数据科学Docker镜像

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概述

本仓库定义了“civisanalytics/datascience-python”Docker镜像。该Docker镜像提供了一个包含Python生态系统数据科学工具的环境。此镜像为Civis数据科学平台中的Python作业提供执行环境，并包含Civis Python API客户端。

安装

您可以选择本地构建Docker镜像：

docker build -t datascience-python .

或从DockerHub下载镜像：

docker pull civisanalytics/datascience-python:latest

latest标签（如果不指定标签，Docker的默认标签）将为您提供datascience-python镜像的最新构建版本。您可以将标签latest替换为版本号（如1.0）以获取可重现的环境。

使用方法

在datascience-python Docker镜像中，Python包安装在root环境中。完整的已包含Python库列表，请参见requirements-core.txt文件。

启动交互式bash终端

要从datascience-python镜像启动Docker容器并通过bash提示符与其交互，请使用：

docker run -i -t civisanalytics/datascience-python:latest /bin/bash

运行Python命令

您可以通过以下方式运行Python命令：

docker run civisanalytics/datascience-python:latest python -c "import pandas; print(pandas.__version__)"

版本环境变量

镜像包含允许您查看当前版本的环境变量，共定义了四个环境变量：

VERSION
VERSION_MAJOR
VERSION_MINOR
VERSION_MICRO

其中，VERSION包含完整版本字符串（例如“1.0.3”），VERSION_MAJOR、VERSION_MINOR和VERSION_MICRO分别包含单个整数。

Joblib临时文件

joblib库增强了科学Python计算的多处理能力。特别是scikit-learn库使用joblib进行并行化。此Docker镜像将joblib的临时文件暂存默认位置设置为/tmp目录（正常默认位置为/shm）。/shm是RAM磁盘，在Docker容器中默认大小为64MB，对于典型的科学计算来说太小。

更新现有包版本

1. 在requirements-core.txt中更新现有包的版本
2. 运行脚本generate-requirements-full.sh

创建等效的本地环境

1. 创建新的Python环境：python -m venv .venv
2. 激活新创建的Python环境：source .venv/bin/activate
3. 安装requirements.txt：pip install -r requirements-full.txt

贡献

有关为此项目贡献的信息，请参见CONTRIBUTING。

如果您进行了任何更改，请务必构建容器以验证其是否成功完成：

docker build -t datascience-python:test .

并在变更日志中描述所有更改。

维护者指南

此仓库启用了自动构建功能。任何合并到master分支的PR都将在DockerHub上构建为latest标签。当您准备创建新版本时，请转到仓库的“releases”选项卡并点击“Draft a new release”。GitHub将提示您创建新标签、发布标题和发布描述。标签应采用语义化版本格式“vX.X.X”（即“major.minor.micro”）。发布标题应与标签相同。在发布描述中包含变更日志。发布标记后，DockerHub将自动构建三个相同的容器，标签分别为“major”、“major.minor”和“major.minor.micro”。

许可证

BSD-3

详情参见LICENSE.md。