rocker/binderでJupyterLabを立ち上げる。R StudioなどR環境も整っていて、統計処理をするならこれ1台で色々できそう。
Jupyter Notebook環境をDockerで立ち上げようと、rocker/binderというDockerイメージをベースにコンテナを立ち上げてみた。
https://junchan.jp/archives/18111
ひとまずPythonをNotebookで動かせればよくて、それなら大本のJupyterLabがメンテしているDockerイメージを使っても良かったんだけど、rocker/binderを使ったのには理由がある。
R環境がある！
それは、rocker/binderにはR環境が整っているからだ！起動後のJupyterLabの画面を見ての通り、Rに関する機能がいくつか見て取れる。
このDockerイメージをメンテしているRocker Projectは、DockerでR環境を構築するイメージを作っていて、うまいことJupyterLabに組み込んでくれているようだ。細かいところはよくわかってないんだけど、とにかくR環境が完備されているのがいい。
まずはR Notebook。
ちょっとずつスクリプトを実行していくことができる。便利。
次にR Studio。
ブラウザの別タブで開く。便利！
R Studioは、先のRocker Projectがメンテしているrocker/tidyverseをベースにして別に立ち上げているんだけど、これが使えるならもういらない気がしてきた。こんなふうにR Studioが内包されているので、rocker/binderを使ってみようと思ったのだ。
そして、Rコンソール。
Notebookと同じように、スクリプトを適宜実行していくことができる。Notebookと違うのは、コードをファイルに保存しないこと・・・かな？まだよくわかっていない。
あとはRファイルを直接編集するエディタも備わっている。
Python環境
Python環境もR環境と同じように整備されている。
今回の目的はPython Notebookだった。
普通に使える。よき。
それから、Pythonコンソール。
これはRコンソールと同じように使えるようだ。スクリプトを保存するつもりがなければ、これでちょいちょいと実行したらいいのかも。
あとはPythonファイルを直接編集するエディタもあった。
VS Code
VS Codeが別タブで開くようになっていた。
これはVisual Studio Codeのオンライン版で、ホームディレクトリ以下のファイルを自由に編集できる。
Visual Studio Codeが使えるのは全く想定外だったんだけど、使えるなら使えるで、たくさんの使い道がある。
Gitを使ったファイルの世代を管理するなど、便利に使えそうだ。あとはガッツリPythonのコードを書くとか。
ターミナル
意外と便利なのがターミナルだったりする。
これを使うと、Dockerコンテナ内のLinuxコンソールとして操作できる。Linux環境として細かい調整ができて便利。
pip install などのコマンドが普通に実行できるし、Linuxが操作できる人であればうまく活用することができることだろう。ターミナルとしてはかなり優秀で、Dockerコンテナ内の操作で困ることはなさそう。
おわりに
事の始まりはDockerでJupyter Notebookが使える環境を構築したかったことにあるが、どうせならR環境も充実しているrocker/binderを使ったら便利なんじゃないかと思って立ち上げてみた。
狙い通り、Python環境だけじゃなくて、R環境としても整っていて、使い勝手がよさそうだ。
VS Codeやコンソールが使えるのもまた便利そうで、これ1台でかなり色々なことができる予感がしている。
実に面白いプロダクトだ。
いっぱい使って、使い倒すべし。