【M1 Mac】如何用VScode+Docker搭建Python环境（数据分析/机器学习容器）

上次总结了在M1 mac上搭建python环境的三种主要方法。

能够使用 Django / Flask 开发应用程序并执行机器学习 / 数据科学程序以下是使用 Docker 和 Visual Studio Code (VScode) 构建 Python 环境的步骤（直到连接到 + Jupyter notebook）。

Docker + VScode 的原因

使用 Docker，您可以构建和执行一个相对较轻的虚拟环境，同时使用容器轻松管理它。此外，如果您为每个项目使用单独的容器，则可以防止因 Anaconda 中有时发生的依赖冲突而导致环境破坏的风险。

在 Visual Studio 代码中，默认情况下，您可以使用访问 Docker 容器内的 Python 解释器的功能.. Python中最流行的IDE（集成开发环境）Pycharm需要付费版（一年约1万日元）。 VScode 拥有第二大市场份额，是一款与 Pycharm 一样易于使用的 IDE。

超过 2 名开发人员询问 Python 的第一开发环境是什么？

使用 Docker 和 VScode 构建 Python 环境的过程

  1. Docker安装
  2. 安装 Visual Studio Code 和扩展
  3. 尝试连接 Vscode 和 Docker 容器

1. 安装 Docker

官方 Docker 文档安装应用程序（以下内容相同）。

首先，在安装 docker 之前准备 Rosetta2。在终端中运行以下命令：

 softwareupdate --install-rosetta

希望它会说“软件更新–install-rosetta”，所以继续用于 Apple 芯片的 Docker安装应用程序。

用于苹果硅的码头工人

当您打开 Docker 时，系统会要求您输入密码，因此请输入密码。

2. Visual Studio代码和安装扩展

微软页面从中获取 VScode 并安装它。

当你打开VScode时，它会在未经许可的情况下识别语言并安装日语本地化插件，所以允许它。然后添加扩展名“远程容器”。

3.尝试连接Vscode和Docker容器

从终端运行以下命令Docker中心から基于 miniconda 的 jupyter 实验室（笔记本）容器我会得到它。

docker pull jupyter/scipy-notebook

可以在此处创建任何容器。 如果您查找 Docker Hub，您会发现各种 Anaconda 和 Pytorch 容器。

当您打开 Docker 应用程序的“镜像”时，会创建一个新镜像，因此输入“运行”→选项以执行容器。

  • 容器名称：最喜欢的容器名称
  • 本地主机：8888（连接到容器的端口，随便）
  • 卷：我暂时指定了用户/应用程序下的文件夹（如果要与本地共享卷设置）
Docker 容器选项

在 VAcode 命令面板（Command + shift + P）中，“远程–集装箱: 附 至 运行容器将 VScode 连接到容器并打开一个新的 VScode 窗口。 如果要添加python包，请从该终端进行操作。

尝试打开 Jupyter 笔记本

当容器运行时，浏览器显示“http://localhost:8888/", 显示如下页面。

登录 Juupyter 笔记本的屏幕

登录密码（token）在点击容器可以看到的“log”里面，所以找到并登录（“http://~~~~/?Token = OOOOO”的OOOOO部分）

Docker 容器的日志画面

其余的都是熟悉的画面，所以我认为不需要解释。

登录 Jupyter notebook 后

以上就是VisualStudioCode+Docker搭建Python环境的方法。

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