dev wget curl git cmake gnupg software-properties-common build-essential && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Miniconda3のインストール
RUN wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh && \
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \
    rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# condaの初期設定
RUN /opt/conda/bin/conda init bash && \
    echo ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh" >> /root/.bashrc

# 【修正】利用規約（ToS）への同意を追加し、環境を一括作成
RUN /opt/conda/bin/conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/main && \
    /opt/conda/bin/conda tos accept --override-channels --channel https://repo.anaconda.com/pkgs/r && \
    /opt/conda/bin/conda create -n dev python=3.12 numpy pandas matplotlib scikit-learn jupyter pylint pytest black -c defaults -y && \
    echo "conda activate dev" >> /root/.bashrc

# Jupyterの設定
RUN mkdir -p /root/.jupyter && \
    /opt/conda/envs/dev/bin/jupyter notebook --generate-config && \
    echo "c.ServerApp.ip = '*'" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.ServerApp.port = 8888" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py && \
    echo "c.ServerApp.allow_root = True" >> /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 作業ディレクトリの設定
WORKDIR /workspace

# Jupyterのポートを公開
EXPOSE 8888

# コンテナ起動時のコマンド
CMD ["bash", "-c", ". /opt/conda/etc/profile.d/conda.sh && conda activate dev && /opt/conda/envs/dev/bin/jupyter notebook --allow-root --ip=* --port=8888 --no-browser"]

どうやらDocker上でminicondaを使うにはubuntuのインストールが必要らしい

このDockerfileをイメージ化するコードは以下

docker build -t Akihisa/dev:1.0 -f Dockerfile ./

イメージの名前「Akihisa/dev」と
タグ「:1.0」がどうも必須らしい

このイメージの作成に数時間かかった。
そもそも参考元のところに辿り着くまでに、
いろいろなところを行脚し、失敗しを繰り返し、
ここに至る。

参考にしたサイトは下記に記載するが、
参考元の内容では素直にインストールできなかったので、
Geminiにエラーを投げつけると、

TOSに同意してないであかんやでと
なんやそれ・・・知らん。

が、賢いGeminiはDockerfileを直してくれたので、
それをそのまま使わせてもらった。

そのままDockerのGUI上からイメージを選んで
「RUN」をクリックするととりあえず、コンテナの
作成までたどり着けた

これ、素人が手を出していいもんなんやろか・・・の気持ちである

まあでも、とりあえずコンテナまで作れて実行環境は得られたので、
今日はここまで

次回予告的な

次回は、作ったコンテナにリモートアクセスして、
pythonのコードを実行できるようにするところを
整備したいと思う。

ほなまた(^^)/~

参考文献・サイトなど

Docker入門：インストールと基本操作 作成者：金子邦彦
miniconda+conda-forgeでの開発環境をDockerでそろえる
docker環境にツールを導入していくためのベースイメージを作る。
Dockerがわからない人へ。これ1本で0から学べる丁寧なDocker入門