continuumio/miniconda

docker-miniconda

注意：基于Python 2（已停止支持）

包含预配置Miniconda（基于Python 2.7）的Docker容器，可直接使用。Miniconda发行版安装在/opt/conda目录，确保默认用户的环境变量路径中包含conda命令。

Anaconda是领先的开源数据科学平台，基于Python构建。其开源版本是高性能发行版，包含100多个最流行的数据科学Python包。此外，通过内置的conda依赖和环境管理器，可轻松安装720多个Python和R包。

核心功能和特性

• 预安装Miniconda：直接提供可用的Miniconda环境，无需手动安装
• conda包管理：集成conda依赖和环境管理器，支持包安装、更新和环境隔离
• 数据科学支持：包含100多个常用数据科学Python包，可扩展安装720+ Python和R包
• 便捷路径配置：默认用户环境变量已包含conda命令，可直接使用

使用场景和适用范围

• 数据科学项目开发与测试
• Python 2.7环境下的应用部署
• 快速搭建隔离的数据分析环境
• 教学或演示环境的快速部署

使用方法和配置说明

基本使用

拉取镜像

bash
docker pull continuumio/miniconda

运行容器

bash
docker run -i -t continuumio/miniconda /bin/bash

此命令将启动容器并进入交互式bash终端，可直接使用conda命令管理包和环境。

启动Jupyter Notebook服务

通过浏览器交互使用Miniconda环境：

bash
docker run -i -t -p 8888:8888 continuumio/miniconda /bin/bash -c "/opt/conda/bin/conda install jupyter -y --quiet && mkdir /opt/notebooks && /opt/conda/bin/jupyter notebook --notebook-dir=/opt/notebooks --ip='*' --port=8888 --no-browser"

访问Jupyter Notebook

• 本地环境：在浏览器中打开 http://localhost:8888
• Docker Machine VM环境：打开 http://<DOCKER-MACHINE-IP>:8888（需替换为实际的Docker Machine IP）

注：此镜像基于Python 2.7，该版本已停止官方支持，建议仅用于维护旧项目。