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
AWS公式『現代的なウェブアプリケーションの構築』ハンズオンのハマリどころ - Qiita
AWSは、AWSのサービスを活用した実践的なハンズオンコンテンツを多数公開しており、 日本語化もされています。 アマゾン ウェブ サービス (AWS) の実践的チュートリアル https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/ 社内向けにコンテナやAPI Gateway初学者向けのハンズオン教材を探していたところ、 ちょうどいいチュートリアルをみつけました。 現代的なウェブアプリケーションの構築 https://aws.amazon.com/jp/getting-started/hands-on/build-modern-app-fargate-lambda-dynamodb-python/ このチュートリアル、 ECS/Fargateを活用したコンテナアプリケーションの公開 Codeサービスを活用したCI/CDパイプラインの構築 Ama
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
仕事でPythonコンテナをデプロイする人向けのDockerfile (2): distroless編 | フューチャー技術ブログ
なお、distrolessのイメージは2種類（3通りの名前）がありますが、Python 3.5はバグ修正はせず、セキュリティ修正のみでサポート期限が2020/9/13というステータスなので、本エントリーでは3.7の方のみを扱います。 gcr.io/distroless/python3: Python 3.5.3 gcr.io/distroless/python3-debian9: Python 3.5.3(上のイメージと同一) gcr.io/distroless/python3-debian10: Python 3.7.3 一応サンプル等もありますが、どれも1ファイルで構成されたサンプルスクリプトばかりです。前回のsite-packagesにコピーする方法を軽く試したところうまく動かず、シェルもpipもensurepipもないため、ビルドイメージにすることもできません。いろいろ調べた結果、
Twelve-Factor Python (Django) Application with Docker
Twelve-Factor App に準拠した Web アプリケーション開発について
VSCodeでのPythonのデバッグと、Dockerコンテナ環境に接続してリモートデバッグする方法 - Qiita
経緯 この記事はPyCon JP 2017 Development Sprintsでの取り組みと、 その後の勉強会(Nagoya.Swift+ 9月度勉強会 - connpass)での取り組みをまとめたものです。 注記 下記の内容は2017年当時のものであり、現在ではよりよい方法があります。下記の内容に従って環境構築を行うのは、次の観点でおすすめできません。 pyenv が必要になるケースはかなり限定される一方、環境の構成に与える影響が大きいので導入には慎重になるべき Docker Container への接続を行った後のデバッグ手法については Remote Development でより容易に実現できる 例えば次に従うことで、Docker Container を開発環境として利用できます。 下記の内容は 2017 年当時の環境を知るための資料として残しますが、現在でもこの手順に従うことを
DockerコンテナでFlaskを起動し, JSONデータのPOSTとGET - Qiita
仕様 ターミナルからcurlコマンドでjsonデータを送ると, 文字列が成型されて, 同じくjson形式でデータが返ってくる. 環境 Mac OS X 10.12 Docker for Mac 17.03 多分Linuxでも同様にできます. 1. Flask起動スクリプトの用意 Pythonの軽量WebフレームワークであるFlaskをつかって作成します. @app.route()で指定されたディレクトリにアクセスすると, defで定義したメソッドが起動し, returnで結果を返す, という流れです. from flask import Flask, jsonify, request import json app = Flask(__name__) @app.route("/", methods=['GET']) def hello(): return "Hello World!" @a
スクレイピング用のDockerコンテナをつくる - Qiita
FROM ubuntu:16.04 # Install. RUN \ apt-get update && \ apt-get install -y python3 python3-pip && \ pip3 install --upgrade pip && \ pip3 install selenium && \ pip3 install beautifulsoup4 && \ apt-get install -y wget libfontconfig && \ mkdir -p /home/roor/src && cd $_ && \ wget https://bitbucket.org/ariya/phantomjs/downloads/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 && \ tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x8
pyenv, virtualenv つかわずdockerで環境をきりはなす - Qiita
プロジェクトごとにpythonのバージョンやインストールするmoduleが違う場合、 開発環境の構築にはpyenv, virtualenv つかうのが一般的(?)な解決策だと思う。 python歴1ヶ月なのでわからんが。 しかしpyenv, virtualenv つかうより プロジェクトごとにdockerで開発環境つくるほうがわかりよいと思ったので 試してみた。 基本的には開発用に立ち上げたコンテナ内でpythonを動かすだけだが。 pythonのバージョンをきりはなす 各バージョンのイメージのコンテナ用意するだけ moduleを切り離す 自分はプロジェクトごとに開発環境となるコンテナ郡を管理する docker-compose.ymlを用意する。 そしてdocker-compose.ymlにpythonのアプリとかが動くコンテナを定義するわけだが pythonが動くコンテナに以下のような設
manylinux1 wheel を作ってみる - methaneのブログ
先日の記事 で紹介した、 manylinux1 wheel を作ってみます。 manylinux1 docker image ビルド環境を Docker image として公開してくれています。 Github manylinux Docker (amd64) Docker (x86) docker pull quay.io/pypa/manylinux1_x86_64; docker pull quay.io/pypa/manylinux1_i686 しておきましょう。 なお、このイメージは CentOS 5 をベースにビルドスクリプトを実行しているだけなので、 vagrant 等で同じ環境を作るのは簡単そうです。 作業ディレクトリを作って docker 内で bash を起動します。 $ mkdir docker $ docker run --rm -ti -v `pwd`/docker
Docker ComposeでLocustの負荷試験環境を作成する - Qiita
負荷試験の環境を手軽に作りたいという思い、Dockerで使って作ってみた。 基本的には下記のものとほとんど下記を参照しています。+αとしてDocker Compose使うとよりいいかんじにmaster slave構成ができるというもの。 Python 製負荷テストツール Locust を Docker コンテナで試す Docker + Locustのことは上記に詳しく書いているので省略します。 source Docker ComposeのConfigは下記のようになっていて、テスト用にnginxを立てていて、nginxに対して負荷をかけていく構成にしています。 web: image: nginx ports: - "80:80" master: build: . command: locust -f /locust/scenarios.py -H http://web --master p
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pythonパッケージの依存関係をgraphvizで可視化 - Qiita
Spark 1.4 adds support for R, Python 3, cluster management