Template per container orientato alla Spatial Data Science con Python, comprensivo delle principali librerie e di un ambiente JupyterLab.
- La containerizzazione garantisce un ambiente JupyterLab coerente, eliminando i problemi di compatibilità
- JupyterLab containerizzato semplifica la condivisione e la collaborazione eliminando la necessità di configurare manualmente l'ambiente
L'unico requisito è avere Docker sul proprio computer
- Lanciare Docker
- Scaricare ed estrarre (o clonare) il repository in locale
- Da terminale, spostarsi nella cartella scaricata ed eseguire la build
docker build . -t sds-box
La label sds-box può essere sostituita a piacimento, per esempio col nome del progetto per la quale la si vuole utilizzare.
Una volta creato il container (la prima volta potrebbe volerci qualche minuto dovuto all'installazione delle dipendenze) è possibile eseguirlo lanciando questo comando:
docker run -p 8888:8888 sds-box
Il terminale mostrerà un link che, una volta aperto nel browser, darà accesso all'ambiente Jupyter:
Per un utilizzo reale è il caso di mappare nel container una directory del sistema locale, ad esempio la directory del progetto su cui stiamo lavorando! Supponiamo di aver scaricato sds-box sul desktop, possiamo lanciarla in questo modo:
docker run -p 8888:8888 -v /Users/alessio/Desktop/sds-box/Projects:/app/Projects sds-box
il parametro -v indica a Docker che si vuole lanciare sds-box mappando una cartella del proprio computer (volume locale) all'interno del container. Usando il comando mostrato qui sopra, mapperemo la cartella locale "Projects" e tutte le sue sottocartelle all'interno del container. Tutto il contenuto di Projects, così come gli elementi che creeremo nel volume mappato, direttamente dall'ambiente Jupyter, resteranno sul computer e non verranno persi una volta spento il container.
All'interno della cartella Projects fornita col repository e mappata nell'esempio troverete dei notebook dimostrativi.
Ovviamente possiamo mappare qualunque altra cartella! Se volessimo mappare la cartella C:\Progetti\MioProgetto all'interno del container, potremmo scrivere:
docker run -p 8888:8888 -v C:\Progetti\MioProgetto:/app/MioProgetto sds-box
In questo modo creeremo la cartella MioProgetto all'interno della working directory (app) di sds-box che sarà mappata con la corrispondente cartella locale.
Il template è fatto in modo tale da poter essere personalizzato in modo piuttosto semplice. Aggiungi (o rimuovi!) i pacchetti che ti interessano modificando il file requirements.txt e ricrea il container col comanda build:
docker build . -t sds-box
L'idea di sds-box è nata dalla lettura di:
- https://docs.docker.com/guides/use-case/jupyter/
- https://www.geocorner.net/post/don-t-install-python-for-data-science-use-docker-instead
- https://www.geocorner.net/post/configuring-a-minimal-docker-image-for-spatial-analysis-with-python
- https://medium.com/@18bhavyasharma/setting-up-and-running-jupyter-notebook-in-a-docker-container-d2acd713ce66