[M1 Mac] Cómo crear un entorno Python con VScode + Docker (contenedor de análisis de datos / aprendizaje automático)

La última vez, resumí tres métodos principales para construir un entorno para python en M1 mac.

Para habilitar el desarrollo de aplicaciones usando Django / Flask y la ejecución de programas para aprendizaje automático / ciencia de datosEstos son los pasos para crear un entorno Python usando Docker y Visual Studio Code (VScode) (hasta conectarse a + Jupyter notebook).

Razón para Docker + VScode

Con Docker, puede crear y ejecutar un entorno virtual con un peso relativamente ligero mientras lo gestiona fácilmente con un contenedor.Además, si usa contenedores separados para cada proyecto, puede prevenir el riesgo de daño ambiental debido a conflictos de dependencia que a veces ocurren en Anaconda.

En código de Visual Studio,Puede usar la capacidad de acceder al intérprete de Python dentro de un contenedor Docker de forma predeterminada.. El Pycharm IDE (entorno de desarrollo integrado) más popular en Python debe ser una versión paga (alrededor de 1 yenes al año). VScode cuenta con la segunda participación de mercado más grande y es un IDE tan fácil de usar como Pycharm.

¿Cuál es el entorno de desarrollo número uno para Python, según lo preguntado por más de 2 desarrolladores?

Procedimiento para construir un entorno Python usando Docker y VScode

  1. Instalación de Docker
  2. Instalar el código y las extensiones de Visual Studio
  3. Intente conectar Vscode y el contenedor Docker

1. Instale Docker

Documentación oficial de DockerInstale la aplicación de acuerdo con (los siguientes contenidos son los mismos).

Primero, prepare Rosetta2 antes de instalar la ventana acoplable.Ejecute el siguiente comando en la terminal:

 softwareupdate --install-rosetta

Con suerte, dirá "actualización de software –install-rosetta", así que continúeDocker para silicona de AppleInstala la aplicación.

acoplador para silicona de manzana

Cuando abra Docker, se le pedirá una contraseña, así que ingrésela.

2. Visual Studio CodeE instalación de extensiones

página de microsoftObtenga VScode e instálelo también.

Cuando abra VScode, reconocerá el idioma sin permiso e instalará el complemento de localización en japonés, así que permítalo.Luego agregue la extensión "contenedores remotos".

3. Intente conectar Vscode y el contenedor Docker

Ejecute el siguiente comando desde la terminalCentro acoplableからContenedor para jupyter lab (notebook) basado en minicondaVoy a conseguirlo.

docker pull jupyter/scipy-notebook

Aquí se puede crear cualquier contenedor. Si busca Docker Hub, encontrará una variedad de contenedores Anaconda y Pytorch.

Cuando abre "Imagen" de la aplicación Docker, se crea una nueva imagen, así que ingrese la opción "Ejecutar" → para ejecutar el contenedor.

  • Nombre del contenedor: nombre del contenedor favorito
  • Host local: 8888 (puerto para conectarse al contenedor, lo que sea)
  • Volumen: especifiqué la carpeta en usuario / aplicación por el momento (configúrelo si desea compartir el volumen con el local)
Opciones de contenedor de Docker

En la paleta de comandos de VAcode (Comando + Mayús + P), "RemoteContenedoresAdjuntar a Contenedor en ejecuciónConectará VScode al contenedor y mostrará una nueva ventana de VScode. Si desea agregar un paquete de Python, opere desde esta terminal.

Intente abrir el cuaderno de Jupyter

Mientras se ejecuta el contenedor, el navegador dice "http://localhost:8888/", Se muestra la siguiente página.

Pantalla de inicio de sesión en el cuaderno Juupyter

La contraseña de inicio de sesión (token) está en el "registro" que puede ver cuando hace clic en el contenedor, así que búsquelo e inicie sesión (la parte OOOOO de "http: // ~~~~ /? Token = OOOOO")

Pantalla de registro del contenedor Docker

El resto es una pantalla familiar, así que no creo que necesite explicación.

Después de iniciar sesión en el cuaderno de Jupyter

Así es como se crea un entorno Python con VisualStudioCode + Docker.