Python + Anaconda 환경 준비

 파이썬3과 함께 과학 계산과 관련된 다양한 패키지를 제공하는 Anaconda 라이브러리를 준비하장.

• miniconda : Anaconda의 최소 패키지 
  
• docker pull continuumio/miniconda3

• Docker 컨테이너 사용 명령어 
  
• docker run -i -t continuumio/miniconda3 /bin/bash

• 위와 같이 Docker 컨테이너 콘솔로 바뀌면 
• python3 -c "print(3*5)"

• Docker 컨테이너 종료 명령어 : exit 

• 실행했던 컨테이너 정보 표시 
  
• docker ps -a

• "CONTAINER ID"라는 정보 ! 를 이용하여 컨테이너를 저장할 수 있다.
• 위의 "ca69730c4118"로 컨테이너 이미지 저장해보장.
• docker commit ca69730c4118 mlearn:init

• 위 명령어는 docker commit <CONTAINER ID> <REPOSITORY NAME>:<TAG NAME> 
• 이제 저장하고 있는 모든 이미지를 확인 해본다.
• docker images

• "mlearn:init" 이미지가 생성되어 있당. 이 이미지를 사용해 컨테이너를 실행해보자.
• docker run -i -t mlearn:init /bin/bash

• 각 컨테이너에 어떠한 변경을 추가해도 다시 이미지로 저장할 수 있당. 
  
• 컨테이너에서 일시적으로 나오려면 ctrl + p, q 누르기
•  ctrl + p, q 는 컨테이너 프로세스를 종료하지 않고도 콘솔을 벗어날 수 있다.
• 위와같이 벗어나고 실행되고 있는 컨테이너 프로세스들을 확인해 보기
• docker ps

• 위와 같은 출력 결과에서도 "CONTAINER ID" 를 확인할 수 있는데, 컨테이너 ID를 사용해서 실행 중인 컨테이너를 이미지로 저장할 수 있다. 
• 그리고 다시 콘솔로 들어갈 때는 attach 명령어 사용한다.
• docker attach 114ac0d43025

• exit로 중지한 컨테이너를 다시 실행할 때는 start 명령어 사용한다.
• start한 컨테이너 콘솔에 들어갈 때는 attach 명령어를 사용한다.

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