Alpine Linuxにnumpy, scipy, scikit-learn, pandasを入れた - Qiita
docker build -t python-test:latest . Sending build context to Docker daemon 3.072kB Step 1/4 : FROM alpine:3.7 ---> 70cb411a7a13 Step 2/4 : RUN apk --update-cache add musl linux-headers gcc g++ make gfortran openblas-dev python3 python3-dev ---> Running in f429cc126e22 fetch http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.7/main/x86_64/APKINDEX.tar.gz fetch http://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine/v3.7/commun
docker-composeを使って最高の開発環境を手に入れた
開発環境を作ってるの楽しい人種なので定期的に開発環境を見直したくなります。 Dockerを使ってポータブルな開発環境を手に入れたので紹介します。 開発用コンテナと各種データベースコンテナをdocker-composeを使って構築します。 ✗TOC Dockerポータブルな開発環境 開発用コンテナ ベース 各言語 Ruby (rbenv) Python (pyenv) Golang (1.5) Node.js (nvm) データベース データベースコンテナ 付録 Dockerfile docker-compose.yml Dockerポータブルな開発環境 "docker-compose up -d"で開発環境が出来上がります、すごい。mysqlやredis他も使える、すごい。 ディレクトリ構成は以下のようになっています。 |-- data | |-- mongo | |-- mysql |
Dockerで基本的なData Science環境(Jupyter, Python, R, Julia, 定番ライブラリ)を構築する。 - Qiita
目次 モチベーション 想定読者 実作業 Dockerのインストール Dockerイメージの選択と取得 設定するパスワードのハッシュ文字列の取得 パスワードの設定とファイルの永続化を行い、データ分析環境のDockerコンテナを起動する モチベーション データ分析環境構築は、Dockerで作ってしまいたい。 Jupyterで、PythonかRかJuliaを使いたい。 各言語の定番ライブラリやパッケージは最初からある程度入っていて欲しい。 想定読者 Dockerで基本的なData Scienceの環境を構築したい人 あまりDockerやJupyterに詳しくない人 簡単にデータ分析環境を作ってしまいたい人 以上のような方が、この記事を通りにコマンドを入力すれば、データ分析環境の構築が出来ることを目指します。 現在のところ、macOS High SierraとUbuntu 18.04で、起動の確認
JupyterのDockerイメージまとめ - Qiita
以下の記事のアップデート版です。Jupyter が5系にバージョンアップしているのと、イメージが整理されています。 Jupyter の Docker イメージを使ってみる - Qiita Jupyter は Python のツールである IPython から出発しましたが、データ分析の過程を Web 上で共有できますので、R でも使われるようになり、最近ではHadoop基盤をバックエンドとして Spark との統合も進んでいます。 Numpy, pandas に代表されるように、データ分析に必要なライブラリは依存関係が複雑化してインストールに苦労することもありますが、Docker を使うことで実行環境のポータビリティを向上できます。また、実行環境をコンテナごとに分離できますので、Hadoop上でDockerを動かす仕組み (Docker Container Executor - Apach
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
