はじめに

RDkit の 2021.3.2.3 が pipでインストールできるようになり、有償化したAnacondaから解放されると喜んだ人もいるかと思う。

しか～し、残念ながら我らが Windows では、 pip install rdkit-pypiしても、ERROR: No matching distribution found for rdkit-pypiと表示され、インストールできないのであ～る。

そこで今回はWindowsでも快適に pip 版の RDkit を使う方法を説明する。

方法

ネタバラシだが、LinuxベースのDockerイメージに RDKitをpipでインストールし、それを使うというものである。

前提として、Dockerはインストールされているものとする。

まずは requirements.txt に、RDkitやインストールしたいライブラリを記載しよう。

requirements.txt

rdkit-pypi==2021.3.2.3

続いてDockerファイルを用意しよう

FROM python:3.8

WORKDIR /tmp
ADD requirements.txt /tmp
RUN pip install -r requirements.txt
WORKDIR /test

思考錯誤して分かったのだが、pip 用の RDKit が用意されている Python のバージョンが 3.8 であることに注意しよう。

続いて requirements.txt、Dockerfile のある場所で以下のコマンドを実行し、Dockerイメージを作成しよう

docker build . -t <タグ名> -f Dockerfile

これでRDkitがインストールされたLinuxベースのDockerイメージができる。

続いてDockerコンテナを起動しよう

docker run -it -d --name <コンテナ名> --mount type=bind,src=<アプリケーション開発を行っているフォルダ>,target=/test <タグ名> bash

コンテナ名は適宜に指定してほしい。

あとはアプリケーション開発を行っているフォルダに移動し、コンテナに bash で接続しよう。

docker exec -it <コンテナ名> bash
root@ed5354c38390:/test#

すると、アプリケーションの開発を行っているフォルダがマウントされており、RDkitがインストールされたpython環境をあたかもローカルのように利用できるのだ。

さらに工夫すれば、Windowsで開発したアプリをフォルダ毎、Dockerに追加し、そのDockerイメージをDockerリポジトリに登録し、本番環境にあっという間にディプロイ、な～んてこともできてしまうのだ。

こういう体験をすると、Dockerが如何に便利かが良く分かる。

本記事は、VSCode等でRDkitのアプリケーションを開発するケースを想定したが、JupterLabで解析したりモデル作りたい！という場合は、上の手順に以下を追加すればできるだろう。(試してないけど)

「Dockerイメージの作成」の requirements.txt に jupyterlab を追加する。
「Dockerのコンテナの起動」の際に -pオプションでローカルポートとコンテナ内部ポートを指定する。
「Dockerコンテナにbashで接続」した後、https://qiita.com/RayDoe/items/e1ec21c63a15adb1a061 を参考にJupyterLabを起動する。その際ポートは、2で指定したコンテナ内部ポートを指定して起動する。
ローカルのブラウザより、3で起動したJupyterLabのURL、2で指定したローカルポートを指定して接続する。