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title: 1.Docker ５分で出来る環境構築

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# 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/
```

