【要約】DockerでPython環境を構築 [Zenn_Python] | Summary by TechDistill
> Source: Zenn_Python
Execute Primary Source
// Problem
- ・ホストOSの環境汚染。
- ・コンテナ破棄に伴う作業データの消失。
- ・開発者間での環境差異による不具合の発生。
// Approach
1.
docker pull python:3.13.13-slim で軽量イメージを取得。2.
-v オプションを用い、ローカルディレクトリをコンテナへマウント。3.
Dockerfile を作成し、apt-get や pip3 で依存ライブラリをインストール。4.
docker-compose.yml を定義し、docker compose up -d で環境を自動起動。// Result
- ・
test-pythonイメージの構築（サイズ：1.42GB）。 - ・
docker compose up -d --buildによるバックグラウンド起動の実現。 - ・環境のコード化による、再現可能な開発基盤の確立。
Senior Engineer Insight
> 基礎手順として非常に整理されている。
slim イメージの採用は、実戦的な判断である。ただし、TensorFlow等の導入によりイメージが4.64GBまで肥大化している点は注意が必要。大規模運用やCI/CDへの組み込みでは、レイヤーの最適化やマルチステージビルドの検討が必須となる。環境のコード化は、チーム開発の標準化において不可欠なプロセスである。