[M1 Mac] Come costruire un ambiente Python con VScode + Docker (analisi dei dati/contenitore di apprendimento automatico)

L'ultima volta, ho riassunto tre metodi principali per creare un ambiente per Python su M1 mac.

Per abilitare lo sviluppo di applicazioni utilizzando Django/Flask e l'esecuzione di programmi per machine learning/data scienceEcco i passaggi per creare un ambiente Python usando Docker e Visual Studio Code (VScode) (fino alla connessione a + notebook Jupyter).

Motivo per Docker + VScode

Con Docker, puoi creare ed eseguire un ambiente virtuale con un peso relativamente leggero, gestendo allo stesso tempo facilmente con un container.Inoltre, se utilizzi contenitori separati per ogni progetto, puoi prevenire il rischio di danni ambientali dovuti a conflitti di dipendenza che a volte si verificano in Anaconda.

Nel codice di Visual Studio,Puoi usare la possibilità di accedere all'interprete Python all'interno di un contenitore Docker per impostazione predefinita.. Il più popolare IDE (Integrated Development Environment) Pycharm in Python deve essere una versione a pagamento (circa 1 yen all'anno). VScode vanta la seconda quota di mercato più grande ed è un IDE facile da usare come Pycharm.

Qual è l'ambiente di sviluppo numero uno per Python, come richiesto da oltre 2 sviluppatori?

Procedura per la creazione di un ambiente Python utilizzando Docker e VScode

  1. Installazione Docker
  2. Installa Visual Studio Code ed estensioni
  3. Prova a connettere Vscode e il contenitore Docker

1. Installa Docker

Documentazione ufficiale di DockerInstalla l'app in base a (i seguenti contenuti sono gli stessi).

Innanzitutto, prepara Rosetta2 prima di installare la finestra mobile.Esegui il seguente comando nel terminale:

 softwareupdate --install-rosetta

Si spera che dica "aggiornamento software –install-rosetta", quindi continuaDocker per Apple silicioInstalla l'applicazione.

docker per apple silicone

Quando apri Docker, ti verrà chiesta una password, quindi inseriscila.

2. Codice di Visual StudioE installazione di estensioni

pagina MicrosoftOttieni VScode da e installalo anche tu.

Quando apri VScode, riconoscerà la lingua senza permesso e installerà il plug-in di localizzazione giapponese, quindi consentilo.Quindi aggiungi l'estensione "contenitori remoti".

3. Prova a connettere Vscode e il contenitore Docker

Esegui il seguente comando dal terminaleHub Dockerか らContenitore per laboratorio jupyter (notebook) basato su minicondaLo prenderò.

docker pull jupyter/scipy-notebook

Qualsiasi contenitore può essere creato qui. Se cerchi Docker Hub, troverai una varietà di contenitori Anaconda e Pytorch.

Quando apri "Immagine" dell'applicazione Docker, viene creata una nuova immagine, quindi inserisci "Esegui" → opzione per eseguire il contenitore.

  • Nome contenitore: nome contenitore preferito
  • Host locale: 8888 (porta per connettersi al contenitore, qualunque cosa)
  • Volume: per il momento ho specificato la cartella sotto utente/applicazione (impostare se si desidera condividere il volume con locale)
Opzioni del contenitore Docker

Nella tavolozza dei comandi VAcode (Comando + Maiusc + P), "Remote-Tecnologie Containerallegare a Contenitore in esecuzioneCollegherà VScode al contenitore e farà apparire una nuova finestra VScode. Se vuoi aggiungere un pacchetto Python, opera da questo terminale.

Prova ad aprire il taccuino Jupyter

Mentre il contenitore è in esecuzione, il browser dice "http://localhost:8888/", Viene visualizzata la pagina seguente.

Schermata di accesso al notebook Juupyter

La password di accesso (token) si trova nel "log" che puoi vedere quando fai clic sul contenitore, quindi trovalo e accedi (la parte OOOOO di "http: // ~~~~ /? Token = OOOOO")

Schermata di registro del contenitore Docker

Il resto è uno schermo familiare, quindi non credo che abbia bisogno di spiegazioni.

Dopo aver effettuato l'accesso al notebook Jupyter

Ecco come creare un ambiente Python con VisualStudioCode + Docker.