docker-test.txt

4.イメージの作成
修正したコンテナのCONTAIER IDを確認します。

コンテナの確認
$ doｄcker ps -a
CONTAINER ID        IMAGE                COMMAND             CREATED  

           STATUS                      PORTS               NAMES
b10edb89cd05        kohei/httpd:ver1.0   "/bin/bash"         43 seconds ago      Exited (0) 12 seconds ago                       gloomy_khorana
確認したら、$ docker commit -m "コメント" <コンテナID> <リポジトリ:タグ>でローカルリポジトリへコミットします。

コンテナのコミット
$ docker commit -m "edited container" b10edb89cd05 kohei/httpd:ver1.0
02607c25ed22c085a8e4964c91406baa911f194265db5d4ddfd44a2f96e799ec
完了したら再度$ docker imagesでIMAGE IDを確認します。

コンテナイメージの確認
$ docker images
REPOSITORY          TAG                 IMAGE ID            CREATED             VIRTUAL SIZE
kohei/httpd         ver1.0              02607c25ed22        5 seconds ago       264.3 MB
すぐに確認すればCREATEDが数秒前という記載になっています。また、コミットする前に確認したIMAGE IDは異なるIDになっています。

5.コンテナのpush
ローカルリポジトリへコミットが完了したらDockerHubへpushします。

DockerHubへpush
$ docker push kohei/httpd:ver1.0
The push refers to a repository [docker.io/kohei/httpd] (len: 1)
02607c25ed22: Pushed
4cf71c080937: Image already exists
e87afdecef01: Image already exists
13bab7291cec: Image already exists
d3bf674be7aa: Image already exists
ver1.0: digest: sha256:fb10c3626b1fc732c314efc132a29f7ee37c52176547a076c72553a97eaee949 size: 9116



■go lang 環境
　https://hodalog.com/how-to-build-golang-dev-environment/

　docker image pull golang:latest
　docker container run -dt -v $(pwd):/go/src --name golang_dev golang:latest
　docker container exec -it golang_dev /bin/bash
　cd /go/src/

test
docker container run -dt -p 8080:8080 -v $(pwd):/go/src --name golang_dev golang:latest
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
　mkdir hello
　touch hello.go
・ホストIPの調べ方
    hostname -I

・docker build .
    docker run -p 8888:8888 -v /home/hello・・・・/docker_build:/work --name my-lab 02c1eb9cee0d

docker run -it --rm --name continuumio-anaconda3 continuumio/anaconda3 /bin/bash

    docker commit コンテナ名　イメージ名
　docker commit testcontainer ubuntu:latest
　リポジトリ名＝イメージ名

■タグ名変更
　docker tag 旧タグ名　新タグ名　→　保存される

■push
　docker push taboopython/my-first-repo:tagname
■container化
    docker commit コンテナ名　イメージ名
　docker commit testcontainer ubuntu:latest
　リポジトリ名＝イメージ名

■タグ名変更
　docker tag 旧タグ名　新タグ名　→　保存される

■push
　docker push taboopython/my-first-repo:tagname

■container化
    docker commit コンテナ名　イメージ名
　docker commit testcontainer ubuntu:latest
　リポジトリ名＝イメージ名

■タグ名変更
　docker tag 旧タグ名　新タグ名　→　保存される

■push
　docker push taboopython/my-first-repo:tagname

■docker hub
$ docker login
　　　Login with your Docker ID to push and pull images from Docker Hub. If you 　　　don't have a Docker ID, head over to https://hub.docker.com to create one.
　　　Username:

■■■docker pull hello-world:latest
　
　docker images で今手元にあるDocker imageのリストを確認できます．

　コンテナ実行したらそのままbashを起動させるということですね．
　(bash　についてはこちらの記事をご参考ください．) 

■ドッカー内に入る
　$docker run -it {IMAGE名:TAG名} bashこの形はよく使うので覚えておくと
　
■docker-compose up -d --build
  docker exec -it python python qiitatest.py

■docker  立ち上げ
　　docker build
　$ docker-compose build
　docker-compose up
　docker-compose.ymlに書かれた依存関係をもとに、よしなにイメージ
　を元にしてコンテナの作成と起動してくれる。
　イメージはdocker-compose buildで作成する必要があります。

■docker run it 1394a1d7124f :init /bin/sh

■console.input
   docker-compose run --rm scraping app/scraping/by_selenium.py

docker-compose build
　docker-compose.ymlの内容に基づいてイメージを作成する

■docker停止
　docker stop コンテナID

■docker消去
　docker rm  コンテナID

■イメージ消去
　docker rmi  IMGE ID

  docker-compose down
  sudo docker run -it ubuntu bash

■
docker pull jupyter/datascience-notebook

■ホーム（デスクトップ）
   /home/hellofromeizo

■Docker
   https://qiita.com/phorizon20/items/57277fab1fd7aa994502

■イメージ作成
   docker pull ubuntu:latest

■環境作成
   vi Dockerfile

■ビルド
   docker build . -t hoge/fuga:1.0

■イメージの確認
   docker images


■イメージ立ち上げ
   docker run -it hoge/fuga:1.0 /bin/bash

$ vi app.py
atom ○○.py

以上の確認が終わったら、exitしてコンテナからログアウトしましょう。

★★★　久々にやる時要参照
$ docker ps -a
    停止中のコンテナにログインするには、まずdocker start <コンテナ名>　
で起動し、docker exec -it <コンテナ名> /bin/bashでログインすることが
　出来ます。

    docker rm <コンテナ名>などでこまめに消すか、もしくはdocker runの際に--rmオプションをつけてログアウトと同時に自動的に消えるようにすると良いですね。

    まずはマウントする用のフォルダを作り、そこの先ほどのapp.pyを移動します。

$ mkdir vol
$ mv app.py vol/

   docker run -it -p 5000:5000 -v $(pwd)/vol:/home hoge/fuga:1.0 /bin/bash

   root@79cc27644e44:/# 

   https://thinkit.co.jp/article/9701

■raspberrypi
   ps aux | grep docker

■apache起動
   docker run -d httpd

■docker container run -t -python 9000:8080 gihyodocker/echo:latest

■stop させる時
    docker container stop $(docker container ls -q)

■イメージビルド
　docker image build -t example/echo:latest .

■イメージ確認
　docker image ls

■コンテナストップ
　$ docker container stop $(docker container ls --filter "ancestor=○タグ名○" -q)

■Docker コマンド集
　https://qiita.com/gounx2/items/c63a04f36c4bfd9621ff

docker-compose build
　docker-compose.ymlの内容に基づいてイメージを作成する

$ docker-compose build
　docker-compose up
　docker-compose.ymlに書かれた依存関係をもとに、よしなにイメージを元にしてコンテナの作成と起動してくれる。
イメージはdocker-compose buildで作成する必要があります。

$ docker-compose up
docker-compose down

■ｌｓ
:~$ source venv/bin/activate
(venv) :~$ docker ps


・テスト
　docker image pull gihyodocker/echo:latest
　docker container run -t -p 9000:8080 gihyodocker/echo:latest

　→ストップさせる
　docker stop $(docker container ls -q)

・イメージビルド　Dockerfile と実行ファイル（この例ではmain.go）
　sudo  docker image build -t example/echo:latest .

     →　f オプションにより、Dockerfile  を指定できる。
　 sudo docker build -f Dockerfile2 -t example/echo:latest .

・ストップ
　docker container stop $(docker container ls --filter"ancestor=example/echo" -q)

・ポートフォワーディング  コンテナ実行
　 docker container run -d -p 9000:8080 example/echo:latest

    →　 d　オプションは　バックブラウンドで実行

・コンテナ実行　普通の実行
　docker container run example/echo:latest

ホスト確認
・curl http://localhost:9000

・ポート確認
　docker container ls

・ストップ
　docker container stop

・コンテナ一括削除
　docker rm `docker ps -a -q`c


・イメージ一括削除
　docker rmi `docker images -q`

・イメージ個別削除
　docker rmi　id

ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー

■分析環境構築　python jupyter matplot
https://www.fabrica-com.co.jp/techblog/technology/994/
・docker pull ubuntu:18.04

docker images
　REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE
　ubuntu 18.04 a2a15febcdf3 2 weeks ago 64.2MB

docker run -it --name=analysis_try ubuntu:18.04 /bin/bash

apt-get install -y tzdata build-essential curl git libbz2-dev libffi-dev liblzma-dev libncurses5-dev libncursesw5-dev libpq-dev libreadline-dev libsqlite3-dev libssl-dev llvm make tk-dev unzip vim wget xz-utils zlib1g-dev

・apt-get update -y && apt-get upgrade -y

・pyenvでpythonをインストール
　# cd /root
　# mkdir -p .pyenv
　# mkdir -p local/bin/python-3.6.9
　# git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git .pyenv/
　# ./.pyenv/plugins/python-build/install.sh
　# /usr/local/bin/python-build -v 3.6.9 ./local/bin/python-3.6.9
　# echo 'export PATH="$HOME/local/bin/python-3.6.9/bin:$PATH"' 　>> ~/.bashrc
　# source .bashrc
　# python -V
　Python 3.6.9

・コンテナ作成
　Dockerfileからイメージを作成
　docker build -t ubuntu-analysis .

・コンテナrun
    docker run -d -t --name=analysis -v $PWD/notebooks:/notebooks -p 8000:8000 ubuntu-analysis

★■tensor gpu test
docker exec -it tensorflow bash


■tensorflow テスト
・tensortest   build     dir cd tensortest
   docker build --pull -t tensorflow-model-server -f Dockerfile .

■tensorflow & opencv  実行環境
・docker build -t tensor-docker:0.1 .

・docker run --rm -v `pwd`:/home/tensor-docker -it tensor-docker:0.1 /bin/bash
   
■datascientist-100 knocks
$ git clone [Repository URL] ※
$ cd 100knocks-preprocess
$ docker-compose up -d --build

■keras

最新
　docker pull taboopython/keras:1.1
→前docker pull taboopython/keras:1.0

git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git

cd keras-yolo3

git clone https://github.com/taboopythoerastest.git

pip install -r requirements.txt

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

docker run -it -d --name=keras -p 7777:7777 -v $PWD/keras:/keras dd429057cc84 bash

docker run -it -d --name=keras -p 7777:7777 -v $PWD/keras:/keras 9ac638e919a7 bash


docker cp sample5.png keras:/keras/keras-yolo3

python yolo_video.py --image

python yolo_video.py --input ファイル名.mp4



■yolo 2
docker run -p 80:80 registry.gitlab.com/sleepless-se/imageai_object_detection_api
そして、こちらのコマンドでAPIに画像を投げます。

※ path/to/image.jpg は自分の画像のパスに置き換えてください。

curl -X POST -F image=/home/hellofromeizo/kerastest/sample1.png http://localhost/predict


■analysis 
  docker restart analysis
  
  localhost:8000  →

■
docker run --gpus all nvidia/cuda:10.1-base-ubuntu18.04 nvidia-smi

docker run --gpus all -it  --name tensorflow-gpu -v $PWD/dml:/dmltest -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-py3-jupyter

docker run --gpus all -it -d --name=tensorflow-gpu -v $PWD/dml:/tf/dmltest -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter

docker run --gpus all -it -d --name=tensorflow-gpu114 -v /home/saboten/workspace/dml:/tf/dmltest -p 8888:8888 tensorflow/tensorflow:latest-gpu-jupyter


・コンテナ作成
　Dockerfileからイメージを作成
　docker build -t ubuntu-analysis .

※　requirements.txt がない場合は、docker hub から
docker pull taboopython/analysisforrepo:latest

https://hub.docker.com/layers/107402714/taboopython/analysisforrepo/latest/images/sha256-5cef9030ae650a051177578a589852f1da24dfb70f443326cd7f718cd58f2756?context=repo

docker run -d -t --name=analysis -v /home/saboten/workspace/analysis/notebooks:/notebooks -p 8000:8000 ubuntu-analysis


docker run -d -t --name=analysis2 -v /mnt/320gbssd/:/notebooks -p 8000:8000 taboopython/analysisforrepo:latest


-----------------------------------------------------------------------------------------
◯ nginxの展開
  docker container run -p 8080:80 nginx

◯バックグラウンドでcontainer実行　-d
  docker container run --name mynginx2 -d -p 8082:80 nginx:1.9.15-alpine
  ※-n により、コンテナ名の重複を避け、-pで[8082]の箇所を変更すれば複数同時に実行可能

○コンテナのbashを操作可能にする
　docker container run -it nginx bash

○コンテナ停止後に即破棄する
　docker run -rm

○コンテナ情報確認　(CPU使用率やメモリ使用率など)
  docker stats
  ※　-f "is-official=true" -f "stars=50" python 

○pythonコンテナ立ち上げ＆スペシャルファイル(空実行ファイル)
docker container run --name c2env1_app_base -d python:3.7.5-slim tail -f /dev/nul 
※tail -f /dev/nulで　何もしないコンテナとして作成　（kubernetesでよく使う）

○bash に入らずexecコマンドのみで操作してモジュールインストール
docker container exec c2env1_app_base pip install flask==1.1.1

○ホストローカルディレクトリファイルをコピーしてrunしているコンテナにペースト
docker container cp server.py c2env1_app_base:/
 ※　docker exec -it c2env1_app_base bash で　コピー＆ペーストできていることが確認できる

○docker image を更新
コンテナを起動してから現在までに、コンテナ起動時に指定したDockerイメージに対して行った変更を全て反映した新しいDockerイメージを作成
(例)docker container commit c2env1_app_base c2env1_app

○環境変数付き起動
docker container run --name c2env1_app -p 8081:80 -d -e MESSAGE="Hello Docker Env saboten" -e PORT=80 c2env_app python -u /server.py
※環境変数はコンテナ起動後には変更できない。変更するためには新しいコンテナを作り直す必要あり。
※stop,startし直してセットすることもできない。

○container のIPを確認
docker container exec c2env1_app hostname -i
172.17.0.2

○docker ホストへの接続確認
　(docker versionをリモートで確認)
　docker -H ssh://○○@... version

◯鍵の生成
ssh-keygen -t rsa -m PEM -q -N ""

◯鍵のコピー　
ssh-copy-id ///@////

○ポートフォワーディングを確認
docker container run -d --rm -p 8080:80 nginx:1.17.6-alpine

docker container ls --format='table{{.ID}}/t{{.Names}}/t{{.Ports}}'

docker container port e868af537b28

○ネットワークリスト表示
docker network ls

○ネットワーク作成
docker network create ////

docker network create -d //// ////

○コンテナをネットワークに接続
docker container run -d --rm --network bridge1 -p 8080:80 nginx:1.17.6-alpine

○ネットワークに属するコンテナを確認
docker network inspect bridge

○ネットワーク削除
docker network rm bridge1

○python環境docker container
docker container run --name base -it -p 8080:80 python:3.7.5-slim bash

○仮想マシンホストに転送
scp -P 2222 -r server.py ・・・・・@・・・・・:/home/・・・

○仮想マシンホストからコンテナへコピー
docker container cp server.py base:/

○コンテナからコマンド実行元にファイルをコピー
docker container cp base:/etc/hosts ./

○タグ付け
docker image tag c2img1_app ○○○/c2img1_app:v1.0

○docker-DockerHubへpush
docker image push taboopython/c2img1_app:v1.0

○docker compose 
（compose.ymlがあるディレクトリで）
docker compose up -d --build

○現時点でのコンテナの状態をDockerイメージとして出力
　コンテナに対して行った設定や更新したファイルを含め、コンテナ内の全ファイルと合わせて新しいDockerイメージを作成。
　例えば、公式なCentOSのDockerイメージを独自にカスタマイズして、個人用のCentOSイメージを作成する場合などに利用できる
　docker commit [オプション] [コンテナ] [リポジトリ[:タグ]]

○リモート　　docker-compose
docker-compose -H tcp://192.168.56.102 up -d

-----------------------------
■wordpress project

ネットワークとmysql コンテナを作成
docker network create -d bridge wp-net

docker container run -d --network wp-net --name mysql --mount source=mysqlvolume,target=/var/lib/mysql --mount type=bind,source=/Users/yuichi/mysqlbackup,target=/mysqlbackup -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password -e MYSQL_DATABASE=wordpress -e MYSQL_USER=wordpress -e MYSQL_PASSWORD=password mysql:5.7.28


コンテナ作成
docker container run -d --network wp-net -p 8080:80 -e WORDPRESS_DB_HOST=mysql:3306 -e WORDPRESS_DB_NAME=wordpress -e WORDPRESS_DB_USER=wordpress -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=password --name wordpress wordpress:5.2.3-php7.3-apache

バックアップ取得　
docker container exec mysql bash -c "mysqldump u root -ppassword -A > mysqlbackup/20200101.sql"

docker container exec mysql cat /mysqlbackup/20200101.sql


コンテナとボリューム削除　バックアップ　破棄テスト
docker container stop mysql wordpress

docker container rm mysql wordpress

docker volume rm mysqlvolume

mysql のコンテナ作成　バックアップ復旧
docker container run -d --network wp-net --name mysql --mount source=mysqlvolume,target=/var/lib/mysql --mount type=bind,source=/Users/yuichi/mysqlbackup,target=/mysqlbackup -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=password -e MYSQL_DATABASE=wordpress -e MYSQL_USER=wordpress -e MYSQL_PASSWORD=password mysql:5.7.28

docker container exec mysql bash -c "mysql -u root -ppassword < /mysqlbackup/20200101.sql"

wordpress のコンテナ作成
docker container run -d --network wp-net -p 8080:80 -e WORDPRESS_DB_HOST=mysql:3306 -e WORDPRESS_DB_NAME=wordpress -e WORDPRESS_DB_USER=wordpress -e WORDPRESS_DB_PASSWORD=password --name wordpress wordpress:5.2.3-php7.3-apache

★★docker-compose インストール
https://docs.docker.com/compose/install/

■VM 容量追加
https://masalib.hatenablog.com/entry/2017/07/21/220000

■docker  コンテナ　イメージ　一括削除
https://qiita.com/boiyama/items/9972601ffc240553e1f3

docker rm -f `docker ps -a -q`

docker rmi `docker images -q`