はじめに

Python環境を構築していない人に、「Jupyter開いてみて！」ってお願いすることがまれにあります。

そのときに、

• pyenvのinstall

• python3のinstall

pandas, Jupyterのinstall

などをお願いするのがとてもしんどいです。(たまに意図しないエラーでることもあるので)

Dockerを使おう！

Dockerが入っている前提ですが、Dockerが入っていれば1コマンドで立ち上がります

※ macOSの場合、Dockerのinstallはこの記事あたりを参考に！brewですぐinstallできます

Homebrew で macOS に Docker をインストールして Hello world

DockerでJupyterを立ち上げてアクセスする方法

Dockerのimageは
https://hub.docker.com/r/jupyter/datascience-notebook/
から拝借します。pandasなど必要なライブラリがほぼ入っているので、容量は食うもののストレスレスで分析・描画できます。

以下Usage.

DockerでJupyterを立ち上げ．(http://localhost:9999 にアクセスすればJupyterみれる )

docker run -d --name notebook -v $PWD:/home/jovyan -p 9999:8888 jupyter/datascience-notebook

tokenを取得(http://localhost:9999 にアクセスしたときに聞かれる)

docker logs notebook 2>&1 | grep 'http://127.0.0.1:8888/?token=' 2>&1 | sed -e "s/^.*token=\(.*\).*$/\1/" 2>&1 | sed -n -e \$p

Dockerコンテナを落として削除(使い終わったら消しといたほうがいい)

docker stop notebook && docker rm notebook

Dockerで使ってないコンテナやイメージを全整理(削除)する(ストレージ食うので)

docker system prune

Dockerのゴミ削除

Dockerを使った環境作りの際、いろいろ試行錯誤しているとゴミがたまり、稀に50GBくらい食ってることがあります。
基本docker system pruneを定期的にしていれば大丈夫ですが、ここあたりの記事も参考に！

Docker一括削除コマンドまとめ