DockerでPythonの実装環境を作る方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】

DockerでPythonの実装環境を作る方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

 

目次

• Dockerとは
• Dockerfileの作成
• コンテナイメージのビルドと起動
• Pythonファイルを実行してみよう
• まとめ

 

Dockerとは

Dockerとは仮想環境を構築してアプリケーションを開発できるオープンソースのソフトウェア、及びプラットフォームです。

DockerはOSベースのコンテナイメージを用意することで、Dockerを動かしているホストのOSから離れた環境で素早く開発を行う支援をしています。

コンテナイメージはDockerfileで定義でき、チーム開発をする際にはこのDockerfileを共有することで同じ環境を構築できるため多くの現場で導入されています。

近年、様々なクラウドベンダーがコンテナをクラウド上で運用するための環境を提供していることから、現代のWeb開発では欠かせないツールの1つとなっています。

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Dockerfileの作成

それではDockerでPythonの実行環境を定義していきましょう。

以下が今回使用するDockerfileです。
一番下の行を除けばこのDockerfileで最低限Pythonを動かすためのコンテナを作ることができます。

FROM python:3
USER root

RUN apt-get update
RUN apt-get -y install locales && 
    localedef -f UTF-8 -i ja_JP ja_JP.UTF-8

ENV LANG ja_JP.UTF-8
ENV LANGUAGE ja_JP:ja
ENV LC_ALL ja_JP.UTF-8
ENV TZ JST-9
ENV TERM xterm

ADD . /code
WORKDIR /code
RUN apt-get install -y vim less
RUN pip install --upgrade pip
RUN pip install --upgrade setuptools
RUN pip install -r requirements.txt

上のDockerfileの一番下の行はPythonの拡張ライブラリを予めインストールしておくためのものです。

今回は以下の内容をrequirements.txtとして保存します。

numpy
pandas

ここでdockerのコンテナイメージを管理しやすくするために、docker-compose.ymlを用意します。

これを使うことでdocker-composeコマンドを使ってコンテナのビルド、破棄までを簡単にできるため、複数のコンテナを同時に使いたいときに便利です。

今回は以下の内容をdocker-compose.ymlとして保存します。

version: '3'
services:
  python3:
    restart: always
    build: .
    container_name: 'python3'
    working_dir: '/root/'
    tty: true
    volumes:
      - ./opt:/root/opt

 

コンテナイメージのビルドと起動

それでは、用意したファイルで実際にコンテナのビルドと起動をしていきます。

コンテナの設定ファイルを保管しているディレクトリ上で以下のコマンドを実行するとDockerイメージのビルドから起動までを一括で行います。

docker-compose up -d --build

多少時間はかかりますが、コンテナのビルドから起動までを一括で行います。ビルドが終わると新たにoptフォルダが作成されているはずです。

また、以下のコマンドを実行すると、コンテナを削除できます。

docker-compose down

 

Pythonファイルを実行してみよう

最後にPythonのファイルを動かしてみましょう。

先程ビルドのときに作成されたoptフォルダ上に以下のコードを保存します。
ファイル名はrand_array.pyとします。

import numpy as np
import pandas as pd

rand_array = np.random.rand(3, 3)
df = pd.DataFrame(data=rand_array, columns=['a', 'b', 'c'])
print(df)

これをコンテナ上で実行するには、Dockerの設定ファイルを保存したディレクトリ上で以下のコマンドを実行し、コンテナの内部に入ります。

docker-compose exec python3 bash

その後、optディレクトリに移動し、先程保存したPythonファイルを実行します。

cd opt
python rand_array.py

実行すると以下のように、3×3の乱数配列が出力されます。

          a         b         c
0  0.783371  0.044174  0.230775
1  0.966091  0.566823  0.817316
2  0.669105  0.977373  0.422673

 

まとめ

今回はDockerでPythonを動かす方法を紹介しました。

Dockerを使えば初心者がつまづきやすい環境構築を簡単にできるので、とても便利です。

ただ、コマンドライン上で動かすシステムなのでGUIを表示するプログラムを動かすことが難しいといったところがあるので環境構築する際はお気をつけください。また、パソコンのストレージを圧迫する原因になるので、不要なコンテナは削除するなどコンテナの管理はしっかり行いましょう。

監修してくれたメンター

メンター三浦 モバイルゲームを運用している会社のエンジニアをしています。趣味でWEB開発やクラウドコンピューティングもやっており、ソフトもハードもなんでもやります。 TechAcademyジュニアではPythonロボティクスコースを担当しています。好きな言語はPython, Node.js。

 

 

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