Pythonを使ってプログラミングをする場合、実行環境を整えることが重要です。今回は、Dockerを使ってPythonの実行環境を簡単に作成する方法を解説します。

Dockerをインストールする

Dockerを使ってPythonの実行環境を作るには、まずDockerをインストールする必要があります。Dockerは、Linux、Mac、Windowsの各プラットフォームで利用可能です。Dockerをダウンロードしてインストールしましょう。

docker-compose.ymlを作成する

次に、docker-compose.ymlを作成します。docker-compose.ymlは、Docker Composeの設定ファイルで、Dockerイメージやコンテナを定義することができます。以下のような内容でファイルを作成します。

version: '3'
services:
  jupyter:
    image: jupyter/datascience-notebook
    ports:
      - "8888:8888"
    volumes:
      - .:/home/jovyan/work

この設定では、jupyter/datascience-notebookをベースにしたDockerコンテナを作成します。また、ポート番号8888をホストとコンテナでマッピングして、Jupyter Labにアクセスできるようにします。

Dockerコンテナを作成する

docker-compose.ymlを作成したら、次にDockerコンテナを作成します。以下のコマンドを実行して、Dockerコンテナを作成しましょう。

docker-compose up

このコマンドを実行すると、docker-compose.ymlに定義されたDockerイメージをベースに、Dockerコンテナが作成されます。Dockerコンテナの起動には少し時間がかかる場合があります。

Jupyter Labにアクセスする

Dockerコンテナが起動したら、localhost:8888にアクセスしてJupyter Labにログインできます。Jupyter Labには、Pythonのコードを書いたり、実行したりすることができます。

以上で、Dockerを使ってPythonの実行環境を作成する方法が解説できました。この方法を使えば、手軽にPythonの開発環境を作成することができます。ぜひ、試してみてください。