Python 開発環境の Docker 化

Naofumi Yamada

Naofumi Yamada

Data Engineer

Python の環境 / パッケージ管理色々ありすぎ問題

Python の仮想環境やパッケージ管理周りのツールは種類が多くてどれ使ったら良いか分からないですね。 古参の Pip 派もいれば、安定の Pipenv、toml カッコ良いから Poetry、Pyflow など。

  • Pip
  • conda
  • Pipenv
  • Poetry
  • Pyflow

ここは悩まずに Docker にしてしまいましょう。 これで、開発マシンへの依存を Docker のみにすることができます。

Dockerfile

開発が進んだ際に debug と production でステージを分けやすいよう pipenv か poetry を使います。ここでは pipenv を使ってみましょう。

FROM python:3.8
RUN mkdir -p /usr/src/app && pip install pipenv
WORKDIR /usr/src/app
ONBUILD COPY Pipfile /usr/src/app/
ONBUILD RUN pipenv install -d
ONBUILD COPY . /usr/src/app

Makefile

Dockerfile だけでなく、Makefile でラップコマンドを用意しておくと、開発環境からよく使う作業を make xxx で実行できます。 ここでは、vet で型検査、fmt でコードフォーマット、doc でドキュメントビルド、test でテストをするように設定します。必要なライブラリは、Pipfile に書いておきましょう。

NAME=docker_example
LINT_IMAGE=transform_lint
build:
docker build -t ${NAME} .
vet: build
docker run -it --rm ${NAME} pipenv run mypy --ignore-missing-imports /src
fmt: build
docker run -it --rm -v $$(pwd):/src ${NAME} pipenv run autoflake -ri /src
docker run -it --rm -v $$(pwd):/src ${NAME} pipenv run isort -rc /src
docker run -it --rm -v $$(pwd):/src ${NAME} pipenv run black /src
doc: build
docker run -it --rm -v $$(pwd):/src ${NAME} pipenv run mkdocs build /src
test: build
docker run -it --rm ${NAME} pipenv run pytest /src

おしまい

Dockerfile と Makefile を作って、ライブラリを包んでやることでローカルマシンに依存しない環境ができました。Pipenv でもできますが、Makefile でコマンドもつけておくと、Linux 環境では make xxx で処理をラップできて捗ります。