DockerでTypeScript×Node.js×Expressの環境構築 - Qiita
やること Node.jsとExpressの環境構築をDocker上で行います。 また、TypeScriptでの開発を行うためにTypeScript環境のインストールも行います。 まずNode.js×Expressの環境構築後、TypeScriptをインストール、設定します。 準備 Docker Desktopのインストール こちらからDocker Desktopをインストールします。 Mac/Windows/Linuxに対応しています。 VSCodeのインストール こちらからVSCodeをインストールします。 他のエディタでも問題ないですが、諸々使いやすいのでおススメします。 MacやLinuxをお使いの方であればvimでも問題ありません。
DockerでReact+TypeScriptの環境を構築する手順 - Qiita
なぜこの記事を書いたのか ReactとTypeScriptは相性が良いといわれており、この二つを組み合わせて開発する人も多いため、Dockerfile と docker-compose.ymlを一から作成して環境構築する方法を記事としてまとめておきたかった。 環境構築完了（ゴール）の確認 この記事のゴールは以下のようにReactのページが起動すること。 環境構築の手順 ①Docker、nodeのインストール ②Dockerfile、docker-compose.ymlの作成 ③ビルド ④TypeScriptで動くReactアプリの作成 ⑤コンテナの実行 ①Docker、nodeのインストール Dockerのインストール https://www.docker.com
Docker を使って 0 からReact(TypeScript)の開発環境を構築する
まえおき やりたいことはタイトル通り。まっさらな状態からやっていく。調べてみると意外とまとめてある記事がなかったので、書き留めておく。 正直微妙だなと思う点もあるけど、誰かの参考になれば幸いです。 環境 Docker: 3.3.3 前提条件 Docker のインストール & セットアップ済み プロジェクト・ディレクトリの作成 手順 Dockerfile作成 docker-compose.yml 作成 docker-compose run --rm app sh -c 'npx create-react-app 任意のプロジェクト名 --template typescript && cp -RT 任意のプロジェクト名/. ./ && rm -rf 任意のプロジェクト名' Dockerfile, docker-compose.yml 修正 port の変更 (任意) docker-compos
DockerとVS Code Remote Containersを用いたフロントエンド開発環境構築
背景 プロジェクトの新規立ち上げや、新しくプロジェクトに新規メンバーが入った場合に環境構築に手間取ることが多いため、Docker＋VS Code Remote Containersのフロントエンドアプリケーション開発環境構築ができるリポジトリを作成しました。 本記事では上記リポジトリを用いた環境構築手順とCreate React Appによる簡単なアプリ開発例を説明します。 また、上記リポジトリをgit cloneしなくても一から同じ環境を構築できるように、リポジトリに含まれるファイル群についてもそれぞれ説明します。 本記事の対象はフロントエンドですが、バックエンドのプロジェクト構築も基本的には同じ知識で構築できるはずです。 前提条件 本記事では以下を前提条件とします。ただし、WindowsやLinuxでも基本的には問題ないはずです。 macOS Monterey Visual Studi
WSL2+Docker+VSCodeの開発環境構築とPythonでWebアプリを試すまで
Windowsユーザーの皆さん、手軽にLinux環境で開発したいですよね！そんなときWSL2やコンテナが選択肢に上がるでしょう。VSCodeのRemote Development機能を使い、どちらも試してみました。Windows・WSL・コンテナを使い分けつつ、VSCodeで快適に開発ができるようになります！ おおまかな流れ 【準備編】WSL2の有効化と拡張機能のインストール 【WSL編】VSCodeからWSL2にリモート接続する 【コンテナ編】Dockerのインストール 【コンテナ編】VSCodeからDockerコンテナにリモート接続する 【コンテナ編】コンテナでWebサーバーを立て、ブラウザからアクセスする ※ 筆者の環境は Windows10 Home 21H1 です。Windows10 Pro/Enterpriseとは手順が異なるかもしれません。
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のmulti stage buildsを使ってPythonモジュールをインストールしてみる | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 最近Fargateでバッチ処理を行っていたのですが、タスクを実行してから終了するまでが想定よりも時間がかかってしまいその原因を調べました。 するとタスクを実行してからPythonスクリプトで処理を開始するまでの時間が100秒近くかかっていたことが原因だと判明しましたので、ECRにあるイメージのサイズを確認すると750MBとというとても巨大なイメージサイズになってしまっていました。 Fargate内のバッチ処理はPythonで行っているのですがその中で必要なモジュールが複数あり、イメージを作成する際にそれをインストールしていたのですが、その作業でイメージが肥大化していました。 そこでECRにpushする最終的なイメージを軽量化するために色々調べているとDockerのmulti-stage buildsという方法があることがわか
DockerでPythonイメージからコンテナを作った際、どのOSでPythonは動いているのか
Windows10 home + WSL2(Ubuntu) + Docker for Windows (+ VScode)でPythonの環境を構築しようとしています。 DockerでのPython環境の構築方法を調べたら、dockerfileの書き方について、主に二つの方法が挙げられているように思います。 一つはhttps://blauthree.hatenablog.com/entry/2019/07/13/000839に書かれているように、ubuntuのコンテナを作ってからpythonをインストールする方法。 # ベースとなるイメージ FROM ubuntu:18.04 # RUNでコンテナ生成時に実行する RUN apt-get update RUN apt-get install -y python3 python3-pip もう一つはpythonのイメージをpullしてコンテナ
Dockerでデータ分析環境を作ってみる | ファブリカコミュニケーションズ
MacBookのキーボード問題とかで躊躇していたら、この前いきなり電源が落ちてそろそろ新しいの買うべきかと追い詰められてます。 以前から、統計やニューラルネットの勉強のために自宅マシンでJupyterを使っていましたが、歴史的経緯でAnaconda、pyenv、virtualenv、pipenvと色々ごちゃごちゃしてきました。 このような状態は気持ち悪いので、勉強ついでにデータ分析環境をDockerで構築してみます。 Dockerエンジン/クライアントのインストール Docker docs https://docs.docker.com/install/ Linux： Linux系の各ディストリビューションは公式の通りで問題なくインストールできると思います。日本語の記事も多いので、詳細は省きます。 Dockerはその仕組み上、ホストOSはLinuxであることが望ましいのですが、まあそうは言
オレオレJupyterlab環境をDockerで作った
を叩いて、localhost:8080 にアクセスするだけでJupyterlab環境が使えます。 中身とか 以下、使う分には必要のない記事なので興味があれば。 FROM python:3.8 RUN apt-get update -y \ && apt-get upgrade -y RUN curl -sL https://deb.nodesource.com/setup_12.x |bash - \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ wget \ git \ vim \ curl \ make \ cmake \ nodejs \ && apt-get autoremove -y \ && apt-get clean \ && rm -rf \ /var/lib/apt/lists/* \ /var/cache/apt/* \
DockerでPythonの環境構築を行う - すくすくすくらっぷ
仕事でDockerを使う機会があったのですが、あまり馴染みがなかったので使い方を調べることにしました。 試しにPython3.xの環境構築を行ってみます。 Dockerのインストール WindowsならDocker for Windows、MacならDocker for Macとわかりやすいですね。 ただし、Windows 10 Homeの場合だとDocker for Windows(Hyper-V)が利用できないため、 代わりにDocker Toolboxというものをインストールする必要があります。 今回はMacで行いますが、Windowsでも同様に動かせると思います。 Docker自体はすでにインストール済みだったためアップデートをして完了しましたが、 新規インストールの場合でも基本的にはインストーラに従えばOKだと思います。 Docker for Mac(Windows)はこちらから
Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
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WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
Dockerで作る機械学習研究開発環境