与Docker达成和解：与ChatGPT一起创建Dockerfile

与Docker和解并迎接新的挑战

本文旨在利用ChatGPT的便捷功能，创建一个简单的Dockerfile。

我写这篇文章的原因是因为NMR自己在技术书展上尝试了Docker。

在最近的技术书展15上，我遇到了一本名为《与Docker和解》的技术同人杂志。由于这本杂志，我得以与Docker稍微和解，现在我正在利用它来搭建简单的开发环境。

对于初学者来说，Dockerfile的创建难度如何？

编写Dockerfile并构建Docker镜像其实意外地很简单。
此外，现在有ChatGPT可以友好地为我们提供指导。
通过阅读本文，希望您能利用ChatGPT的支持来创建Dockerfile，并学习基本的Dockerfile编写方法。

目标读者

• LPIC, LinuC level1程度の基礎的なコマンドがわかる人（WindowsならPSコマンド）

 

• 自分の物理マシンにイチから開発環境を作ることはできる人

 

• Dockerについて調べたことがあるが自分でDockerfileを書いたことはない人

 

それでもDockerfileをイチから書いてみたい人

如果有人在我的文章中看到「完全不知道Docker！」可能会觉得很奇怪。

环境

• DockerDesktopがインストールされているWindows/Mac/Linux

 

Windowsの場合はDockerDesktopをインストールする前にWSL2をインストールしておく事をおすすめします。

假设已经完成了DockerDesktop的安装，并且处于在命令提示符/终端等上运行的状态。

终点线

创建一个基于Debian的开发容器，其中包含Python3/Numpy/Matplotlib。

使用ChatGPT一起创建Dockerfile。

首先，我将列出文件夹的结构。

/Users/ユーザ名/docker-py
|--Dockerfile

请在每次阅读时重新解释带有环境依赖的部分，例如路径中的用户名。
由于文件夹名对未来的工作不会产生影响，所以您可以自由选择。

ChatGPT预训练

跟ChatGPT聊天时，他会努力给出完整的答案。
然而对我们这些在学习中的人来说，这会导致过多的信息。
而且，直接看到答案不会有试错的过程，所以很难记住。
作为预先的训练，请在以下句子中不要直接给出答案。

自分で作り上げた実感が欲しいから、初めから全て答えを出すのは慎んで欲しい。

ChatGPT同学，能教我怎么写Dockerfile吗？①

例えばDebianに最新のPython3を入れて、ライブラリにはNumpyとMatplotlibを使いたい。

素晴らしいですね！DebianベースのDockerイメージに最新のPython 3をインストールし、NumpyとMatplotlibというライブラリを使用する環境を構築するという目標を持っています。このプロジェクトに取り組む際に考慮すべきいくつかの要点を挙げてみましょう。

ベースイメージの選択:
Debianベースのイメージを選択することが最初のステップです。DockerではさまざまなDebianイメージが提供されています。

Pythonのインストール:
DebianイメージにはデフォルトでPythonがインストールされていない可能性があります。Pythonをインストールする手順をDockerfileに記述する必要があります。

Pythonライブラリのインストール:
Pythonの環境が整ったら、NumpyとMatplotlibをインストールする必要があります。これは通常、pipコマンドを使用して行います。

作業ディレクトリとファイルのコピー:
Dockerコンテナ内で作業を行うディレクトリを設定し、必要なPythonスクリプトやデータファイルをコンテナ内にコピーします。

これらの要点に基づいて、Dockerfileの作成を進めることができます。それぞれのステップで何をする必要があるか、どの命令を使用するべきかを考えてみてください。途中で質問があれば、いつでも尋ねてくださいね。

我确实听说过以某种方式制作的故事。

補充：关于从Dockerfile创建容器镜像

• コンテナイメージはベースイメージを加工して作るもの

 

Dockerfileは上から下へ１行ずつ解釈される

ChatGPT小朋友，请教我怎么写Dockerfile吧~②

我不知怎么回事，答案跟我自己心中的印象一样。
现在我们来查看一下Docker的官方参考资料吧。
在Dockerfile中，有整整18个（已不推荐使用的）主要指令可供使用。

作为初学者的我们可能会想：“阅读这么多真是辛苦啊，或许不用再使用Docker了。”
因此，让我们向ChatGPT小伙伴简化指令，只取所需部分。

この作業で必要なDockerfileの基本文法を一つずつ教えてくれる？

もちろんです。Dockerfileを作成する際に使われる基本的な文法や命令をいくつか紹介します。各命令の意味を理解することで、Dockerfileを自分で作成する際の指針になります。それぞれの命令は、Dockerfileにおける特定のステップや操作を指定するために使用されます。

FROM
用途: ベースイメージを指定します。例えば、FROM debian:latestは最新のDebianイメージをベースとして使用することを意味します。
例: FROM debian:latest

WORKDIR
用途: コンテナ内の作業ディレクトリを指定します。このディレクトリは、ビルド中の命令が実行される場所です。
例: WORKDIR /app

COPY
用途: ファイルやディレクトリをホストマシンからコンテナのファイルシステムにコピーします。
例: COPY . /app

RUN
用途: イメージビルド中にコマンドを実行します。例えば、パッケージのインストールや設定ファイルの編集などに使用されます。
例: RUN apt-get update && apt-get install -y python3

CMD
用途: コンテナが起動されたときに実行されるデフォルトのコマンドを指定します。Dockerfileには一つのCMD命令のみが有効です。
例: CMD ["python3", "script.py"]

これらの命令を組み合わせて、Dockerfileを作成します。各命令の目的や使用方法を理解することで、Dockerfileの作成過程がより明確になります。特定の目標に合わせてこれらの命令を適用する方法を考えてみてください。途中で疑問があれば、質問してくださいね。

你已经大大地缩小了选项，只剩下了五个。

嗯，从以前的回答可以看出，FROM选取的是基于Debian镜像，RUN指令用于安装Python3和Numpy。那么，WORKDIR、COPY和CMD这三个指令对于本次需求是否必要呢？让我们询问一下这个问题。显然，最好能够降低初始阻碍。

今回の場合WORKDIRとCOPYは必要かな？
今回の用途を教えて欲しい。

ChatGPT回答了三个指令的用例，但由于与题目无关，故略。

なるほど、ただPython３とライブラリを入れるだけでいいなら使わなくてもいいかな？

その通りです。もし目的が単にDebianベースのDockerイメージにPython 3と特定のライブラリ（NumpyとMatplotlib）をインストールするだけであれば、WORKDIRやCOPY命令は必ずしも必要ではありません。これらの命令は、特定の作業ディレクトリを設定したり、ホストマシンからコンテナにファイルをコピーする必要がある場合に使用します。

Pythonとライブラリのインストールのみを目的とする場合、FROM、RUN、およびCMD（必要に応じて）といった基本的な命令に集中することになります。具体的には、以下のようになります：

FROM: Debianベースのイメージを選択します。
RUN: Python 3と必要なライブラリ（NumpyとMatplotlib）をインストールするための命令を記述します。
このシンプルなアプローチは、特定のPythonスクリプトを実行するための追加ファイルがない場合や、コンテナ内の特定の作業ディレクトリを設定する必要がない場合に適しています

似乎只需要使用FROM和RUN命令就可以创建所需的容器镜像。
首先，让我们试着用想象力写一下。
不需要考虑版本之类的细节，只是随便写一下。
这只是一个练习。

FROM debian:latest

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
RUN pip install numpy matplotlib

如果尝试使用此Dockerfile进行构建，将会出现错误并无法构建。
如果您想了解原因，请参考下面的博客中有详细的说明。
在本文中，我们将采用”–break-system-packages”选项作为临时解决方法（因为我还没完全理解）。

 

附加说明：关于创建容器映像时的层

为了最佳实践，尽可能将RUN命令进行整合。这样可以减少层数，并且能有效利用缓存。
虽然我还没有达到能够解释的水平，但请只是大概知道就好。
为了可读性，这次将RUN分为两部分。

ChatGPT，帮我构建Dockerfile吧~

写得还不错吧，对 Dockerfile 的编写满意吗？

この後はどうしたらいい？

素晴らしいです！Dockerfileの基本的な構造は良い形になっています。次に進む前に、いくつかの小さな調整が必要です。そして、その後のステップについて説明します。

Dockerfileの調整
python3-pipのインストール:
Debianイメージにはデフォルトでpipが含まれていないため、pipもインストールする必要があります。これにはpython3-pipパッケージを追加します。

Dockerfileは次のようになります：

Dockerfile
FROM debian:latest

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
RUN pip install numpy matplotlib

次のステップ
Dockerfileが準備できたら、次はDockerイメージのビルドとコンテナの実行に進みます。

イメージのビルド:
Dockerfileが存在するディレクトリで、以下のコマンドを実行してDockerイメージをビルドします。イメージには適当な名前（例：my_python_app）を付けます。

docker build -t my_python_app .

コンテナの実行:
ビルドされたイメージからコンテナを実行します。このコンテナはPythonと必要なライブラリがインストールされた環境を提供します。

コンテナを実行するための基本的なコマンドは以下の通りです：

docker run -it my_python_app

このコマンドは、my_python_appという名前のイメージを使用してコンテナを起動します。-itオプションは、インタラクティブなターミナルセッションを提供します。

これらのステップにより、DebianベースのDockerコンテナでPython環境を使用することができます。何か不明点や追加で知りたいことがあれば、お気軽にお尋ねください。

下面是ChatGPT的命令做了什么。

-t はコンテナイメージに名前：タグ名をつけます。
小文字で入力する必要があります。タグ名はオプションです。
. はPATHを指しています。
dockerは指定されたPATHもしくはURLにある一連のファイルを参照します。

-it は標準入力を開きtty(端末デバイス)を使う事を意味します。
-it なしで起動した場合バックグラウンドでコンテナが起動している状態になり、ターミナルからすぐにコマンド入力ができません。
その場合手っ取り早い解決方法として改めてdocker run -it コンテナイメージ名しましょう。

您可以在Docker文档中获取更准确的信息。
https://matsuand.github.io/docs.docker.jp.onthefly/engine/reference/commandline/build/
https://matsuand.github.io/docs.docker.jp.onthefly/engine/reference/commandline/run/

我们来进行Docker构建和运行

docker build -t my_python_app .

是的，应该发生了错误。
关于错误原因，如前所述。

在写这篇文章时，我们也可以解决这个错误。但我选择保留它的原因是因为我想要传达的信息是“尽管ChatGPT非常聪明，但我们仍然需要人的帮助”。ChatGPT没有完美地完成的部分，我们自己来调查。

我会进行修改。

FROM debian:latest

RUN apt-get update && apt-get install -y python3 python3-pip
RUN pip install --break-system-packages numpy matplotlib

我添加了一个名为“–break-system-packages”的选项来安装pip。

然后再一次 yī cì)

docker build -t my_python_app .

只需要一个选项的话，可以将以下句子进行汉语本地化改写为：「这次应该成功创建了容器镜像。需要确认是否已经成功创建。」

docker images

请使用该命令来查看已创建的容器镜像列表，以确认是否存在 my_python_app。

现在是时候启动容器镜像了。

docker run -it my_python_app

开机后，让我们按以下方式进行操作确认。

root@3ee08bae079d:/# python3
Python 3.11.2 (main, Mar 13 2023, 12:18:29) [GCC 12.2.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy as np
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> np.exp(10)
22026.465794806718
>>> plt.plot([1,2,10,18,19,20])
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x7f34263b9690>]
>>> plt.show()

我确认Python3、Numpy和Matplotlib已经正确安装。

辛苦了。
在这里与Docker达成和解：结束与ChatGPT共同创建Dockerfile的工作。

我试着写了一下的感想

当我回顾参与Advent Calendar的第一次经历时，虽然没有赶上午夜的截止日期，但我能够一直写到最后，我觉得这是一次很好的经历。

通过这个过程，我再次感受到在向人们解释某个事物时，需要多么精确的知识。尤其是在无法找到根本解决方案的错误或最终只能交给文档处理的部分，我想要进行学习。

另外，ChatGPT是一款非常方便的工具，但通过撰写这篇文章，我深切地意识到人类的角色仍然非常重要。为了有效地使用ChatGPT，我也希望能够扎实掌握基础知识。

文献资料

 

最终

实际上，Matplotlib图形没有被显示出来对吧。
下一步，请尝试编辑Dockerfile以便能够显示该图形！