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
CPU律速なRuby/Pythonコードはデフォルト設定のdocker上で遅くなる - まめめも
English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker
Docker のマルチステージビルドで自前でビルドした Wheel を含むイメージを作る - CUBE SUGAR CONTAINER
今回は Docker のマルチステージビルドを使って Wheel が提供されていない Python パッケージを含む Docker イメージを作ってみる。 これだけだと、なんのこっちゃという感じなので、以下で前提から説明しておく。 まず、今の Python のパッケージングにはソースコード配布物 (sdist) と Wheel という二つのフォーマットが主に使われている。 ソースコード配布物は、文字通りソースコードをそのままパッケージングしたもの。 ソースコード配布物では、パッケージの中に Python/C API などで書かれた拡張モジュールがあっても、ソースコードの状態で含まれる。 それに対して Wheel は、拡張モジュールが含まれる場合にはビルドされたバイナリの状態で提供される。 そして、現行の pip はソースコード配布物をインストールするとき、一旦 Wheel にビルドした上で
Your first serverless Python function with OpenFaaS
Let's write a Python function with OpenFaaS that executes hello-world and then move onto something more. We'll start by deploying OpenFaaS on our machine and then we'll install the CLI and write the handler for our function. OpenFaaS is democratising serverless functions - through Docker containers. Pre-requisites: Docker or Docker Desktop Bash - if you're using Windows then install Git bash Brew
Your serverless Raspberry Pi cluster with Docker
This blog post will show you how to create your own Serverless Raspberry Pi cluster with Docker and the OpenFaaS framework. People often ask me what they should do with their cluster and this application is perfect for the credit-card sized device - want more compute power? Scale by adding more RPis. "Serverless" is a design pattern for event-driven architectures just like "bridge", "facade", "fac
Jupyter Notebook版「ITエンジニアのための機械学習理論入門」サンプルスクリプト - めもめも
ITエンジニアのための機械学習理論入門 作者: 中井悦司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る こちらの書籍のサンプルスクリプトをJupyter Notebookで書きなおしたものをGitHubで公開しました。 下記のリポジトリから入手可能です。 github.com GitHubのWebサイトで各ノートブックファイルを内容を見ることができます。これをJupyter環境にアップロードすると、実際にコードを実行することが可能になります。 これらのノートブックを実行可能なJupyter環境は、下記の記事で紹介しているDockerイメージから起動することができます。 enakai00.hatenablog.com Linux環境であれば、下記の手順で、ノートブックファイルを取得して、それを参照するための
2014/01/20 Python7つ入りのDocker Imageを作った - 清水川Web
2014/01/20 Python7つ入りのDocker Imageを作った¶ 2014/01/17 Docker公式リポジトリでTrustedビルドimageを作成する手順 で作った shimizukawa/python-all イメージは Python-2.5, 2.6, 2.7, 3.1, 3.2, 3.3, pypy を使えるようにするものでした。 しかし、gccやPythonのヘッダーファイルなどはインストールしていなかったため、バイナリビルドが必要な一部のPythonパッケージをインストールできませんでした。Dockerイメージ内でgccするのかとも思うけど、開発環境として使う場合は無いと手間ばかり増えてしまいます。 @shimizukawa docker の python-all にそれぞれのバージョンの python-dev も入ってると嬉しい —@t2y: 9:27 -
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DockerでLet’s Encryptしよっか - Qiita