理系大学生は研究でもJupyterNotebook(Anaconda)ではなくVScodeを使おう+Python環境構築 - Qiita
はじめに 理系大学生諸君は、実験で得たデータの解析やグラフ作成にPythonを使っているでしょうか? 私の所属する研究室では、PythonまたはNgraphでグラフを作ることが推奨されています。 特定のグラフ作成ソフトと比べてPythonでグラフを作るメリットというのはいくつかありますが、各設定項目をテキストデータとして確認ができる(明確に記述されている)ところが一番のメリットだと思います。そんなPythonですが、Anacondaをインストールして、その流れでJupyter Notebookを使って解析する人が多いと思いますが、VScodeを使って解析したほうが良いと考える理由と、実例を上げていこうと思います。 Jupyter Notebook(Anaconda)は開発環境とそのエディタであり、VScodeはエディターであるため、直接的な比較は本来できないのですが、やんわりと流してくださ
ローカル環境を汚さずDockerコンテナのオーバーヘッドもなく、開発環境を自在に構築できる「Devbox 0.2.0」登場
ローカル環境を汚さずDockerコンテナのオーバーヘッドもなく、開発環境を自在に構築できる「Devbox 0.2.0」登場 Dockerコンテナの技術を用いることで、プログラミング言語のランタイムやライブラリ、ミドルウェアなどの開発環境一式を比較的容易に導入することが可能になりました。 ただしDockerコンテナにもファイルシステムのオーバーヘッドなどがあり、Dockerコンテナ内の開発環境ではコンパイルなどに時間がかかってしまう場合があったと開発ツールベンダのJetpack Technologiesは自社の経験から指摘します。 そこで同社がオープンソースで開発しているのが「Devbox」です（ちなみにマイクロソフトによる仮想化された開発環境の「Dev box」とは名前は似ていますが別のものです）。 Devboxは、ローカル環境上に分離した環境を用意しそこで開発環境を構築可能にしつつ、Do
Visual Studio Code と Docker コンテナを使って開発する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、 Visual Studio Code（以下 VS Code）と Docker コンテナを使って開発環境を構築する方法を紹介します。 データ基盤エンジニアの開発環境として、Python を使用する単一コンテナを例に記述しますが、他の言語や Docker Compose を使う場合でも応用できます。 背景: M1 Mac (Monterey) に Python 3.8.12 をインストールできない 先日、業務で使用するマシンを Intel Mac から M1 Mac に切り替えたのですが、CPU アーキテクチャが異なることに加えて、OS のバージョンが上がったことで Apple Clang に下位互換性のない変更が入っており、業務上ある理由で必要な Python 3.8.12 のインストールが困難でした。 そこで、私の所属するチームは全員
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
Docker Composeユーザーに捧ぐKubernetes入門
Docker Composeは普段使っていて大体設定の内容が理解できるけど、Kubernetesはちょっと難しそう・・・。そんな風に思っている人のためのKubernetes入門書です。最後のページでは「Docker ComposeじゃなくてKubernetesを選びたい理由」や「ECS、App Runner、Cloud Runの違い」などについてもカバーしています。
Docker完全に理解した | IIJ Engineers Blog
九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属。自作パソコン好きで、ハードウェア選定の仕事を与えると喜ぶ。最近は何でもコンテナにしたい教に入信し、コンテナ化の機会を虎視眈々と狙っている。 Docker完全に理解した？ 【エンジニア用語解説】 「完全に理解した」 製品を利用をするためのチュートリアルを完了できたという意味。 「なにもわからない」 製品が本質的に抱える問題に直面するほど熟知が進んだという意味。 「チョットデキル」 同じ製品を自分でも１から作れるという意味。または開発者本人。 — 伊藤 祐策(パソコンの大先生) (@ito_yusaku) September 20, 2018 ということで、Docker完全に理解したので、自分なりの「これからDockerでコンテナを始める時のポイント」をいくつかご紹介したいと思います。 申し遅れましたが、九州支社技術部(九州・中四国事業部)所属のy-m
Dockerを体系的に学べる公式チュートリアル和訳 - Qiita
この記事について この記事は、Docker Desktopのチュートリアルを和訳したものです。 公式のチュートリアルなので、安心して、かつ効率的に学習することができます。 Docker DesktopからDocker Hub、Docker Composeまで網羅されているので、初学者がDockerに初めて触れたり、中級者が基礎を振り返るのに最適です。 翻訳元のチュートリアルは、2021/10/7時点で最新のものです。長い時間が経過している場合、情報が古くなっている場合がございますのでご注意ください。 読者に誤解を与えない部分は、読みやすさを重視して適宜意訳しています。 DeepL等を使用して推敲は行っていますが、間違っているところやより良い表現があれば、編集リクエストをお願いいたします。 翻訳元 getting-started : https://github.com/docker/get
話題のGoogle製OSS - Tsunamiを試してみた - Qiita
はじめに 先日発表された話題のGoogle製OSS - Tsunamiを触ってみたので，実行方法と概要を残したいと思います． TL;DR サクッとコマンド叩くと脆弱性をjson形式で返してくれるので便利 ただ，XSSやSQLインジェクションといった内部のセキュリティーホールは見てくれない（これから対応するかもしれないが） どちらかと言うと，システムたくさん持ってる企業向け しかし，実行まで３分もかからないので，試してみる価値はあると思います． Tsunamiとは Tsunamiは，システムの脆弱性を高い信頼性のもと最小の誤検知率でRCE（遠隔からのコード実行）のような深刻度の高い脆弱性の検出を行います． 特徴としては，システム内部から実行することなく，外部から高速に実行でき，かつ，システムの規模に合わせて簡単にスケールすることができます． 作られた背景 昨今，攻撃者は自動化に力を入れている
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