🐳 Dockerで作るJupyter Notebook環境ガイド

📌 1. 目的

Dockerを使って、Python + Jupyter Notebook環境をローカルに構築し、どのPCでも同じ開発環境を再現できるようにします。

現在実行中は「Webサーバー型アプリ」なので

/opt/homebrew/var/www/projects/docker-python

起動：      docker compose up -d                URL:      http://localhost:8888/lab

📦 2. プロジェクト構成

docker-python/
 ├ Dockerfile
 ├ docker-compose.yml
 ├ workspace（作業フォルダ）
 ├ .ipynb ファイル
 ├ .py ファイル

🧱 3. Dockerfile作成

2026/5/12

FROM python:3.11

WORKDIR /workspace

RUN apt-get update && apt-get install -y \
    build-essential \
    gcc \
    g++ \
    wget \
    curl \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

RUN pip install --upgrade pip

RUN pip install \
    notebook \
    jupyterlab \
    ipykernel \
    tornado==6.4.1 \
    pyzmq==26.2.0 \
    numpy \
    pandas \
    matplotlib \
    TA-Lib

EXPOSE 8888

CMD ["jupyter", "lab", "--ip=0.0.0.0", "--port=8888", "--allow-root", "--no-browser", "--ServerApp.token=", "--ServerApp.password=", "--ServerApp.disable_check_xsrf=True"]

⚙️ 4. docker-compose.yml

2026/5/12

services:
  jupyterlab:
    build: .
    container_name: docker-python
    volumes:
      - '.:/workspace'
    environment:
      - JUPYTER_ENABLE_LAB=yes
    ports:
      - "8888:8888"cker-python

🚀 5. 起動方法

Dockerfile変更後は以下のコマンドで再構築：

docker compose up --build

ブラウザで以下にアクセス：

http://localhost:8888/lab

🔍 6. Docker内部の仕組み

• Jupyter Server = Webサーバー（Tornado）
• Kernel = Python実行プロセス
• ブラウザ = UIクライアント

🧠 7. 実行の流れ

ブラウザ → Jupyter Server → Kernel → Python実行 → 結果返却

🛑 8. 停止方法

docker compose down

🚀 使い分け
        開発中デバッグ
                docker compose up
        ログ見やすい。

        普段使い
                docker compose up -d
        快適。

        ⚡ 停止方法違う
        up
                Ctrl + C

        up -d
                docker compose down


🚀 今入っているもの（環境）
Python
pip
JupyterLab
ipykernel
numpy
pandas
matplotlib
TA-Lib

など。                

💡 9. まとめ

Dockerを使うことで、OSに依存しない安定したJupyter環境を簡単に構築できます。