civisanalytics/datascience-python

数据科学Docker镜像

![CircleCI]([***]

如果您在DockerHub上阅读此README，GitHub仓库中的文件链接将无法使用。请改为从https://github.com/civisanalytics/datascience-python%E9%98%85%E8%AF%BB%E6%AD%A4%E6%96%87%E6%A1%A3%E3%80%82

概述

本仓库定义了“https://hub.docker.com/r/civisanalytics/datascience-python/%E2%80%9DDocker%E9%95%9C%E5%83%8F%E3%80%82%E8%AF%A5Docker%E9%95%9C%E5%83%8F%E6%8F%90%E4%BE%9B%E4%BA%86%E4%B8%80%E4%B8%AA%E5%8C%85%E5%90%ABPython%E7%94%9F%E6%80%81%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B7%A5%E5%85%B7%E7%9A%84%E7%8E%AF%E5%A2%83%E3%80%82%E6%AD%A4%E9%95%9C%E5%83%8F%E4%B8%BACivis%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E7%9A%84Python%E4%BD%9C%E4%B8%9A%E6%8F%90%E4%BE%9B%E6%89%A7%E8%A1%8C%E7%8E%AF%E5%A2%83%EF%BC%8C%E5%B9%B6%E5%8C%85%E5%90%ABCivis https://github.com/civisanalytics/civis-python%E3%80%82

安装

您可以选择本地构建Docker镜像：

bash
docker build -t datascience-python .

或从DockerHub下载镜像：

bash
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：

bash
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：

bash
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：

bash
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。