# 1.Docker ５分で出来る環境構築 ※Youtube https://www.youtube.com/watch?v=yoBvz39X55w&t=592s 1.dockerのビルド ``` docker build -t jlab:latest /Users/ikumatakaharu/Desktop/MyDocker ``` 2.イメージIDの確認 ``` docker images ``` 3.コンテナを作成（マウント） ``` docker run -p 8888:8888 -v /Users/ikumatakaharu/[フォルダ名]:/workspace --name jlab [イメージID] ``` ``` docker run -p 8888:8888 -v /Users/ikumatakaharu/Desktop/MyDocker:/workspace --name jlab 4466b24bf1dc ``` ``` docker run -p 8888:8888 -v /Users/ikumatakaharu/Desktop/MyPandas:/workspace --name jlab 4466b24bf1dc ``` 4.URLでjyuper lab にログイン ``` http://localhost:8880/ ``` これで、dockerを使って、データ分析の環境を構築できました！　おめでとうございます。 URLのアクセスに失敗した場合、ポート(8888)が衝突している可能性がある 5.ポートを使っているプロセスIDを調べる ``` lsof -i:8888 ``` 6.問題なければプロセスを切る ``` kill -9 [PID] ``` 7.jupter labを閉じる方法 ターミナルに戻り、「ctrl + c」で閉じる 8.起動中のコンテナ一覧の表示 ``` docker ps ``` 9.起動したコンテナを止める ``` docker stop jlab ``` 10.止めたコマンドを再度起動する ``` docker start jlab ``` ※最後の「jlab」は、コンテナIDでもOK!!! 11.作成したコンテナ内部に入る方法 ``` docker exec -it jlab bash ``` ※最後の「jlab」は、コンテナIDでもOK!!! ※コンテナ内部にログインすることで、新たに必要なパッケージをインストールしたり、ソースコードをダウンロードしたりできる。 ※例えば、人工知能の開発に使われるテンソルフローをインストールしてみる。（pipを使ってインストールする） ``` pip install tensorflow ``` 12.コンテナから出る方法 ``` exit ``` 13.コンテナを削除する方法 ``` docker ps -a docker stop jlab docker rm [コンテナID] ``` 14.dockerイメージの削除 ``` docker images docker rmi [イメージID] ``` 15.コンテナとローカルのファイルコピー方法 #コンテナからローカルにファイルをコピーする方法 ``` docker cp jlab:/workspace/[ファイル名] /Users/ikumatakaharu/Downloads ``` 16.ローカルからコンテナにコピー ``` docker cp /Users/ikumatakaharu/Downloads/[ファイル名] jlab:/workspace/ ``` 17.コンテナからローカルに全てのファイルをコピーする方法 ``` docker cp jlab:/workspace/. /Users/ikumatakaharu/Downloads ``` 18.ローカルからコンテナにコピー ``` docker cp /Users/ikumatakaharu/Downloads/. jlab:/workspace/ ```