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pythonとdockerに関するtakehikomのブックマーク (2)

  • 【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する

    0. はじめに 株式会社ディー・エヌ・エーに入社し,MLOps エンジニアをやっている @a5chin です. 記事では,図 1 の様に VS Code の Dev Container 上に爆速で快適な Python 環境を構築することを目指します. 図 1: Dev Container 上で開発をすると Ruff による自動フォーマット[1]と pre-commit が走る 記事の内容は全て上記リポジトリで簡単に試すことができるので,ぜひ clone して試して頂けたらと思います↑ Dockerfile 内で,Rye, uv, そして Ruff をインストールする手順を記述することで開発環境を標準化し,異なる環境間での一貫性を担保することができます. 0.1. 事前準備 記事で作成したリポジトリを動かすためには,Docker Desktop と VS Code のダウンロード,VS

    【Rye + uv + Ruff】Docker で VS Code の Dev Container 上に快適な Python 環境を構築する
  • 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 | フューチャー技術ブログ

    BusterとかStretchという名前が見慣れない方もいるかもしれませんが、これはLinuxディストリビューションとしてシェアの大きなDebianのコードネームです。 Debianバージョンが少し古いStretchの方がちょびっとサイズが小さかったりはしますが、まあ実用的にはサポートが長い方がいいですよね。slimを使ってGCCとかのコンパイラを自前でダウンロードしている記事とかもたまに見かける気がしますが、マルチステージビルドであれば、そんなにケチケチしなくていいのと、パッケージダウンロードは逐次処理なので遅く、処理系が入ったイメージのダウンロードの方が高速です。並列で処理されるし、一度イメージをダウンロードしてしまえば、なんどもビルドして試すときに効率が良いです。また、多くのケースでネイティブのライブラリも最初から入っており、ビルドでトラブルに遭遇することはかなり減るでしょう。 Py

    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 | フューチャー技術ブログ
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