基本部分のimageをbaseで構築
必要なモジュールなど

開発と運用は分けたほうがいいと結論 勉強しながらコード書いていく環境と 実際に運用する場は別

• dockerを起動
• Kitematicを起動
• 当該コンテナを起動
• localhost:8889にアクセス
• Kitematicで共有化しているフォルダを調べ、VSCodeで開く
• Gitの更新を管理する

正直めんどくさすぎるからdevcontainerに移行したほうがいいと思う。

/composer/confirmedでdocker-compose buildでcamera_calibration:baseというimageを作成

つぎに/composerでdocker-compose up -dで 開発環境をたちあげ

そしてdocker attach camera_calibrationで開発環境に入る

開発環境の際にはmy_env.txtでハッシュ化したパスワードを環境変数とし、 start-notebook.sh --NotebookApp.password=$NotebookApp_passwordとしてパスワードを指定

まずconda searchでバージョンを調べる。

conda search -c conda-forge --f jupytext

次にバージョンを指定してインストール

sudo -u jovyan conda install -c conda-forge jupytext=1.2.4=0

echo $'c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"\n
c.ContentsManager.default_jupytext_formats = "ipynb,py"'\
>> /home/jovyan/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

うまく動いたらdokcerfileに反映

RUN conda install -y -c conda-forge jupytext=1.2.4=0
RUN echo 'c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"\n\
c.ContentsManager.default_jupytext_formats = "ipynb,py"'\
>> /home/jovyan/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

jupyter_contrib_nbextensionsはjovyan権限でインストールしないとだめらしい。
jovyan権限でインストールするためsudo -u jovyanとしている。

sudo -u jovyan conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions=0.5.1=py37_0  
sudo -u jovyan jupyter contrib nbextension install --user 

USER jovyan
RUN conda install -y -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions=0.5.1=py37_0
RUN jupyter contrib nbextension install --user

conda search -c conda-forge opencv
sudo -u jovyan conda install -c conda-forge opencv=4.1.1=py37hd64ca61_0

RUN conda install -y -c conda-forge opencv=4.1.1=py37hd64ca61_0