卒論生がanaconda + opencvでプログラムを作ろうと，Linux上で
$ conda install -c menpo opencv
としたが動画表示ができない。 opencvをbuildし直してffmpegと連携させる必要アリとのこと。 いろいろな事情でWindowsでもLinuxでもMacでも同じ環境でテストできるようにしたいので, Dockerでイメージを作っておくのが一番ラクかという結論に。
というわけで 以下はDockerイメージの作り方と使い方のメモ。
かなり適当な説明なので，正確なことはgoogle先生に聞いて下さい。
どこかの誰かのをそのまま使えれば, Dockerを起動してKitematicでインストールするのがお手軽だけど，なかなか思い通りのはないもので。。。
Dockerfileのあるディレクトリで以下を実行。
$ docker build --force-rm=true -t <イメージ名> .
--force-rm=true: ビルド中にできる中間コンテナを削除する。-t <イメージ名>: イメージ名の設定.で良い。プロキシ設定が必要なときには以下の指定する。
$ docker build --force-rm=true -t <イメージ名> --build-arg http_proxy=http://proxy:port --build-arg https_proxy=http://proxy:port .
docker run: 新しいコンテナにイメージを載せて実行。
状況に応じていろんなオプションがある。 一番単純な方法は以下。
$ docker run --rm <イメージ名>
--rmは終了後にコンテナを消すオプション。これをつけないとお掃除が必要になる。
juyter notebook等のwebアプリケーションを使うときはコンテナとホストのポート転送設定をする。
$ docker run -p 8080:8080 --rm <イメージ名>
ホスト側で作ったファイルをDocker上で見れるようにコンテナにマウントするには-vオプションで指定する。
$ docker run -v /Users/pochi/:/home/pochi/ --rm <イメージ名>
これで，ホスト上の/Users/pochiがDocker上の/home/pochiにマウントされる。
何度もbuildしていると結構大きなサイズのイメージが残る。
特にdocker buildで--force-rm=trueの指定をしなかったときにはどんどんたまる。
ダウンロードしたイメージがたまっていることもある。
-aをつける$ docker rm <コンテナID>: 不要なコンテナがあったら，コンテナのIDを確認して削除する。ID指定は最初の3文字のみでもOK。$ docker images: 不要なイメージがないか確認。$ docker rmi <イメージID>: 不要なイメージを削除。ちなみに以下はお掃除を少しサボっていた場合の例。なんどかbuildに失敗したりしてるとあっという間に数10GBを消費されてて大笑い。 中にはbuildのためにダウンロードされているイメージもあるので，どれを消すかは要注意。
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
<none> <none> a5c45a7e6ba5 15 minutes ago 4.5GB
<none> <none> f3e00f637740 5 hours ago 1.19GB
ubuntu-anaconda3-opencv3 latest 1ab351999a28 23 hours ago 6.77GB
<none> <none> 5c0142dffb0c 24 hours ago 6.77GB
<none> <none> 4244ce54ef9b 24 hours ago 6.77GB
<none> <none> 7508c15932f9 35 hours ago 6.42GB
ubuntu 16.04 747cb2d60bbe 2 weeks ago 122MB
hello-world latest 05a3bd381fc2 6 weeks ago 1.84kB
ubuntu 16.10 7d3f705d307c 3 months ago 107MB
docker exec -it <コンテナID> /bin/bash
コンテナIDはdocker psで取得。
手元にあるイメージにリリース番号等をタグとしてつけて、Dockerhubにアップロードする方法
$ docker images
REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
jnishii/docker-gym-nongpu36 latest b11b6f95c088 21 hours ago 2.21GB
TAGをリリース番号1.0.0にするには以下を実行。以下の第二引数は上記IMAGE IDの初めの3桁を指定
$ docker tag b11 jnishii/docker-gym-nongpu36:1.0.0
dockerhubのパスワードを聞かれるので入力する。その後イメージのアップロード
$ docker login --username=yourhubusername
$ docker push jnishii/docker-gym-nongpu36
現在のコンテナの状態をイメージ化する。
$ docker commit <コンテナID> <イメージ名:タグ名>
イメージの変更履歴を確認する。
$ docker history <イメージ名>
ただし，docker commitだとどのような操作をしたかがわからなくなる。
docker内のターミナルで更新していって，その記録をもとにDockerfileの修正をするのが吉。
docker commitは，うまくいったところまでを保存しておくために使う。
set -xDockefileのRUNコマンドは，set -xで実行コマンドを出力しておくと便利
Dockerイメージに，jupyter標準のdatascience-notebook等を使う時は以下でOK。
$ docker run -it --rm イメージ名 /bin/bash
jovyan$ python -c 'from notebook.auth import passwd;print(passwd())'
jovyan$ exit
表示されるハッシュ文字列(sha1)を使って，dockerにアクセス
$ docker run \
... \
start-notebook.sh \
--NotebookApp.password='sha1:ここにハッシュ文字列を指定'
Dockerイメージの構築や実行方法等いちいち覚えていられらいないので，Makefileやスクリプトを作っておくと便利。
$ cat Makefile
build:
docker build --force-rm=true -t <イメージ名> .
run:
docker run -it --rm <イメージ名>
ps:
docker ps -a
clean:
rm *~
実行は，$ make build等で。
# X
ENV DISPLAY :0.0
VOLUME /tmp/.X11-unix
$ brew install socat
Xクライアント(Xquartz)をインストール
以下のようなスクリプトをdocker-X.shなど適当な名前にして保存しておく
$ socat TCP-LISTEN:6000,reuseaddr,fork UNIX-CLIENT:\"$DISPLAY\"
$ ./docker-X.sh