Dockerでjupyter lab, python, juliaの環境構築

この記事では，docker, docker-composeを用いて，jupyter lab上でのpython, julia, Rの環境構築の説明をする．
ツールが揃っているおかげで，環境構築は非常に簡単になっている．

まずは，Dockerfileを用意する．Dockerfileはdockerのimageを作成する役割を果たす．
jupyterが公式に出しているイメージを持ってくるだけで，python, R, juliaが整った環境を構築出来る．
https://jupyter-docker-stacks.readthedocs.io/en/latest/using/selecting.html

dockerfileは以下になる．実際に必要なのは最初の3行分だけで残りは僕の好きなjupyterlabのextensionとsphinxを動かすためのパッケージをインストールしている．

FROM jupyter/datascience-notebook:lab-2.2.9

WORKDIR /workdir
EXPOSE 8888

# jupyter lab extensions.
RUN conda install -c anaconda -y nodejs && \
    conda install -c conda-forge jupyterlab-snippets && \
    conda install -c conda-forge jupyterlab-git -y && \
    jupyter labextension install jupyterlab-plotly@4.14.3 --no-build && \
    jupyter labextension install @axlair/jupyterlab_vim --no-build && \
    jupyter lab build

# sphinx setting
RUN conda install sphinx -y && \
    pip install sphinx-autodoc-typehints

次にdocker-compose.ymlを用意する．docker-composeは幾つかのコンテナを同時に管理するための設定を記述するためのものだが，今回はport番号やマウントするファイルの位置などを記述するための用途で用いる．

version: "3"
services:
  lab:
    image: jupyter_env:v01 
    container_name: jpt_container 
    build:
        context: .
        dockerfile: ./Dockerfile

    ports:
      - "8888:8888"

    volumes:
      - .:/workdir

    command: start.sh jupyter lab

あとは，docker-compose upコマンドを打つだけで，環境構築が可能である．

イメージを更新したい場合は，docker-compose build --no-cacheを，
docker-compose.ymlの設定を確実に更新したい場合は，一度，docker-compose downをしてからもう一度，docker-compose upをすれば良い．

以上．非常に環境構築が簡単になりましたとさ．