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簡単にPythonの実行環境を作る
Pythonを使ってプログラミングをする場合、実行環境を整えることが重要です。今回は、Dockerを使ってPythonの実行環境を簡単に作成する方法を解説します。
Dockerをインストールする
Dockerを使ってPythonの実行環境を作るには、まずDockerをインストールする必要があります。Dockerは、Linux、Mac、Windowsの各プラットフォームで利用可能です。Dockerをダウンロードしてインストールしましょう。
docker-compose.ymlを作成する
次に、docker-compose.ymlを作成します。docker-compose.ymlは、Docker Composeの設定ファイルで、Dockerイメージやコンテナを定義することができます。以下のような内容でファイルを作成します。
version: '3'
services:
jupyter:
image: jupyter/datascience-notebook
ports:
- "8888:8888"
volumes:
- .:/home/jovyan/work
この設定では、jupyter/datascience-notebookをベースにしたDockerコンテナを作成します。また、ポート番号8888をホストとコンテナでマッピングして、Jupyter Labにアクセスできるようにします。
Dockerコンテナを作成する
docker-compose.ymlを作成したら、次にDockerコンテナを作成します。以下のコマンドを実行して、Dockerコンテナを作成しましょう。
docker-compose up
このコマンドを実行すると、docker-compose.ymlに定義されたDockerイメージをベースに、Dockerコンテナが作成されます。Dockerコンテナの起動には少し時間がかかる場合があります。
Jupyter Labにアクセスする
Dockerコンテナが起動したら、localhost:8888にアクセスしてJupyter Labにログインできます。Jupyter Labには、Pythonのコードを書いたり、実行したりすることができます。
以上で、Dockerを使ってPythonの実行環境を作成する方法が解説できました。この方法を使えば、手軽にPythonの開発環境を作成することができます。ぜひ、試してみてください。
このnoteはChatGPT Plus (GPT-3.5) を用いて作成されました。タイトル画像はDeepAI "Text To Image - AI Image Generator API"を用いて作成されました。
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