도커에 파이썬 + Anaconda 환경 구축하기

가상화 기술에는 하이퍼바이저 기반과 컨테이너 기반이 있는데 도커는 컨테이너 기반입니다.

컨테이너의 개념에 대해서는 다른 포스팅에 자세히 설명해보도록 하겠습니다.

일단 저희는 환경 구축을 위해서 파이썬 + Anaconda 환경을 세팅하겠습니다.

다른 사람이 우분투에 아나콘다의 기본적인 패키지만 설치해놓은 미니콘다 이미지를 다운받아서 사용할 예정입니다.

도커에서 이미지를 가져오는 명령어는 pull 입니다.

그럼 다음처럼 docker pull continuumio/miniconda3으로 가져오도록 하겠습니다.

다운이 다 되고 이미지를 실행하겠습니다.

docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash를 입력하여 실행하도록 하겠습니다.

그럼 리눅스 환경이 되고 간단하게 파이썬 명령어를 한번 날려보겠습니다.

print(1+1)을 날렸더니 2가 출력이 되었네요.

이미지 환경에 다른 변경을 가해도 commit을 하지 않고 빠져 나오면 저장이 되지 않습니다.

따라서 초기 환경을 세팅해놓고 commit을 하도록 하겠습니다.

저희가 이 아나콘다에 설치할 것은 beautifulsoup과 requests 입니다.

pip install beautifulsoup4를 입력하여 설치하고

이후 pip install requests를 설치하였습니다(이미 설치가 되어있다고 하네요)

그리고 exit를 입력하여 빠져나옵니다.

이제 저장(commit)을 하기 위해 exit를 통해 빠져나온 후 dokcer ps -a를 실행하여 방금 실행했던 이미지의 id를 알아내야합니다.

그리고 commit 하는 방법은 다음과 같습니다. 

mlearn:init으로 명명을 했고 이후 실행할 때에는 저 이름을 사용하시면 됩니다.

이제 제 로컬 pc의 폴더를 마운트하여 실행해보겠습니다. 

이렇게 안하면 저 안에서 모두 개발을 해야하는데 그럼 너무 번거롭겠죠?

docker run -i -t -v 마운트할경로:이름 mlearn:init /bin/bash

저같은 경우는 $HOME/ai 폴더를 ai이름으로 마운트하였습니다.

그리고 ls를 쳐보니 ai가 실제로 들어와있네요^^

이제 저 안에서 파이썬 코드들을 짜놓고 아나콘다로 실행해보면 되겠습니다.

그럼 간단하게 웹사이트에서 이미지를 다운받는 예제를 실행해보겠습니다.

코드에서는 urllib의 request를 사용했습니다.

먼저 아까 로컬의 ai폴더에 아래의 코드 저장해놓습니다. (test.py)

import urllib.request

url = "https://cdn.namuwikiusercontent.com/s/a22a4f26506f0f90386205bd7d055fae6f0e69fd3800266d26e2

f38f4f2c0925a5e5b0b4454b284dd4061707ed79e1252dca94ebe7a7c3be59c3db746fb63670d245ecb063ec52e23e7af

e5e61fdb057?e=1534534636&k=Z-FEC_twCD7QRqoIQRi-8A"

savename = "img.png"

urllib.request.urlretrieve(url, savename)

print("sv")

그리고 다시 도커로 돌아와서 실행해보도록 하겠습니다.

(base) root@297884bdea04:/ai/ch1# python3 test.py

그럼 해당 경로에 img.png 이미지가 저장된 것을 확인하실 수 있습니다.