Docker、はじめてみました (Part 3)

「Docker、はじめてみました」シリーズの続編です。
※ 本記事ではWindows WSL2上の説明をしていますが、基本的にMacでも使えます

本記事で目指すところ

実際にdockerfileを作成し、イメージ作成とコンテナ作成を行います。
今回はPython環境の設定を目指します。
基本的にPart2と同じです。
JupyterLabを使っています。

dockerfileの作成

Pythonのdockerイメージは色々とあるけどbullseye選んでおく
今後Dockerfileを更新していくことを考えてbase版を記載しておく

plaintext

# Python 3.12 ベースイメージ
FROM python:3.12-bullseye

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /home/jupyter

# 必須パッケージをインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    build-essential \
    && apt-get clean && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Jupyter Lab のインストール
RUN pip install --no-cache-dir \
    jupyterlab

# ポート設定
EXPOSE 8888

# デフォルトのコマンド
CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--no-browser", "--allow-root"]

Dockerイメージの作成

作成したDockerfileがあるディレクトリに移動しておく

bash

docker build \
> -f py3.12-bullseye:base \
> -t py3.12:base \
> .

※今回はあえて具体的な名称を入れておきます！

Dockerコンテナ作成

bash

docker run \
> --name <Dockerコンテナ名> \
> -p 8888:8888 \ # この部分でポートを割り当てている
> -v /home/<ユーザー名>/<マウントしたいディレクトリ>:/home/jupyter/<マウントしたいディレクトリ> \
> -d <Dockerイメージ名>

Dockerコンテナ起動

bash

docker start <コンテナ名>

bash

docker logs py3.12-base

上記で表示されるURLにアクセスするとJupyter Labが立ち上がっている
→ ブラウザのお気に入りにでも入れておきましょう！

最後に

これでRとPythonがひとまず使えるようにはなった。

この時点で知っておくべきTipsや基本的内容があればぜひコメントください！