『kaggleで勝つデータ分析の技術』を学ぶためのdocker環境の作り方・入り方

（2023年6月25日：追記）内容に一部誤りがあったので修正。

状況

データ分析技術を身に付けるため、以下の書籍『kaggleで勝つデータ分析の技術』を学ぼうとしている。xgboost等のライブラリをインストールする必要があったのだが、pipで自分のパソコンに直接インストールするのは何らかの副作用があると考え、pythonの仮想環境を導入してその中で実施することにした。

pythonの仮想環境はvenvで簡単に行うことができるが、dockerの扱いに慣れるためdockerで仮想環境を作成することにした。

手法

初めにdockerfileとrequirements.txtを作成し、以下の通りに記述する。そして下記のコマンドを入力することで仮想環境でpythonのコードを実行できる。

dockerfile

# ベースイメージを指定
FROM python:3.9

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# 必要なライブラリをインストール
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# ソースコードをコピー
COPY . .

# コンテナ実行時のデフォルトのコマンドを指定
CMD ["bash"]

requirements.txt

numpy==1.21.0
pandas==1.3.0
scikit-learn==0.24.2
matplotlib==3.4.2
seaborn==0.11.1

コマンド

以下のコマンドを入力することで、コンテナ内に作成されたpythonの仮想環境に入ることができる。もし足りないライブラリが存在したら、pip install 欲しいライブラリでインストールする。

# コンテナ立ち上げ
sudo docker build -t my-python .

# pythonコンテナをbashで起動
sudo docker run -it -v /mnt/c/Users/自分の名前/Documents/python/kaggle/kagglebook-master/kagglebook-master:/app my-python