【Docker × Python】Anaconda開発環境をVSCodeで作る

Pythonでコンテナ開発をするため Dockerのdocker-composeを使ってPythonディストリビューションの
一つであるAnacondaの開発環境を作る方法をメモ。

VScodeのDev Containersを使ってAnacondaでコンテナ開発できる
環境を作る。

AnacondaやPythonについては下記の書籍が参考になりました

シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全 [酒井　潤]

Anacondaではなく通常のPythonで環境構築する場合の方法は下記記事に
まとめました。

【Docker × Python】VSCodeでPythonのコンテナ開発環境を作る

Pythonを使って開発をすることになったためDockerを使ったPythonのコンテナ開発環境をVSCodeで作る方法をメモしておく。

前提

今回はWindowsでかつVScodeから実行していくため
下記が使えるようにしておく

Docker Desktop for Windows

Docker Desktop for Windowsのインストール方法については
下記で紹介しています

WindowsでDockerを使う方法

Windows環境でvirtualboxなどの仮想化をせずにdockerをインストールする方法をメモしておく。

VScodeの拡張機能

VSCodeの拡張機能「Dev Containers」をインストールする。 「Dev Containers」は単体でインストールするか
もしくは「Remote Development」をインストールすれば
入手できる

「Dev Containers」

「Remote Development」

Dev Containersも含まれている。

devcontainerの詳しい使い方については下記記事で
まとめています

【VScode】VScodeのDev Containersでコンテナ開発する

VScodeの拡張機能「Dev Containers」を使ってコンテナ開発環境での開発を効率的に行う方法をまとめる。

構成

環境を構築するだけなので下記のような簡単なもの

Copy
.
|-- .devcontainer
|   `-- devcontainer.json
|-- docker-compose.yml
`-- main.py

docker-compose.ymlで実行するだけのイメージ

docker-compose

docker-composeを使って
Anacondaのコンテナを作る

Copy
version: "3.0"

services:
  anaconda:
    container_name: "anaconda"
    # dockerイメージ
    image: continuumio/anaconda3

    # 作業ディレクトリ作成
    working_dir: /workspace

    # 作業ディレクトリにバインドマウント
    volumes:
      - .:/workspace
    ports:
      - 8080:8080
    command: jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser --NotebookApp.token=''

Dockerイメージはhttps://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3
から取得する

devcontainer.json

VScodeのコンテナ開発の設定ファイル

Copy
{
    "name": "anaconda",
    "dockerComposeFile": [
        // docker-compose.ymlを指定
        "../docker-compose.yml"
    ],
    "service": "anaconda",
    // コンテナ内のファイルシステム内でのプロジェクトのルートフォルダを指定
    "workspaceFolder": "/workspace",
    // 拡張機能
    "customizations": {
        "vscode": {
            "extensions": [
                "ms-python.python",
                "ms-toolsai.jupyter"
            ]
        }
    }
}

VSCodeからDevContainersでコンテナを作る

F1でコマンドパレットを開き、「コンテナで再度、開く」を選択

コンテナ起動が完了して画面が開いたら
実行してみる

Pythonが実行できることを確認

jupyter notebookを使う

jupyterを使う方法をまとめておく。
jupyterは

• ブラウザ
• VScode

のどちらでも実行することができる

jupyter notebookをブラウザで使う

ブラウザで行う場合はVSCodeのターミナルで下記を実行する

Copy
jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --allow-root --no-browser --NotebookApp.disable_check_xsrf=True  --NotebookApp.token='' --NotebookApp.password=''

すると下記のような吹き出しがでるので
クリックすると

jupyter notebookをブラウザで使うことができる

jupyter notebookをVScodeで使う

VScodeの拡張機能の「jupyter」
を使ってVScode上でjupyterを実行することができる

ipynbファイルを適当に作って開く

インタープリンターを選択する

condaを選択する

もし別の仮想環境を作ってそちらを使いたい場合
ここに表示されるので選択する

実行する

まとめ

簡単にAnacondaの開発環境を
VScodeとDockerで作ることができた

Pythonを使った機械学習入門については下記記事でまとめています

シリコンバレー一流プログラマーが教える Pythonプロフェッショナル大全 [酒井　潤]

参考

• Docker ComposeでAnacondaの環境を構築する
• 【Docker】Anacondaで開発環境を構築する