やりたかったこと チームメンバーにCLIコマンドを提供した GUI 作る暇がない ACLの関係で指定サーバからしか叩けない security的にproxyなど使いたくなかったため serverへのlogin権限さえあれば叩ける = 権限管理は既存のアレでok host OS の環境は汚したくないのでコンテナで提供 docker exec はうざいので、aliasでhost側から実行させる alias cli='docker exec container_name python run.py $@' 実行した結果をelasticsearchに保存したい 前提知識 - コマンド結果を docker log に入力させる方法 terminalを2つ開きます これでlogを流しておく
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
最近、私の中でMicrosoft製のE2EツールのPlaywright(Star数25.6K)がアツイです。 今回、PlaywrightをCI環境で使いたかったため、実行環境をDockerで準備する手順を残します。また、CIでE2Eのシナリオを実行できるようにします。 環境 Python 3.8.6 Playwright-Python 1.12.1 GitHub Codespaces 2021/07/10時点 ゴール Playwrightの実行環境をDockerで用意する Pythonで作成したシナリオをCIで実行する 書かないこと Playwrightについて 既存E2Eツールとの比較 手順 Dockerfileを準備する WebDriver等が入っているDockerイメージをMicrosoftから提供されているので利用します。しかし、Playwright自体にはパスは通っていません。
VSCode の Python開発環境で、Pylint を使っている時に、以下のような Lint エラーが出た。 Unable to import '****' pylint(import-error) 問題なくモジュールを使うことができるのに、VSCode 上で Lintエラーが出てしまっていた。この点に関して、どのような開発環境を用意すべきか調べたので、備忘録として残しておく。 開発環境概要 Lint エラーの原因 Remote - Containers の導入 インストール 設定 動作確認 まとめ 開発環境概要 今回の開発は Docker 環境を用いて行っていた。そして、コーディングはローカルのPCで VSCode を使っていた。実装したコードを実行する場合は、以下のコマンドでコンテナに入って、コマンドを実行していた。 $ docker-compose exec python bas
Pythonの開発環境を作成するなら仮想マシンよりも、Dockerで作る方が良いです。 なぜならDockerを利用した場合、ホストマシンと別にOSを構築する必要がないため、リソースを節約でき流ことに加え起動が早いからです。 この記事では、そんな良いことづくめのDockerを使いPythonの開発環境を作成する方法を解説します。 解説の中で一部Docker用語を使っているので、以下の公式Docker用語集も開きながら読み進めていただけるとより知識が深められると思います。 Docker用語集 Docker環境構築手順 環境構築の大まかな流れは以下の通りです。 Dockerインストール VSCodeダウンロード、設定 開発用ディレクトリ作成 docker-composeを使ったコンテナ作成 remote-containersでコンテナにログイン 共有ディレクトリでプログラミング では個別に解説し
Docker内Pythonで、JupyterやFlaskを使う開発環境の構築(VSCode/code-server両対応)PythonDockerVSCodeVisualStudioCodecode-server Pythonを少し使ってみようと思ったのですが、環境構築するために色々インストールするのは嫌でした。なのでDockerを使って環境を構築してみました。 インタラクティブな環境およびWebの両方を利用できて、VSCode(またはcode-server)で開発できる環境を目指します。特にVSCodeのPython拡張機能からDocker内Pythonで動作するJupyterへの接続にはハマる所がありましたので、環境構築手順を本稿にメモとして残します。 要件 CLIでPythonプログラムが実行できる Jupyterを利用して、インタラクティブにPythonが実行できる Flaskを利
Docker と Docker Compose で Python 実行環境を作ります。 今回は docker コンテナ を build して python で簡単な Web スクレイピングをしてみたいと思います。 それでは作業手順です。 環境macOS Catalina 10.15.5(19F101)docker 20.10.0docker-compose 1.27.4構成最終的なディレクトリ構成は以下です。 $ tree . ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml ├── requirements.txt └── src └── sample.py作業ディレクトリを作成するDockerfile や docker-compose.yml を作成する作業ディレクトリを作成します。 mkdir python-docker && cd python-docke
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+VSCodeを用いたPythonの開発環境構築 作成: 2020年11月19日 更新: 2022年02月10日 Docker Python 概要 Docker+VSCode(Remote Containers)を用いたPythonの環境構築方法をまとめる.自分用の備忘録. ↓GithubでTemplate Repository にしました.以下のPython環境を自分のリポジトリのfirst commitにできます. 更新の結果Template Repositoryの中身と記事の中身が違う可能性があります. bana118/python-container-template: Template of vscode remote development container with Python ↓Python以外の言語についても同様のTemplate Repositoryを作
はじめに ローカル環境で開発し、Linux環境にデプロイしてテストするのが面倒 Dockerを使っていい感じに開発環境を作りたい しかし色々設定や構築が面倒 そんな方のためにDockerコンテナを用いた開発環境をVS Codeから便利に構築、運用できる拡張機能「Remote-Containers」の使い方のご紹介です。 この拡張機能の素晴らしさ VS Codeの拡張機能「Remote-Containers」はコンテナ内でVS Codeを立ち上げ、ホストマシンのVS Codeと通信させることであたかもローカル環境で開発しているような操作感でコンテナ内開発が行えるというものです。 詳しい構成は公式ドキュメントに図があります。 (https://code.visualstudio.com/assets/docs/remote/containers/) また、複数の開発環境をVS Code上から管
Playwright が昨年1年間で大幅パワーアップしていたので、使い方を確認したときの記録のまとめです。 ブラウザを自動操作できるということは、簡単なスクレイピングやブラウザ側のテスト自動化が簡単にできるようになります。 特に、Python での解説がまだまだ少なかったので、自分の学習を含めてまとめました。 今回は入門編ということで全体像をつかみつつ使用方法の流れを確認していただければありがたいです。 Selenium や Puppeteer を使っている方も、一度試す価値ありと思っています。 選定した理由 ブラウザのテストを Python で自動化したかったんです。 私なりの要件がありまして、非常にわがままな要件でしたが余裕ですべてクリアしました。 Python で書けること。社内で Python を使える方が多いので。pytest と連携してくれるとなおうれしい。 Docker コン
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