목적

지난번 mcchae/docker-vbuntu-ide 에서 만든 것 처럼 ubuntu linux에 xfce 윈도우 환경을 갖춘 것에 다음과 같은 추가 작업을 진행해 보았습니다.

작업 내용

pyenv : /root/.pyenv에 pyenv을 설치해 놓았습니다. 해당 명령의 설명은 아래에 따로 기술하겠습니다.
pyCharm : Community Edition 2017.3 버전의 pyCharm IDE를 설치하였습니다.

사용법

docker 이용

# 내 데스크탑 이름
MYDT=rdp
# docker host에서 사용할 RDP 포트
HP_RDP=33899
docker container run -it \
	--name $MYDT \
	--hostname $MYDT \
	-p $HP_RDP:3389 \
	-v /dhv/vbuntu/root:/root \
	mcchae/vbuntu-pyenv

-it 대신 -d 옵션을 이용하면 백그라운드 서비스로 실행됩니다.

docker compose 이용

~/mydt.yml 이라는 이름으로 다음의 내용을 저장합니다.

version: '2'
services:
  mydt:
    image: "mcchae/vbuntu-pyenv"
    hostname: "mydt"
    ports:
     - "33899:3389"
    volumes:
     - ${HOME}/dhv/vbuntu/root:/root
     - ${HOME}/work:/root/work

3389 포트는 외부로 노출될 원격데스크탑 포트입니다. (위의 예에서는 33899 포트로 접근 가능합니다)

docker를 돌리는 호스트에 $HOME/dhv라는 폴더가 있고 이 폴더에 있는 root 디렉터리가 docker 컨테이너의 /root 디렉터리로 볼륨 마운트되어 root 홈 폴더는 영속성을 갖습니다

$HOME/work 라는 폴더에 모든 프로젝트가 있고 작업을 하는데 이것이 컨테이너의 /root/work로 볼륨 마운트되어 프로젝트 작업을 합니다

윈도우인 경우에는 볼륨 마운트에서 //c/Users/mcchae/dhv/root:/root (사용자가 mcchae 라고 가정) 와 같은 방식으로 마운트 합니다. (윈도우 docker가 디폴트로 해당 사용자 부분을 마운트 가능하도록 해 놓았습니다)

그 다음, 다음과 같이 실행합니다.

$ docker-compose -f ~/mydt.yml up

-d 옵션을 이용하면 백그라운드 서비스로 실행됩니다.

docker-compose -f ~/mydt.yml logs 명령으로 컨테이너의 로그를 확인합니다. (특별히 -d 로 up 하였을 경우)

docker-compose -f ~/mydt.yml down 명령으로 컨테이너를 내립니다.

기타 설명

pyenv

pyenv는 pip와 virtualenv 기능을 합한 conda와 달리 더 상의 개념을 지니고 있는 느낌입니다.

설치가능한 파이썬 버전 확인

$ pyenv install --list
Available versions:
  2.1.3
  2.2.3
  ...
  2.7.13
  3.0.1
  ...
  3.6.2
  3.7-dev
  anaconda-1.4.0
  ...
  anaconda3-4.4.0
  ironpython-dev
  ...
  jython-2.7.1b3
  micropython-dev
  miniconda-latest
  ...
  miniconda3-4.3.11
  pypy-c-jit-latest
  ...
  pypy3.5-5.8.0
  pyston-0.5.1
  pyston-0.6.0
  pyston-0.6.1
  stackless-dev
  stackless-2.7-dev
  stackless-2.7.2
  ...
  stackless-3.4.2

기본 파이썬(CPython)의 최소 버전은 2.1.3 입니다

기본 파이썬(CPython)의 버전2의 마지막버전은 2.7.13 입니다

기본 파이썬(CPython)의 버전3의 마지막버전은 3.6.2 입니다

Anaconda 패키지 설치도 가능한데 마지막 버전은 anaconda3-4.4.0 입니다

C# Python 구현체인 ironpython도 2.7.7 까지 있습니다

Java Python 구현체인 jython도 2.7.1b3 까지 있습니다

아두이노와 같은 하드웨어 보드 형식의 인터프리터인 micropython도 dev 버전이 있습니다

Anaconda의 최소 설치버전인 miniconda도 miniconda3-4.3.11 까지 있습니다. 하지만 alpine에서 현재 설치가능한 마지막 버전은 miniconda3-4.0.5 입니다 (musl 대신 glibc 로 패키지를 빌드해 놓았기에 발생하는 문제)

파이썬 JIT 구현체인 pypy도 있습니다

또다른 JIT 구현체인 pystone도 있습니다

Stackless Python 도 있습니다

python 설치 및 확인

$ pyenv install 3.6.2

위와 같이 설치하고

$ pyenv versions
  system
* 2.7.13 (set by /Users/mcchae/.pyenv/version)
  3.6.2

위와 같이 설치된 버전을 확인합니다.

해당 버전 쉘 이용

$ pyenv shell 2.7.13
$ python -V
Python 2.7.13
$ pyenv shell 3.6.2
$ python -V
Python 3.6.2

virtualenv 이용

pyenv virtualenv plugin을 설치해야 합니다

virtualenv 생성

$ pyenv virtualenv 2.7.13 py27
$ pyenv virtualenv 3.6.2 py36

위와 같이 특정 파이썬에 대한 virtualenv 환경을 만들면 됩니다.

환경 목록 확인

설치된 모든 virtualenv 환경을 보려면,

$ pyenv virtualenvs
  2.7.13/envs/py27 (created from /Users/mcchae/.pyenv/versions/2.7.13)
  3.6.2/envs/py36 (created from /Users/mcchae/.pyenv/versions/3.6.2)
  miniconda3-4.3.11 (created from /Users/mcchae/.pyenv/versions/miniconda3-4.3.11)
  py27 (created from /Users/mcchae/.pyenv/versions/2.7.13)
  py36 (created from /Users/mcchae/.pyenv/versions/3.6.2)

와 같이 하면 되고, 해당 환경으로 들어가거나 나오려면,

환경 이동 및 나오기

$ pyenv activate py27
...
(py27) $ pyenv deactivate
$

환경 삭제

만약 해당 virtualenv를 삭제하려면,

$ pyenv uninstall py36

이라고 하면 됩니다.

해당 인터프리터까지 삭제하려면,

$ pyenv uninstall 3.6.2

라고 하면 됩니다.

autoenv

또 autoenv 가 설치되어 있다고 가정하면,

특정 디렉터리에 접근할 때 필요한 환경으로 가기위하여,

$ cd work27
$ echo "pyenv activate py27" > .env

와 같이 지정해주면, 해당 폴더를 들어가면서 자동으로 해당 환경으로 변경됩니다.

환경 확인

주의! 필요에 따라 홈에 .bashrc 또는 .bash_profile 에 다음과 같은 내용이 포함되어 있어야 합니다.
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
source $HOME/.autoenv/activate.sh
# mac에서 brew install autoenv 로 설치한 경우에는
source /usr/local/opt/autoenv/activate.sh
와 같은 설정이 포함되어 실행되어야 합니다.

conda

conda는 Python 뿐만 아니라 R, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN 등의 언어에 대한 패키지 관리자라 할 수 있습니다. 파이썬과 같은 경우 이미 pip 패키지 관리자로 설치를 하고 virtualenv 명령으로 특정 인터프리터 환경을 갖추어 사용하는데 conda는 이런 두 가지 기능을 모두 가지고 있다고 보면 됩니다. (해당 블로그 참조)

다음은 위의 pyenv 하에서 conda를 이용하여 root 환경에서 관리하는 방법을 설명하겠습니다.

miniconda 설치

Anaconda 대신 가벼운 Miniconda 를 기준으로 합니다

$ pyenv install miniconda3-4.0.5

주의! 현재 버전의 alpine은 miniconda3-4.0.5 버전까지만 설치됩니다.

해당 가상 환경 만들고 이동

$ pyenv virtualenv miniconda3-4.0.5 conda3
$ pyenv activate conda3

info

(conda3) $ conda info
Current conda install:

               platform : linux-64
          conda version : 4.3.14
       conda is private : False
      conda-env version : 4.3.14
    conda-build version : not installed
         python version : 3.6.0.final.0
       requests version : 2.12.4
       root environment : /opt/conda  (read only)
    default environment : /opt/conda
       envs directories : /opt/conda/envs
                          /root/.conda/envs
          package cache : /opt/conda/pkgs
                          /root/.conda/pkgs
           channel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/free/linux-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch
                          https://repo.continuum.io/pkgs/r/linux-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/r/noarch
                          https://repo.continuum.io/pkgs/pro/linux-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch
            config file : None
           offline mode : False
             user-agent : conda/4.3.14 requests/2.12.4 CPython/3.6.0 Linux/4.9.36-moby / glibc/2.25
                UID:GID : 1000:1000

위에서 envs를 확인해 보면 현재 홈(/root) 안에 .conda/envs 를 같이 참조함을 알 수 있습니다.

create

다음과 같이 py34 이라는 환경을 만들어봅니다. (예로 파이썬 3.4.0 을 들었습니다)

(conda3) $ conda create -n cpy36 python=3.4.0

가상환경 조사

현재 설치된 환경을 알아봅니다.

(conda) $ pyenv virtualenvs
* conda3 (created from /root/.pyenv/versions/conda3)
  miniconda3-4.0.5 (created from /root/.pyenv/versions/miniconda3-4.0.5)
  miniconda3-4.0.5/envs/conda3 (created from /root/.pyenv/versions/miniconda3-4.0.5/envs/conda3)
  miniconda3-4.0.5/envs/cpy34 (created from /root/.pyenv/versions/miniconda3-4.0.5/envs/cpy34)

위에 나온 환경을 바꿔 가면서 활성화시킬 수 있습니다.

activate

여러 환경 중에서 필요한 환경을 활성화 시킵니다.

(conda3) $ pyenv activate miniconda3-4.0.5/envs/cpy34
(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ python -V
3.4.0

list

현재 환경에서 설치된 패키지 목록을 살펴봅니다.

(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ conda list
$ conda list
# packages in environment at /root/.conda/envs/py36:
#
openssl                   1.0.2l                        0  
pip                       9.0.1                    py36_1  
python                    3.6.2                         0  
readline                  6.2                           2  
setuptools                27.2.0                   py36_0  
sqlite                    3.13.0                        0  
tk                        8.5.18                        0  
wheel                     0.29.0                   py36_0  
xz                        5.2.2                         1  
zlib                      1.2.8                         3

search

해당 환경에서 필요한 패키지를 검색합니다.

(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ conda search jupyter
Fetching package metadata .........
jupyter                      1.0.0                    py27_0  defaults        
                             1.0.0                    py34_0
...

install

특정 패키지를 설치합니다. (예는 jupyter 설치)

(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ conda install jupyter

remove

특정 패키지를 삭제합니다. (예는 jupyter 삭제)

(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ conda remove jupyter

deactivate

현재 선택한 환경을 해지하고 root 로 돌아갑니다.

(miniconda3-4.0.5/envs/cpy34) $ pyenv deactivate
$

remove all

특정 환경을 모두 제거합니다. (py36 이라는 환경 삭제)

$ pyenv uninstall miniconda3-4.0.5/envs/cpy34

결론

파이썬 개발 환경은 이것으로 거의 시작과 끝을 볼 수 있지 않을까 싶네요.

어느 분께는 도움이 되셨기를...

mcchae/docker-vbuntu-pyenv

목적