著者:太田 和樹
ページ数:410

¥1,200¥0

★2021/4/7 大幅Update!★
ご購入済の方はコンテンツと端末の管理からアップデートが可能です!
・Docker Desktop3.2に対応しました
・Python3.9に対応。モジュールも最新化しています
・Docker DashboardとDocker Explorerの説明、Jupyter Labの構築例を追記しました
使用するソフトウェアを執筆(2021年3月)時点で最新化し、説明文章や画面キャプチャを更新しました。詳しくは「初版(2020/7/19版)との違い」をご確認ください。
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Docker DesktopとVSCodeを組み合わせたリモート開発を楽しもう!
WSL2の登場によりWindowsHomeでもDockerを使えるようになりました。
本書ではWindowsまたはMacでDocker DesktopとVSCodeによるPythonの開発環境の方法を紹介しています。本書を読むことでDockerについて理解し、VSCodeと組み合わせた開発環境を構築できるようになることでしょう。
経験者にはDockerfileやdocker-compose.yml、VSCodeの設定ファイルなどについての詳しい説明が役に立ちます。
また、DockerとVSCodeによる開発環境の構築は、適切に動作する組み合わせを選択して検証するのはかなり時間がかかります。本書で紹介している機械学習やスクレイピング、Webアプリなどパターン別の開発環境構築例を活用してください。

■目次

1.なぜDockerなのか
 開発環境の理想と現実
 Dockerとは
 コンテナという楽園

2.インストール – Windowsの場合
 作業の前に
 必要要件
 CPUの仮想化支援機能の有効化
 WSL2のインストール
 Docker Desktopのインストール
 VSCodeのインストール
 GitHubのアカウント登録
 Gitのインストールと環境設定

3.インストール – Macの場合
 作業の前に
 必要要件
 Docker Desktopのインストール
 VSCodeのインストール
 GitHubのアカウント登録
 Gitのインストールと環境設定

4.Docker入門
 Dockerの概要
 Dockerイメージに関するコマンド
 コンテナに関するコマンド
 フォルダのマウント
 Dockerfile
 Dockerfileに関するその他のトピック
 コンテナのネットワーク
 Docker Compose
 Docker Dashboard
 Docker Explorer

5.VSCodeとDockerによる開発環境の構築
 概要
 拡張機能
 サンプルプロジェクトの構成
 Git管理
 リモート開発

6.パターン別開発環境の構築例
 機械学習(Scikit-learn)SVMによる分類モデル
 機械学習(TensorFlow)転移学習とモデルの保存
 機械学習(TensorFlow)転移学習とモデルの保存
 機械学習(TensorFlow)TensorBoardの利用
 スクレイピング(BeautifulSoup)
 Django
 Flask
 Jupyter Notebook
 Jupyter Lab

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