はじめに
Python環境を構築していない人に、「Jupyter開いてみて！」ってお願いすることがまれにあります。
そのときに、
- pyenvのinstall
- python3のinstall
- pandas, Jupyterのinstall
などをお願いするのがとてもしんどいです。(たまに意図しないエラーでることもあるので)
Dockerを使おう！
Dockerが入っている前提ですが、Dockerが入っていれば1コマンドで立ち上がります
※ macOSの場合、Dockerのinstallはこの記事あたりを参考に！brewですぐinstallできます
Homebrew で macOS に Docker をインストールして Hello world
DockerでJupyterを立ち上げてアクセスする方法
Dockerのimageは
https://hub.docker.com/r/jupyter/datascience-notebook/
から拝借します。pandasなど必要なライブラリがほぼ入っているので、容量は食うもののストレスレスで分析・描画できます。
以下Usage.
- DockerでJupyterを立ち上げ．(http://localhost:9999 にアクセスすればJupyterみれる )
docker run -d --name notebook -v $PWD:/home/jovyan -p 9999:8888 jupyter/datascience-notebook
- tokenを取得(http://localhost:9999 にアクセスしたときに聞かれる)
docker logs notebook 2>&1 | grep 'http://127.0.0.1:8888/?token=' 2>&1 | sed -e "s/^.*token=\(.*\).*$/\1/" 2>&1 | sed -n -e \$p
- Dockerコンテナを落として削除(使い終わったら消しといたほうがいい)
docker stop notebook && docker rm notebook
- Dockerで使ってないコンテナやイメージを全整理(削除)する(ストレージ食うので)
docker system prune
Dockerのゴミ削除
Dockerを使った環境作りの際、いろいろ試行錯誤しているとゴミがたまり、稀に50GBくらい食ってることがあります。
基本docker system pruneを定期的にしていれば大丈夫ですが、ここあたりの記事も参考に！