DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
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
Flaskのローカル開発環境を構築してみた | DevelopersIO
こんにちは。プロダクトグループの坂井です。 Pythonのフレームワークの一つであるFlaskを使う機会がありましたので、まずはローカル開発環境をDockerで構築してみました。 作業環境 macOS Mojave 10.14.6 Docker 19.03.1 Docker Compose 1.24.1 Dockerのインストールについては割愛します。 構築するローカル開発環境 Python 3.7.4 Flask 1.1.1 さっそく構築 Pythonの公式イメージがDocker Hubにありますので、公式イメージを利用してコンテナを作成します。 Dockerfile FROM python:3.7.4 ARG project_directory WORKDIR $project_directory RUN pip install flask 6行目で最新バージョン1のFlaskをインス
リモートサーバ上の Docker コンテナで Jupyter Notebook を使う - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は、以下のエントリの続き。 blog.amedama.jp 上記の記事でやったことを Docker コンテナにしてみる。 使った環境は次の通り。 まずは Docker ホストとして使う Ubuntu 18.04 のマシンから。 こちらも前回と同じように Vagrant で構築している。 vagrant $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=18.04 DISTRIB_CODENAME=bionic DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 18.04.1 LTS" vagrant $ uname -r 4.15.0-29-generic そこに接続するクライアントは次の通り。 client $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.
Windows 10 にDockerをいれてPythonを実行して、その勢いでCloudFormation一発でECS上でも実行してみた | DevelopersIO
Windows 10 にDockerをいれてPythonを実行して、その勢いでCloudFormation一発でECS上でも実行してみた 1. Windows 10 で Docker for Windows をインストール 2. Docker で Pythonのコンテナを実行 3. ECS環境をCloud Formationで作成 4. ECSでPythonのタスクを定義して実行 梶原大使(ambasad)です。 Windows 10 上にUbuntu18.04をインストールしPython3を実行するまでを公開したところ、Dockerが便利ですよ！というコメントを頂いたのでさっそく、弊社お作法にのっとりブログでお返事したいと思います。 今回、Docker, AWS CLI, CloudFormationなど各コマンドにの詳細については割愛させていただいてます。 Docker を触ったことが
Python の学習がてら、SDKs for Docker Engine API を触ってみた | DevelopersIO
はじめに Python の学習を始めるにあたり、手頃なお題を探していました。 Docker Engine API を利用すると、各種コードからコンテナが起動出来るということを docker docs - SDKs for Docker Engine API で知り 試しに動かしてみようと思いました。 なお、筆者は Python 初心者であるため 記述内容に不備などあれば、ご指摘頂けますと幸いです。 事前作業 Docker SDK for Python は、Python Package Index (PyPI) で パッケージとして提供されているため、pip でインストール出来ます。 以下のコマンドにて、予めインストールしておいてください。 なお、筆者の環境は macOS Sierra(10.12.4) です。 $ sudo pip install docker はじめてみよう 以下のドキュ
Docker で Google AppEngine 開発 - Qiita
Google AppEngine 開発用の Docker Container を公開しました。 https://github.com/essa/docker-gae-python https://github.com/essa/docker-gae-python-extra docker-gae-python の方は、GAE sdk for python + ライブラリやコンパイラで、docker-gae-python-extra はそれに加えて、自分が使っているツールを詰めこんでいます。 使い方 どちらも、以下のように起動して、 sudo docker run -d -p 2022:22 -p 8080:8080 -v (プロジェクトルートへの絶対パス):/home/gae:rw essa/gae-python-extra /usr/sbin/sshd -D ホストから、http://l
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WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
How to Dockerize a Python Flask Application - DZone Cloud