概要

Python に加えて Julia もよく使うようになってきたので、まとめてインストールできる手順を確立しておきたい。
今回はホストに Mac を使ったが、Docker をインストールしたあとのコマンドは、どの OS でもだいたい同じ。

Docker で　datascience-notebook イメージを使う。
Jupyter Notebook Data Science Stack
docker-stacks

利点

Julia, Python, R をまとめて入れられる
どれも Jupyter のカーネルとして一元的にアクセスできる
動画作成に使う ffmpeg が標準で入っている
他のツールも入れやすい
いつでも環境をリセットできる

Docker for Mac インストール

$ docker --version
Docker version 18.03.1-ce, build 9ee9f40

パフォーマンス関係の設定

とりあえずコンテナを起動

パスワードなし（非推奨だが）
コンテナ名を dsnote にする
数 GB のダウンロードあり

$ docker run -d -p 8888:8888 --name dsnote \
      jupyter/datascience-notebook start-notebook.sh \
      --NotebookApp.token=''

コンテナが起動すると、ブラウザからアクセスできる。
http://localhost:8888

Docker の基本操作

$ docker ps # 起動中のコンテナを表示
$ docker stop dsnote # コンテナを停止
$ docker ps -a # 停止中も含む全コンテナを表示

$ docker start dsnote # コンテナを再開
$ docker exec -it dsnote bash # コンテナ内の bash
% exit # bash を閉じる
$ docker stop dsnote

$ docker rm dsnote # コンテナを削除

本環境を整える

コピペ用コマンド

$ ホストのシェル
% コンテナ内のシェル

$ docker run -d -p 8888:8888 --name dsnote \
      -v $(pwd):/home/jovyan/work:cached \
      --user root -e GRANT_SUDO=yes \
      jupyter/datascience-notebook start-notebook.sh

$ docker exec -it --user jovyan dsnote bash

% conda update -n base conda
% jupyter notebook list # token を確認

% sudo apt-get update
% sudo apt-get install zsh # 好きなものをインストールできる

julia-notebook

Pkg.update()
Pkg.add("Plots")

using Plots
gr(size=(400, 300), fmt=:png)
ENV["PLOTS_TEST"] = "true"

x = linspace(0, 2, 100)
y = sin.(pi*x)
plot(x, y)

オプションの説明

デフォルトユーザが　jovyan という名前になる

-p 8888:8888
ホスト port:8888 をコンテナ port:8888 に転送

--name dsnote
コンテナ名を指定

-v $(pwd):/home/jovyan/work:cached
ホストの現在ディレクトリをコンテナ内 /home/jovyan/work にマウント
cached は consistency を犠牲にしてパフォーマンス向上（Mac のみ？）
Performance tuning for volume mounts (shared filesystems)

--user root -e GRANT_SUDO=yes
jovyan で sudo できるようになる

最初に token を確認してブラウザからアクセスしたら、クッキーに保存されて、二回目以降は認証が要らないので楽。

マルチプロセスのカーネルを導入

Jupyter Notebook へのカーネルの追加方法
 Installing additional Julia kernels
Getting Started, Julia Manual
Parallel Map and Loops, Parallel Computing

julia-notebook

using IJulia

# -p, --procs {N|auto}
#    Integer value N launches N additional local worker processes
#    "auto" launches as many workers as the number of local cores
IJulia.installkernel("Julia procs", "-p", "auto")

# カーネル変更後
procs() # プロセスのリスト

# コイントス
nheads = @parallel (+) for i = 1:200000000
    Int(rand(Bool))
end

下記のファイルが自動的に生成される
/home/jovyan/.local/share/jupyter/kernels/julia-procs-0.6/kernel.json

kernel.json

{
  "display_name": "Julia procs 0.6.2",
  "argv": [
    "/opt/julia-0.6.2/bin/julia",
    "-i",
    "--startup-file=yes",
    "--color=yes",
    "-p",
    "auto",
    "/opt/julia/v0.6/IJulia/src/../src/kernel.jl",
    "{connection_file}"
  ],
  "language": "julia"
}

自動的に再起動（5/9 追記）

PC　起動時に自動的に起動してほしい
[Docker] 起動中のコンテナに --restart=always オプションを後から適用する
 Restart policies (--restart)

$ docker update --restart=unless-stopped dsnote

iTerm で自動ログイン（5/9 追記）

Julia 0.6.3 対応

自分で Dockerfile をつくった。
Plots 系 (PyPlot も含めて) ビルド済み。

Docker for Mac で Jupyter 環境を整える

概要