Python3.7.3 と jupyterLab を入れたコンテナの作成 #Docker

※2019/05/14
Dockerfileで記述ミス・記述漏れがあったため修正。

作った目的

以前、「Python3.7.1 と jupyter notebook を入れたコンテナの作成」という記事を載せていましたが、Python3.7.3が出ていたため作り直しました。
CVE-2019-9947とCVE-2019-9948の対応済みでもあるし良い機会かと。
ついでに軽量化目的でイメージを変更しています。

環境

CentOS Linux release 7.6.1810（ホストOSです）
Docker version 18.09.3
docker-compose version 1.23.2
Python 3.7.3（コンテナの中）
jupyter-lab 0.35.4（コンテナの中）

軽量化について

以前は、CentOSのイメージを使用して、1.31GB とヘビーでした。
今回はイメージをpython:3.7.3-slim-stretchにして、734MBになりました。

DockerHubにpythonイメージがあり、特にpython:3.7.3-alpine3.9は軽量化にかなり貢献できると考えていました。
実際に作ってみると、Pythonモジュールのインストールで、'' not found '' の嵐で諦めました。

最終的に、python:3.7.3-slim-stretchで落ち着きました。
ちなみに、python:3.7.3-slim-stretchのイメージサイズは143MBです。

Dockerのインストール

Dockerのインストールは、以前の記事や数多くある素晴らしい記事を参考にしてください。

ファイル構成

以下の５つのファイルを同じディレクトリに置きます。

Dockerfile
docker-compose.yml
jupyter_notebook_config.py
requirements.txt
.env

ファイルを置いたディレクトリでdocker-composeコマンドを実行します。

Dockerfile

FROM python:3.7.3-slim-stretch

ENV PYTHONPATH "/opt/python/library"

COPY requirements.txt /tmp/requirements.txt

RUN set -x && \
    pip install -U pip && \
    pip install -r /tmp/requirements.txt && \
    mkdir -p /opt/python/library && \
    mkdir -p /opt/python/jupyter && \
    mkdir -p /opt/python/jupyterlab && \
    mkdir ~/.jupyter && \
    rm /tmp/requirements.txt

COPY ./jupyter_notebook_config.py /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

EXPOSE 8888
CMD ["jupyter", "lab", "--allow-root"]

docker-compose.yml

version: '3'

services:
  python:
    build:
      context: "./"
      dockerfile: "Dockerfile"
    image: ${TAG}
    hostname: ${TAG}
    container_name: ${TAG}
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - /opt/${TAG}/jupyter:/opt/python/jupyter
      - /opt/${TAG}/jupyterlab:/opt/python/jupyterlab
      - /opt/${TAG}/library:/opt/python/library
    logging:
      driver: "journald"

jupyter_notebook_config.py

c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.notebook_dir = '/opt/python/jupyter'
c.LabApp.user_settings_dir = '/opt/python/jupyterlab/lab/user-settings'
c.LabApp.workspaces_dir = '/opt/python/jupyterlab/lab/workspaces'
c.NotebookApp.password = u'sha1:63cae364b3cd:c4319cba1eeb1bcf011a7d3fabd6448f95ae18c5'

c.NotebookApp.password に設定したパスワードは「password」のhash値です。

パスワードを変更する場合は、コンテナ起動後に以下のコマンドを実行し、パスワード入力後に出力されるhash値に変更します。
コンテナ名を変更した場合は、コマンドも修正します。

$ docker container exec -it python373 bash
[root@python373 /]# python -c 'from notebook.auth import passwd;print(passwd())'
Enter password:
Verify password:
sha1:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX  #これに変更
[root@python373 /]# sed -i -e "/^c\.NotebookApp\.password/s/\(sha1:\).*/\1XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX\'/" ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 
[root@python373 /]# exit
$ docker-compose restart

コンテナを削除すると、パスワードも消えます。
必要であれば、commitして新しいイメージを作成します。

requirements.txt

コンテナ内にインストールされるpythonのモジュールです。

requirements.txt

jupyterlab==0.35.4
matplotlib==3.0.3
numpy==1.16.2
pandas==0.24.2
plotly==3.7.1
seaborn==0.9.0

.env

このファイルのTAGが、docker-compose.yml内の${TAG}に展開されます。

.env

TAG=python373

コンテナ作成

$ docker-compose build

コンテナ起動

$ docker-compose up -d

コンテナ停止と削除

$ docker-compose down

jupyterへのアクセス

ブラウザから以下へアクセスします。

http://サーバのIPアドレス:8888/

パスワードは、「password」です。
変更した場合は、変更したパスワードを入力します。

ボリュームの話

ホストの/opt/python373/jupyterをコンテナ内の/opt/python/jupyterにマウントしています。
jupyterで入力したコマンドは、ホストのボリュームに保存されます。

ホストの/opt/python373/jupyterlabをコンテナ内の/opt/python/jupyterlabにマウントしています。
jupyterlabの設定（たとえばテーマをdrakに変更）は、ホストのボリュームに保存されます。

また、ホストの/opt/python373/libraryをコンテナの/opt/python/libraryにマウントしており、パスを通しています。
そのため、次の手順でライブラリを追加できます。

ライブラリの追加方法

ライブラリを追加する場合は、ホストで以下のコマンドを実行します。（コンテナは起動したままですよ）
以下の例では、simplejsonライブラリを追加しています。

$ docker container exec -t python373 pip install simplejson -t /opt/python/library

最後に

この環境を作って一週間ほど起動させて使っていますが、特に問題は起きていません。
scikit_learnやtensorflowも追加できています。（私にスキルがないため追加しただけです。またtensorflowは単体でDockerイメージがあるので微妙ですが・・・）
これからPythonならびに機械学習・深層学習の勉強をガンガン進めていければ・・・いいなぁ。