FastAPI on Dockerがかなりシンプルになった(2025年版) | フューチャー技術ブログ
5 年ほど前に Python のコンテナ化について 2 つの記事を書きましたが FastAPI 側も Docker 側もアップデートがあり、当時よりもかなりシンプルになってきたのを感じたので少し調べてまとめてみました。 書き方の部分は別として Python におけるコンテナイメージ選択の考え方とかは 2020 年に書いたときとは変わっていませんので、適宜そちらを参照してください。 仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (1): オールマイティ編仕事で Python コンテナをデプロイする人向けの Dockerfile (2): distroless 編(1)の方からのアップデートとしては Debian のバージョンですね。stretch(9), buster(10)はすでに EOL です。その次に出た bullseye(11)は 2026 年 8 月で
Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower
Introduction to Dockerizing for Production Improve your DevOps skills: learn an iterative process for Dockerizing your code. Get your free ebook Using Alpine can make Python Docker builds 50× slower by Itamar Turner-Trauring Last updated 17 Jan 2025, originally created 29 Jan 2020 When you’re choosing a base image for your Docker image, Alpine Linux is often recommended. Using Alpine, you’re told,
Pipenv と Docker を使った開発環境のベストプラクティス - kawasin73のブログ
イテレーションの速さがあなたの生産性を左右する。どうも、かわしんです。生産性の高いプログラマって１つ１つの試行が素早い（自動化しているかツールを使っている）ためにものすごいスピードで開発できていると思うんですよね。 さて、最近 Python で開発をしているのですが、世の中の Docker と Pipenv の開発環境を調べてもろくなものがなかったので、自分でテンプレートを作りました。いわゆる「俺の考える最強の Pipenv + Docker 開発環境」というやつです。 リポジトリはこちらになります。 github.com 特徴としては、以下の2つが大きいです。 pipenv install をコンテナ起動時に行うため、docker イメージを作り直す必要がない pipenv shell 相当の仮想環境のアクティベートを自動で行う なぜ Docker + Pipenv なのか Docker
Deep Learning環境はKeras + Docker + Jupyter Notebook + GPUがいいカンジ - もょもとの技術ノート
はじめに ポチポチKeras動かすのにどのような環境がいいのか考えてみました Keras + Docker + Jupyter Notebook + GPUの環境構築作業ログを紹介します Keras GitHub - fchollet/keras: Deep Learning library for Python. Convnets, recurrent neural networks, and more. Runs on Theano or TensorFlow. わかりやすいインターフェースがかなり好き Docker TensorFlowで学ぶディープラーニング入門～畳み込みニューラルネットワーク徹底解説 を参考にしました この本ではDockerを使用してます 当初はvirtualenv使用して環境作る予定だったので、勉強になりました 環境の移植性いいね GPU使用できるのいいね Ju
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Dockerで分析環境構築(jupyter notebook + PostgreSQL) - Qiita
PythonでもPythonじゃなくても使える汎用的なMicroservice実行環境 / nikkei microservice
