[PYTHON] Erstellen einer Analyseumgebung mit Docker (Jupyter Notebook + PostgreSQL)

In diesem Artikel

• Aufbau einer Datenanalyseumgebung mit Docker --Überprüfen Sie die Verbindung zwischen Python und Postgresql mit Docker-Compose

Macht gerade

Über das Bild

Für postgresql verwenden wir das offizielle Docker-Image. Die Anaconda-Umgebung erstellt eine Docker-Datei basierend auf Ihrem eigenen Image.

FROM kyobad/anaconda3-alpine

MAINTAINER K.Kato

RUN conda install -y seaborn psycopg2 networkx\
&& pip install chainer

WORKDIR /root/notebook

CMD ["/bin/sh", "-c", "jupyter notebook --no-browser --port=8888 --ip=0.0.0.0"]

Dies ist ein Bild der Installation einer Analyseumgebung wie seaborn und psycopg2 basierend auf der Anaconda-Umgebung.

Informationen zum Erstellen von Dateien

Erstellen Sie eine Docker-Compose-Konfigurationsdatei, um diese Python-Umgebung mit postgresql zu verbinden.

docker-compose.yml

version: '2'
services:
    db:
        image:
            postgres
        restart:
            always
        environment:
            POSTGRES_USER:
                pythonist
            POSTGRES_PASSWORD:
                password
            POSTGRES_DB:
                mypyenv
        ports:
            - "5432"
        container_name:
            postgres-db
        volumes:
            - ./postgres-db:/var/lib/postgresql/data
            - ./docker-entrypoint-initdb.d:/docker-entrypoint-initdb.d
    python:
        build: .
        volumes:
            - ./workdir:/root/notebook/
        ports:
            - "8888:8888"
        links:
            - db
        depends_on:
            - db

Der Benutzername, das Passwort usw. werden in der Umgebung von db festgelegt. Bitte ändern Sie diese entsprechend. Die postgres-db / set in volume stellt die postgres-Daten lokal bereit und sichert sie (ist es wirklich wünschenswert, nur einen Datencontainer zu erstellen?) docker-entrypoint-initdb.d ist die Standardeinstellung beim Starten des Containers. Wenn Sie hier SQL-Dateien wie die Tabellenerstellung einfügen, werden diese beim Start des Containers ausgeführt. Das Python-Volume ist ein Mount zum lokalen Speichern des gestarteten Notebooks.

Startmethode

In dem Verzeichnis, in dem Sie diese ablegen

docker-compose up

Durch Ausführen des Befehls werden der Postgres-Container und der Jupyter-Notebook-Container gestartet.

Über Ihren Browser können Sie auf localhost: 8888 zugreifen und mit dem in der Erstellungsdatei angegebenen Datenbanknamen und dem Kennwort auf die Datenbank zugreifen.

Fazit

• Mit Docker können Sie die Analyseumgebung einfach erstellen und neu konfigurieren. --Support & Portable durch lokale Montage von Notebook- und Postgres-Daten