[PYTHON] Comment utiliser Jupyter Notebook sans polluer votre environnement avec Docker

Installer Docker

Si Docker n'est pas installé, installez-le.

Installer Docker sur Mac (mise à jour: 2019/7/13) --Qiita

(Option) Utilisez la commande d'achèvement de Docker

De nombreuses commandes Docker sont longues, il est donc préférable de pouvoir les compléter sur le shell.

Achèvement de la ligne de commande - Documentation Docker-docs-ja 17.06.Beta

Achèvement de l'onglet Docker pour mac - blog deytooyama

L'enseignant Google vous apprendra comment le faire, alors essayez-le.

Extraire l'image jupyter

Après avoir installé Docker, utilisez la commande pull pour télécharger l'image jupyter.

docker pull jupyter/datascience-notebook

Modifier docker-compose.yml

version: '3'
services:
  jupyter: 
    volumes:  #Montez le répertoire actuel dans le répertoire myapp à l'intérieur du conteneur Docker
      - .:/myapp
    working_dir: /myapp  #Répertoire de travail par défaut du conteneur vers myapp
    ports:
      - "8888:8888"  #Côté conteneur: côté machine hôte
    image: "jupyter/datascience-notebook"
    container_name: "notebook"  #Nom du conteneur (facile à redémarrer s'il est défini)

Vous pouvez démarrer jupyter notebook à l'endroit où vous avez placé ce fichier yaml en remplaçant volumes par ↑. Veuillez renommer / myapp comme vous le souhaitez. Créez-le dans le répertoire avec lequel vous voulez jouer, par exemple lorsque vous voulez jouer avec des données gorigori avec Python.

Commencez avec docker-compose up

Si vous pouvez le faire jusqu'à présent, faites docker-compose up tel quel. L'URL où le notebook a été démarré sera imprimée dans le terminal, donc si vous y allez, vous devriez pouvoir utiliser le notebook jupyter.

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