はじめに
難しい事はさておき、まずは Docker を使ってみたい。
そんな自分自身のために色々やってみた過程をまとめてみました。
環境は、Mac上でDockerにてPython3系の環境を利用しました。
#1. Dockerについて
###1-1.Dockerとは
「難しい事はさておく」とはいえ、Dockerがどういうものか少しだけ触れておきます。
Dockerとはコンテナ型の仮想化環境です。VirtualBoxやVMWareといった仮想化ソフトウェアと違い（コンテナ技術を用いているため）起動が早い、サイズが小さいなどのメリットがあります。
また、Dockerはミドルウェアのインストールや各種環境設定をコード化して管理します。
- 設定がコード化されている
- 軽量・配布しやすい
- 動作が軽い
などが Docker を利用するメリットになります。
###1-2.Dockerイメージ
コンテナを立ち上げるために必要なミドルウェアなどの設定やコマンドが、ひとまとめになったものです。
###1-3.コンテナ
Dockerイメージをもとに作られたWebサーバやDBサーバなどが動く仮想環境のです。
この理解が正しいかわかりませんが、オブジェクト指向でいうところのクラスがイメージでオブジェクトがコンテナと考えると、（私にとっては）理解しやすいです。
###1-4.Docker Hub（レジストリ）
多くのDockerのイメージが公開されているサイトです。
ここから用途にあったイメージをダウンロードして利用したり、さらに設定を加えたイメージを作成しアップロードすることもできます。
###1-5. もっと深く知るために
もっと深く知りたいという方のために、参考URLを記載しておきます。
とても良くまとまっていると思います。
参考：【図解】Dockerの全体像を理解する -前編-
参考：【図解】Dockerの全体像を理解する -中編-
参考：【図解】Dockerの全体像を理解する -後編-
参考：Dockerとは何かを入門者向けに解説！基本コマンドも
#2. Docker をインストール
公式サイトからダウンロードして起動する。
https://docs.docker.com/docker-for-mac/install/
インストールできたらバージョンを確認してみます。
$ docker --version
Docker version 20.10.0, build 7287ab3
#3. イメージをダウンロードする
Docker hub から python3.8 が使えるイメージをダウンロードします。
docker pull python:3.8
イメージの一覧を表示するコマンド
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
python 3.8 ffb0799a2ad9 6 days ago 882MB
イメージを削除するコマンド
docker rmi python:3.8
#4. コンテナを起動する
ダウンロードしたイメージからコンテナを作成し起動します。
docker run コマンドでコンテナを作成し、ログインできます。
docker run -it --name container_name python:3.8 /bin/bash
コンテナが起動したので、Pythonのバージョンを確認してみます。
python --version
Python 3.8.6
Docker環境から退出
exit
参考：Dockerを用いてPython3系の環境をコンテナで起動してみた
#5. コンテナを確認する
docker ps -a
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
e6939bc803dd python:3.8 "/bin/bash" ・・・ ・・・ test
コンテナを削除
docker rm test