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データ分析（データサイエンス）に必要な環境（Jupyter Lab）を一発で整えるワンライナー

Docker使いましょう。 GitHubで公開されている、Dockerイメージのテンプレートからコンテナを起動するだけで、データ分析に大抵の場合に必要なPythonのライブラリ（例えば、Pandas、Numpy等）が一式揃った環境を用意できます。 Dockerさえインストールされていれば、プラットフォームを問わず使用できるので便利です。また、全てコンテナ内でモノが揃うので、ホストOSの環境を汚すこともありません。ホストOSに、Pythonがインストールされている必要すらないのです。 docker run --rm -p 10000:8888 -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes -v "$PWD":/home/jovyan/work jupyter/datascience-notebook:9b06df75e445 ホストOSで8888番ポートを既に使用している場合、競合するため適宜変更してください。また、環境変数であるJUPYTER_ENABLE_LABをyesに設定することで、Jupyter Notebookの代わりにLabを起動できます。また、カレンとディレクトリをコンテナにマウントするため、作業ディレクトリ（例えば、ノートブックが存在するディレクトリ）に移動してから起動しましょう。

#docker #コンテナ #データ分析 #ホスト #notebook
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Docker for Macのホスト、コンテナー間の同期が遅い問題をDocker標準機能で解決する

photo credit: maijou2501 Docker-4 via photopin (license) 弊サイトでは、Mac の WordPress 開発環境の構築にDocker For Mac | Dockerをオススメしています。弊サイトでも、Docker で作る最強・最速のローカル WordPress 環境で、Docker の基本的な操作方法から、WordMove による本番環境と開発環境の同期方法までご紹介していますが、Docker for Mac には 1 点問題がありました。それは、ホスト側（Mac）からコンテナー側にマウントしているボリュームの同期速度が遅い点。ホスト側のファイルを更新するだけで、コンテナー側のファイルを更新できるため非常に便利なのですが、Docker のファイルシステム（osxfs）の仕様上、ファイル更新からコンテナーへの反映までにラグがありました。

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