[M1 Mac] Как создать среду Python с VScode + Docker (контейнер для анализа данных / машинного обучения)

2021 год 9 месяц 7 день

В прошлый раз я резюмировал три основных метода создания среды для Python на M1 mac.

Уметь разрабатывать приложения с использованием Django / Flask и выполнять программы для машинного обучения / науки о данных.Вот шаги по созданию среды Python с использованием Docker и Visual Studio Code (VScode) (вплоть до подключения к + Jupyter notebook).

Причина для Docker + VScode

С помощью Docker вы можете создавать и запускать виртуальную среду с относительно легким весом, легко управляя ею с помощью контейнера.Кроме того, если вы используете отдельные контейнеры для каждого проекта, вы можете предотвратить риск нанесения ущерба окружающей среде из-за конфликтов зависимостей, которые иногда возникают в Anaconda.

В коде Visual Studio,Вы можете использовать возможность доступа к интерпретатору Python внутри контейнера Docker по умолчанию... Самая популярная IDE (интегрированная среда разработки) Pycharm в Python должна быть платной версией (около 1 2 иен в год). VScode занимает второе место на рынке и является такой же простой в использовании IDE, как Pycharm.

Какая среда разработки Python является номер один, по мнению более чем 2 4000 разработчиков?

Процедура построения среды Python с использованием Docker и VScode

1. Установка Docker
2. Установите код Visual Studio и расширения
3. Попробуйте подключить контейнер Vscode и Docker

1. Установите Docker.

Официальная документация DockerУстановите приложение в соответствии с (следующее содержимое одинаково).

Во-первых, подготовьте Rosetta2 перед установкой докера.Выполните в терминале следующую команду:

 softwareupdate --install-rosetta

Надеюсь, там будет написано «обновление программного обеспечения - установка-розетка», так что продолжайтеДокер для кремния AppleУстановите приложение.

Когда вы откроете Docker, вам будет предложено ввести пароль, поэтому введите его.

2. Visual Studio CodeИ установка расширений

страница MicrosoftПолучите VScode и установите его.

Когда вы открываете VScode, он распознает язык без разрешения и устанавливает плагин японской локализации, поэтому разрешите его.Затем добавьте расширение «удаленные контейнеры».

3. Попробуйте подключить Vscode и контейнер Docker.

Выполните следующую команду из терминалаДокер ХабからКонтейнер для jupyter lab (notebook) на базе minicondaЯ получу это.

docker pull jupyter/scipy-notebook

Здесь можно создать любой контейнер. Если вы поищете Docker Hub, вы найдете множество контейнеров Anaconda и Pytorch.

Когда вы открываете «Образ» приложения Docker, создается новый образ, поэтому введите «Выполнить» → вариант, чтобы запустить контейнер.

• Имя контейнера: любимое имя контейнера.
• Локальный хост: 8888 (порт для подключения к контейнеру, что угодно)
• Объем: я указал папку под пользователем / приложением на данный момент (установите, если вы хотите поделиться томом с локальным)

В палитре команд VAcode (Command + shift + P) "Удаленный–Контейнеры: Прикреплять в Запуск контейнераПодключит VScode к контейнеру и откроет новое окно VScode. Если вы хотите добавить пакет python, работайте с этого терминала.

Попробуйте открыть блокнот Jupyter

Пока контейнер запущен, браузер сообщает: "http://localhost:8888/", Отобразится следующая страница.

Пароль для входа (токен) находится в "журнале", который вы можете увидеть, щелкнув контейнер, поэтому найдите его и войдите в систему (часть OOOOO "http: // ~~~~ /? Token = OOOOO")

Остальное - знакомый экран, поэтому не думаю, что он нуждается в пояснениях.

Вот как создать среду Python с помощью VisualStudioCode + Docker.