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ChatGPT 私の使い方Advent Calendar 2024

Day 5
@shin62833(のすけ)

自分がコンテナ内で開発するのに最適なDockerfile、compose.ymlをGPTに定義してもらう

Posted at

背景

何かの折にコンテナ内で開発したいと考えるとき、素のUbuntuイメージから開発環境を作成しようとする。このとき、環境構築が進むにつれてあれも足りないこれも足りないとなりがちなので、いっそすべての必要条件が満たされたコンテナの定義をChatGPTと協働で作り上げようとした。

構築

最初の指示文と成果物

指示文 
あなたはUbuntuのコンテナでPythonなどの各種言語開発環境を、開発者の特徴に沿ってベストプラクティスを提案し構築することに長けています。
以下の特徴を持つユーザーに最適な開発環境コンテナを構築してください。

** 特徴 **

- PythonによるWebアプリケーション開発者なので、WebAPI開発、動作検証などに必要なライブラリがほしい
- 日本語ネイティブかつ日本で開発
- ホストとコンテナとでディレクトリをマウントする（例：ホストのカレントディレクトリとコンテナの/home/以下をマウント）
- 可能な限りすべてのライブラリやソフトウェアは何らかのパッケージ管理システムにより管理さいれたい
- pythonのバージョンやライブラリ構成は仮想環境を切って個別に管理できるようにしたい
生成物

Dockerfile

# Use an official Ubuntu base image
FROM ubuntu:latest

# Set the locale to Japanese to support Japanese language in the container
RUN apt-get update && apt-get install -y locales
RUN locale-gen ja_JP.UTF-8
ENV LANG ja_JP.UTF-8
ENV LANGUAGE ja_JP:ja
ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8

# Install dependencies for pyenv and Python build
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
    libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
    libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev python-openssl git

# Install pyenv
RUN curl https://pyenv.run | bash

# Add pyenv to PATH
ENV HOME /root
ENV PYENV_ROOT $HOME/.pyenv
ENV PATH $PYENV_ROOT/shims:$PYENV_ROOT/bin:$PATH

# Install Python 3.x.xx and set it as the default version
RUN pyenv install 3.x.xx
RUN pyenv global 3.x.xx

# Install pip
RUN apt-get install -y python3-pip

# Set up a virtual environment using pyenv
RUN pyenv exec python -m pip install --upgrade pip
RUN pyenv exec python -m pip install virtualenv
RUN pyenv exec python -m virtualenv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

# Install any necessary packages using pip in the virtual environment
# Example: Flask for Web API development
RUN pip install flask

# Set the working directory in the container
WORKDIR /home/developer

# Mount the host directory to the container
VOLUME ["/home/developer"]

# Set the default command for the container
CMD ["bash"]

docker run コマンド

docker run -it --name my-python-dev -v $(pwd):/home/developer my-image-name

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  webapp:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    volumes:
      - .:/home/developer  # ホストのカレントディレクトリをコンテナの/home/developerにマウント
    ports:
      - "5000:5000"  # ポートマッピング例（Flaskデフォルトポート）
    environment:
      - LANG=ja_JP.UTF-8
      - LANGUAGE=ja_JP:ja
      - LC_ALL=ja_JP.UTF-8
    command: bash  # コンテナ起動時に実行されるコマンド

問題点を補完する

上記Dockefileにはvim, curl, wgetがない。これだとそもそもコンテナ内に入ってのファイル編集作業やhttpの疎通確認がおぼつかない
ではどのように言えばよかったのだろう

一般的に、curl、wget、vimが必要なコンテナはどのような特徴を持っていますか？

curl、wget、vimなどのツールをコンテナに含める場合、それぞれ特定の目的や機能があり、以下のような特徴を持つコンテナ環境に通常必要とされます：

1. curlとwget
これらは両方ともコマンドラインからデータを取得するためのツールです。主に以下の目的で使用されます：

- 外部のAPIやサーバからデータをダウンロードするため。 curlとwgetはWebサーバやAPIエンドポイントからコンテンツを取得するために使われます。これにより、APIのテストや、必要なデータやソフトウェアの自動ダウンロードが行えます。
- ヘルスチェックや自動化スクリプトの一部として。 コンテナが起動する際に外部のリソースの可用性を確認するためや、デプロイメントプロセスの一環として使用されます。
- 開発者向けのデバッグツール。 開発中のAPIや外部システムとのインタラクションを確認するために利用されることがあります。
2. vim
vimは強力なテキストエディタであり、以下の用途でコンテナ内に含めることがあります：

- 設定ファイルの編集やトラブルシューティング。 コンテナ内部で発生した問題を迅速に解決するために、設定ファイルやスクリプトを直接編集する必要がある場合に使用します。
- 開発者やシステム管理者向けのユーティリティとして。 コンテナをより対話的に使いたい場合や、デバッグ中に素早くコード変更を加えたい場合に便利です。
- 教育用やデモンストレーション目的。 学習用の環境やデモ用のコンテナにvimを含めることで、ユーザーがその場でスクリプトやコードを調整し、結果を確認できます。


コンテナの特徴としての共通点
- デバッグとメンテナンスが容易。 これらのツールを含めることで、運用中のコンテナのトラブルシューティングが容易になります。
- 開発者フレンドリー。 開発中やテスト中に、APIの応答を確認したり、コードの修正を行ったりするためのツールがすぐに使えます。
- 自動化とカスタマイズのサポート。 スクリプトや自動化されたタスクを利用して、コンテナ内での作業を簡単に行えます。


ただし、本番環境のコンテナでは、必要なツールのみを含めることが望ましいため、これらのツールが不要な場合は含めないことで、セキュリティを向上させることができます。非常に特定の用途に限定して最小限のツールセットを持つことが一般的なベストプラクティスです。

最初の出力を改善

上記の追加で出した特徴、およびコンテナ固有の値を環境変数として外だしするように追記した指示文 
あなたはUbuntuのコンテナでPythonなどの各種言語開発環境を、開発者の特徴に沿ってベストプラクティスを提案し構築することに長けています。
以下の特徴を持つユーザーに最適な開発環境コンテナを構築してください。

** 特徴 **

- PythonによるWebアプリケーション開発者なので、WebAPI開発、動作検証などに必要なライブラリがほしい
- 日本語ネイティブかつ日本で開発
- ホストとコンテナとでディレクトリをマウントする（例：ホストのカレントディレクトリとコンテナの/home/以下をマウント）
- 可能な限りすべてのライブラリやソフトウェアは何らかのパッケージ管理システムにより管理さいれたい
- pythonのバージョンやライブラリ構成は仮想環境を切って個別に管理できるようにしたい
- デバッグとメンテナンスが容易。 これらのツールを含めることで、運用中のコンテナのトラブルシューティングが容易になります。
- 開発者フレンドリー。 開発中やテスト中に、APIの応答を確認したり、コードの修正を行ったりするためのツールがすぐに使えます。
- 自動化とカスタマイズのサポート。 スクリプトや自動化されたタスクを利用して、コンテナ内での作業を簡単に行えます。
- バージョンやロケールの情報などコンテナ固有の情報が環境変数として外だしされている
生成物

Dockerfile

# Use Ubuntu as the base image
FROM ubuntu:22.04

# Install required packages
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    software-properties-common \
    build-essential \
    curl \
    git \
    vim \
    locales \
    libssl-dev \
    zlib1g-dev \
    libbz2-dev \
    libreadline-dev \
    libsqlite3-dev \
    wget \
    llvm \
    libncursesw5-dev \
    xz-utils \
    tk-dev \
    libxml2-dev \
    libxmlsec1-dev \
    libffi-dev \
    liblzma-dev

# Set the locale and timezone as specified by environment variables
RUN locale-gen ${LANG} && \
    update-locale LANG=${LANG} LANGUAGE=${LANGUAGE} LC_ALL=${LC_ALL}

ENV TZ=${TZ}
RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone

# Install pyenv
RUN curl https://pyenv.run | bash
ENV PATH /root/.pyenv/bin:$PATH

# Initialize pyenv in the shell
RUN echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.profile && \
    echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc

# Setup working directory
WORKDIR /home/app

# Copy the application code to the container
COPY . /home/app

# Install Python using pyenv and set it as the default version
RUN pyenv install ${PYTHON_VERSION} && \
    pyenv global ${PYTHON_VERSION}

# Install pip and virtualenv using the newly installed Python
RUN pyenv exec pip install --upgrade pip && \
    pyenv exec pip install virtualenv
    
# Set up a virtual environment using pyenv
RUN pyenv exec python -m pip install --upgrade pip
RUN pyenv exec python -m pip install virtualenv
RUN pyenv exec python -m virtualenv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"

# Install any necessary packages using pip in the virtual environment
# Example: Flask for Web API development
RUN pip install flask

# Set the working directory in the container
WORKDIR /home/developer

# Mount the host directory to the container
VOLUME ["/home/developer"]

# Set the default command for the container
CMD ["bash"]

docker-compose.yml

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    container_name: python_dev_container
    environment:
      - PYTHON_VERSION=3.10.5
      - LANG=ja_JP.UTF-8
      - LANGUAGE=ja_JP:ja
      - LC_ALL=ja_JP.UTF-8
      - TZ=Asia/Tokyo
    volumes:
      - .:/home/developer
    ports:
      - "8000:8000"
      - "5000:5000"
      - "3000:3000"
    command: bash

ChatGPTは学習済みデータの中で最新の情報を提示する。そのためPythonなどのバージョンは古いまま提示される。
この点はフロントエンドだとかなりシビアな問題になりそう。いつでも最新の情報を取得させるにはエージェントを使わないといけないかも。

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