들어가며: Pillow는 이미 유명한 파이썬 이미지 분석 라이브러리 입니다. 이미지 파일을 읽어 resize, scale 등 다양한 작업을 할 수 있습니다. 이번에는 pillow를 이용해 이미지를 처리하는 내용보다는 image분석을 위해서 사용하는 IPython Notebook인 Jupyter에서 이미지를 그래프 형태로 변환해서 화면에 출력을 하는 예제를 살펴보겠습니다. Pillow에서 읽어들인 이미지의 변화를 확인하고 싶을때, 항상 이미지를 창에 띄우는 방법도 있지만, Jupyter에서 처리하게 될때 이미지가 matplotlib의 차트처럼 나오면 이미지 처리의 전후를 확인할 수 있습니다. 사용하기: 필요한 라이브러리는 통계분석을 할때 자주사용하는 matplotlib, numpy가 필요하다. 코드에 대해..

오늘 다루어볼 포스팅은 "도커 이미지 만들기"이다. 이전에 한번 정리해야지해야지 하면서 미뤄왔었는데, 간단하게 다루어 볼것이다. 필자도 대충은 알았지, 뭔가 깊게 이해하지 못하고 이미지를 빌드했었는데, 이참에 기초부터 한번 정리해봐야겠다. 1. FROM : 도커 이미지의 바탕이 될 베이스 이미지를 지정한다. Dockerfile로 이미지를 빌드할 때 먼저 FROM 인스트럭션에 지정된 이미지를 내려받는다. FROM에서 받아오는 도커 이미지는 도커 허브(Docker Hub)라는 레지스트리를 참조한다. 도커 특정 버전 이상에서는 Multi stage build가 가능해져서, 하나의 베이스 이미지(FROM ..)가 아닌 여러 베이스 이미지를 사용하여 빌드가 가능하다(FROM을 여러번 사용) 2. RUN : 도커 ..

공식 dockerhub가 아닌, 개인 혹은 사내 dockerhub로 push하는 방법이다. (dockerHubHost가 개인 혹은 사내 도커허브 도메인) > docker build -t dockerHubHost/levi.yoon/jenkins_example > docker push dockerHubHost/levi.yoon/jenkins_example 뭔가 다른 방법이 있을 것 같긴한대.. 간단하게 위 방법으로도 가능하다 ! 출처: https://coding-start.tistory.com/344?category=761720 [코딩스타트]

Dockerfile 파일이 아니라, 커스텀한 파일명으로 docker manifest를 작성하였을 때, 로컬 빌드하는 명령이다. Dockerfile로 작성되어 있을 때 로컬빌드 명령은 아래와 같다. docker build -t 1223yys/web-project:latest . 만약 Dockerfile이 아닌 다른 파일명으로 image manifest를 작성하였을 때는 아래와 같다. docker build -t 1223yys/web-project -f ./custom_file_name . 위 명령을 실행한 후에 이미지가 잘 빌드되었는지 확인해보자. docker image ls 출처: https://coding-start.tistory.com/341?category=761720 [코딩스타트]