#　ことのはじまり
解析で使いたいパッケージがpython2.xで書かれていた（やめてくれ）。ローカルのpython3環境をけがしたくない。かといってVMも使いたくない！

そうだDockerとやらを試してみよう。とりあえずぐぐってみよう。

ふむふむDocker pullでimageを簡単に構築できるのか。えっっ、、2018年にjupyter/scipy-notebook(DockerImageのLibrary)のpython2の取り扱いやめるてるの。くそ、、ならforumで誰か解決案出してんだろ、、え、（長いスクロールの果てに）結局無理なんかい！もうこうなったら自分で見つけてやる

　読者対象

Dockerでpython2で書かれた.jpnbを扱いたい人（とてもニッチ）。Mac使い。Dockerビギナーなのであまり詳しい説明はできませんが、この記事が役に立てば嬉しい。

　All you have to do

以下をterminalで順に実行していただければ良い。

1　マウントしたいdirectoryにcdで移動。（必要なけれがスルー）
2　minicondaをpull　　　　(jupyter/scipy-notebookは上記の理由で却下）

$ docker pull continuumio/miniconda

3　docker run: ここでは名前を'mini'、portをlocal:8001 cotainer:8000に設定、/home以下にマウント先を指定

$ docker run -it --name mini -p 8001:8000 -v ${PWD}:/home continuumio/miniconda bash

4　以下を何も考えず実行。（backports.functools_lru_cacheを自分で入れなければいけないところがみそ。）

conda create -n py27 python=2.7
conda activate py27
conda install notebook ipykernel
pip install backports.functools_lru_cache
ipython kernel install --user

5　必要があれば、適宜conda install/pip installで必要なmoduleを入れていく。

6　ローカルのhttp://localhost:8001
にnotebookを展開

jupyter notebook --port 8000 --ip=0.0.0.0 --allow-root

7　Enjoy coding

　結論

めんどくさいがこれで最低限、表題のことはできる。他にいい方法があれば教えて欲しい。。