Construction d'un environnement d'analyse de données Python facile avec Windows10 Pro x VS Code x Docker

Aperçu

Vous détestez créer un environnement, non? Je déteste ça à un niveau fou parce que je suis une mauvaise personne qui fait des erreurs et passe quelques jours sans hésitation. Si j'essaie de trouver un non-ingénieur qui travaille avec moi pour faire un travail d'analyse que je suis un ingénieur faible mais fou, je peux être poignardé par derrière. C'est pourquoi j'ai créé un titre qui semble pouvoir être détourné dans une certaine mesure, je vais donc l'afficher sous forme de mémorandum.

** Fournir aux non-ingénieurs un environnement dans lequel ils peuvent écrire Python comme Jupyter Notebook sur VS Code **

Je vise cela.

Cela pourrait être bon pour une telle personne de lire

――Je souhaite créer facilement un environnement Python

Je souhaite utiliser Visual Studio Code principalement ――Je ne veux pas consacrer d'efforts à la construction de l'environnement ――Je souhaite que les non-ingénieurs analysent facilement les données à l'aide de Python. ――Si tu peux, je veux seulement (je ne veux pas)

(Nous n'expliquons pas chaque logiciel ou détails techniques)

Environnement prérequis

OS: Windows 10 Professionnel 64 bits (pour utiliser la fonction Hyper-V lors de l'utilisation de Docker)

Environnement

En gros, le flux suivant.

Obtenez la structure de dossiers qui est à la base de l'environnement
Installation et configuration de Docker Desktop pour Windows
Installation et configuration de Visual Studio Code
Création de l'environnement

1. Obtenez la structure de dossiers qui est à la base de l'environnement

J'ai préparé une structure de dossiers et les fichiers nécessaires à utiliser comme base dans GitHub, alors placez-la dans n'importe quel dossier par clonage ou téléchargement (dans mon cas, créez un dossier pour Git sous le lecteur C) https://github.com/m0p1nt/ds_base_env_for_vscode

Modifiez la valeur de l'attribut name de devcontainer.json à votre guise.

2. Installation et configuration de Docker Desktop pour Windows

Comme d'autres contributeurs ont déjà écrit des articles faciles à comprendre pour la construction de l'environnement, seule la procédure approximative (le site de référence est dans le supplément ci-dessous).

Activer Hyper-V Cochez «Hyper-v» dans le «Panneau de configuration» -> «Programmes et fonctionnalités» -> «Activer ou désactiver les fonctionnalités de Windows» (redémarrer lorsque vous y êtes invité) ).
Téléchargez et installez le programme d'installation à partir du site de téléchargement Docker Desktop pour Windows
Paramètres de montage du lecteur
(1) Ouvrez l'écran de configuration avec [Paramètres] depuis l'icône Docker en bas à droite de la barre des tâches Widndows (s'il n'y a pas d'icône, démarrez Docker et vérifiez à nouveau).
(2) Vérifiez l'autorisation de montage pour le lecteur sur lequel est placé le dossier de l'environnement d'analyse.

3. Installation et configuration de Visual Studio Code

Téléchargez et installez le programme d'installation à partir du Site de téléchargement de Visual Studio Code
Ajout de l'extension Remote --Containers

4. Création de l'environnement

Cliquez sur l'icône verte en bas à gauche de l'écran VS Code et sélectionnez Remote-Containers: Open Folder in Container ....

Sélectionnez le dossier placé dans "1. Récupérez la structure de dossiers qui est la base de l'environnement" ci-dessus.

Un nouvel écran sera lancé et la construction de l'environnement commencera, alors attendez quelques minutes et vous avez terminé.

C'est pratique car il peut être utilisé comme un bloc-notes Jupyter sur VS Code.

Pour le fermer, cliquez sur l'icône verte en bas à gauche et sélectionnez «Terminer la connexion à distance».

Supplément

--Si vous souhaitez ajouter une bibliothèque Python → Installer avec la commande pip sur le terminal VS Code Si vous voulez que d'autres voient l'ajout de la bibliothèque, sur le terminal VS Code, $ pip freeze > .devcontainer/requirements.txt Vous pouvez lister les bibliothèques installées avec.

--Si vous souhaitez ajouter des extensions VS Code → Modifiez l'attribut extensions de devcontainer.json Le nom correspond à la valeur indiquée dans la figure ci-dessous lors de la recherche d'une fonction étendue. (Exemple: pour l'extension Python)