ITエンジニアとして経験・学習したこと

Docker Composeを利用してPythonプログラムを実行してみた

purin_it

Docker Composeを利用すると、複数のDockerコンテナを一度に操作することができる。

今回は、Docker Composeを利用してPython実行環境を作成し、Pythonプログラムを実行してみたので、その手順を共有する。

なお、Docker Composeの詳細は、以下のサイトを参照のこと。
https://www.kagoya.jp/howto/cloud/container/dockercompose/

前提条件

以下の手順に従って、Windows端末上に、Docker Desktopをインストール済であること。

Windows端末上に「Docker Desktop」をインストールしてみた「Docker Desktop」とは、ローカル環境にDockerコンテナを用いた開発環境を導入するためのソフトウェアのことをいう。今回は...

Docker Composeを利用したPythonプログラムの実行

Docker Composeを利用してDockerコンテナを起動し、DockerコンテナにログインしPythonプログラムを実行できるようにする。その手順は、以下の通り。

1) 以下のように、特定のフォルダ内に「Dockerfile」「docker-compose.yml」、インストールするPythonライブラリ「requirements.txt」、実行するPythonプログラム「decision_tree_sample.py」を配置する。
なお、Docker Composeを利用するため、今回は「docker-compose.yml」が必要になる。

「docker-compose.yml」の内容は以下の通りで、文字コードをUTF-8としている。

# docker-composeで使用するバージョン
version: '3'
services:
  # サービス名
  python_compose_test:
    # Dockerfileのパス(既存のイメージを利用しない場合に指定)
    build: .
    # Dockerコンテナ名
    container_name: 'python_compose_test'
    #「docker container run -it -d (Dockerイメージ名)」の-itオプションを指定
    stdin_open: true
    tty: true
    # Dockerコンテナが停止した時に再起動する
    restart: always
    # ローカルとコンテナ上のファイルを共有する
    volumes:
      - '.:/usr/local/python'

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# docker-composeで使用するバージョン

version: '3'

services:

# サービス名

python_compose_test:

# Dockerfileのパス(既存のイメージを利用しない場合に指定)

build: .

# Dockerコンテナ名

container_name: 'python_compose_test'

#「docker container run -it -d (Dockerイメージ名)」の-itオプションを指定

stdin_open: true

tty: true

# Dockerコンテナが停止した時に再起動する

restart: always

# ローカルとコンテナ上のファイルを共有する

volumes:

- '.:/usr/local/python'

上記以外のソースコードは、以下の記事と同様となる。

PythonのDockerイメージでPythonプログラムを実行してみたDocker公式のDockerレジストリ「Docker Hub」には、さまざまなDockerイメージが格納されている。今回は、P...

2) コマンドプロンプトを起動し、「Dockerfile」「docker-compose.yml」が入っているフォルダに移動後、「docker compose up -d --build」コマンドを実行し、Dockerイメージを作成する。

なお、オプション「--build」で、Dockerコンテナの開始前にDockerイメージを構築するようにし、オプション「-d」で、コンテナをバックグラウンドで起動するようにしている。

3)「docker image ls」コマンドで、2)で作成されたDockerイメージを確認する。また、「docker container ls」コマンドで、2)で作成・起動されたDockerコンテナを確認する。

Docker Desktop上でも、以下のように、2)で作成されたDockerイメージと、2)で作成・起動されたDockerコンテナが確認できる。

Docker Composeを利用したPythonプログラムの実行_3_3

4)「docker-compose exec (コンテナ名) bash」を実行すると、以下のように、2)で起動したDockerコンテナにログインすることができる。

5) 2)で起動したDockerコンテナ内で、Pythonプログラム「decision_tree_sample.py」を実行すると、プログラムが正常終了し、画像ファイル「decision_tree_graph.png」が出力されることが確認できる。

このとき、「docker-compose.yml」の「volumes」の設定により、ローカルに「decision_tree_graph.png」が作成されているのが確認できる。

Docker Composeを利用したPythonプログラムの実行_5_3

6) exitコマンドを実行すると、以下のように、2)で起動したDockerコンテナからログアウトできる。

このとき、Dockerコンテナは以下のように、まだ起動中であることが確認できる。

（Docker Desktop上）

7) Dockerコンテナを終了するには、「docker-compose down」コマンドを実行する。

8) Dockerコンテナを終了すると、以下のように、Dockerコンテナは無くなり、Dockerイメージが残っていることが確認できる。

（Docker Desktop上）

Docker Composeを利用したPythonプログラムの実行_8_3

（Docker Desktop上）

要点まとめ

Docker Composeを利用すると、複数のDockerコンテナを一度に操作することができて便利である。