dockerまとめ

docker pull ubuntu



docker run -it --name=ping_in_ubuntu ubuntu /bin/bash

docker container prune

# イメージ削除
docker rmi ping_in_ubuntu:ver.1.00

docker commit 644f7f59030e ping_in_ubuntu

# saveしたimage 取り込み
docker load < ping_save.tar

# デタッチモードで起動
docker run -p 8080:80 -d httpd
# 停止
docker stop 5c67acf81f90
# 再開
docker start 5c67acf81f90

# マウント
docker run -v /Users/N/_work/00_docker/webContents/:/usr/local/apache2/htdocs/ -p 80:80 -d httpd

# データvolume作成
docker volume create --name=datavolume

# 登録
docker run -it -v datavolume:/tmp/ ubuntu /bin/bash

# ボリューム削除
exit
#ボリューム一覧

docker volume ls
DRIVER              VOLUME NAME
local               datavolume

# 削除
docker volume rm datavolume

# 
docker run --volumes-from data-container -it ubuntu /bin/bash


データボリューム・コンテナを使う場合は、利用する側のコンテナに
「volume-from」を使う
というだけなので、他のコンテナと同じように思えますが、一つ大きな特徴
があります。
それは、データボリューム・コンテナは、‘‘稼働していなくても利用でき
る” という点です。
先ほどの、手順[2]では



# ボリュームのバックアップ
docker run --volumes-from data-container -v /Users/N/_work/00_docker/:/backup ubuntu tar cvf /backup/container-bkup.tar -C / tmp

# リストア
docker run --volumes-from data-container -v /Users/N/_work/00_docker/:/backup ubuntu tar xvf /backup/container-bkup.tar -C /


## データボリュームの所在

docker inspect data-container


### nginx
docker run -d -p 80:80 --name webserver nginx

# dockerFile

docker build -t ping-image .

# ログの見方
docker logs 2e2ef2184c07

============

django テスト
https://qiita.com/homines22/items/2730d26e932554b6fb58

# 停止
docker stop test
# 再開
docker start 1429509e1e5b

# runserver
docker exec test python3 manage.py runserver 0.0.0.0:8000

##############

django & docker compose
https://qiita.com/kyhei_0727/items/e0eb4cfa46d71258f1be

####

docker-compose rm
docker rm $(docker ps -aq)

docker-compose build

### tensorflow #######

Dockerイメージをプル（Python3の最新安定板を使用する場合）
その他のイメージを使用する場合はこちら：https://www.tensorflow.org/install/docker?hl=ja

docker pull tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3
# Dockerコンテナを作成＆実行
docker run --runtime=nvidia -it --name TestContainerName -p 8888:8888 -v /Users/N/_work/00_docker/tensorflow:/tmp tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3 bash

docker run -it --name TestContainerName -p 8888:8888 -v /Users/N/_work/00_docker/tensorflow:/tmp tensorflow/tensorflow:latest  bash

# Jupyter Notebookを起動
# jupyter notebook --allow-root
表示された下記の文字列をコピーして…

http://(*** or 127.0.0.1):8888/?token=***
ブラウザのアドレスバーに下記のように編集してペースト

http://127.0.0.1:8888/?token=***


###
# https://qiita.com/y_kani/items/27a965b952db729e30f5
2. デフォルトでvimが入っていないため、Jupyter Notebook起動前に設定ファイルを編集したい場合は以下を実行してvimをインストールすること。
# apt-get update
# apt-get install vim

####
https://qiita.com/yoshiyasu1111/items/cc3b9ca71f98bd66d9b8
##

docker pull jupyter/tensorflow-notebook

docker run -d --name jupyter -p 8088:8888 -v /Users/N/_work/00_docker/jupyter:/home/work jupyter/tensorflow-notebook


docker exec 43aa18101a01 jupyter notebook list


# 画像認識
https://qiita.com/hikarut/items/c7a0e45a962b16c7907a

http://localhost:8088/tree/work/classify

python classify_image.py --image_file c1.jpg

# scraping

https://oliversi.com/2019/01/07/python-docker-selenium-chrome/



####
https://qiita.com/sikkim/items/447b72e6ec45849058cd
####

git clone https://github.com/sikkimtemi/selenium
cd selenium
docker-compose up -d
##
cd script
docker exec -it python ./sample.py

## docker compose 終了
docker-compose down

#### コンテナ停止
###
docker stop rm-container wp-container pma-container mysql-container
docker start mysql-container rm-container wp-container pma-container