Day 5: Dockerfileでイメージを作成

今日学ぶこと

• Dockerfileとは何か
• 基本的なDockerfile命令
• docker buildでイメージをビルド
• ビルドコンテキストの理解
• 実践的なDockerfileの作成

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Dockerfileとは

Dockerfileは、Dockerイメージを構築するための命令を記述したテキストファイルです。レシピのように、ベースイメージから始まり、アプリケーションの設定、依存関係のインストール、起動コマンドなどを順番に記述します。

flowchart LR
    Dockerfile["Dockerfile\n(命令書)"] --> |"docker build"| Image["イメージ"]
    Image --> |"docker run"| Container["コンテナ"]

    style Dockerfile fill:#3b82f6,color:#fff
    style Image fill:#22c55e,color:#fff
    style Container fill:#8b5cf6,color:#fff

なぜDockerfileを使うのか

メリット	説明
再現性	同じDockerfileから同じイメージを何度でも作成可能
バージョン管理	Gitで変更履歴を管理できる
自動化	CI/CDパイプラインに組み込める
ドキュメント	イメージの構成が明確に記述される

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Dockerfileの基本構造

# ベースイメージを指定
FROM python:3.11-slim

# メタデータを追加
LABEL maintainer="your@email.com"

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# ファイルをコピー
COPY requirements.txt .

# コマンドを実行
RUN pip install -r requirements.txt

# アプリケーションをコピー
COPY . .

# ポートを公開
EXPOSE 8000

# コンテナ起動時のコマンド
CMD ["python", "app.py"]

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主要な命令

FROM - ベースイメージの指定

すべてのDockerfileは FROM から始まります。

# 公式Pythonイメージを使用
FROM python:3.11

# 軽量版を使用
FROM python:3.11-slim

# 超軽量Alpine版を使用
FROM python:3.11-alpine

# 特定のバージョンを固定
FROM python:3.11.7-slim-bookworm

WORKDIR - 作業ディレクトリの設定

# 作業ディレクトリを作成して移動
WORKDIR /app

# 以降の命令はすべて /app 内で実行される

COPY - ファイルのコピー

ホストのファイルをイメージにコピーします。

# 単一ファイルをコピー
COPY requirements.txt .

# 複数ファイルをコピー
COPY package.json package-lock.json ./

# ディレクトリをコピー
COPY src/ ./src/

# すべてをコピー
COPY . .

ADD - 高度なコピー

COPY に似ていますが、追加機能があります。

# URLからダウンロード
ADD https://example.com/file.tar.gz /app/

# tarファイルを自動展開
ADD archive.tar.gz /app/

推奨: 通常は COPY を使用。ADD は特別な機能が必要な場合のみ。

RUN - コマンドの実行

イメージ構築時にコマンドを実行します。

# パッケージのインストール
RUN apt-get update && apt-get install -y curl

# Pythonパッケージのインストール
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# 複数コマンドを1つのRUNにまとめる（レイヤー数を減らす）
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y --no-install-recommends curl && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

CMD - デフォルトコマンド

コンテナ起動時のデフォルトコマンドを指定します。

# exec形式（推奨）
CMD ["python", "app.py"]

# shell形式
CMD python app.py

ENTRYPOINT - エントリーポイント

コンテナをコマンドとして使用する場合に便利です。

ENTRYPOINT ["python"]
CMD ["app.py"]

# app.py を実行
docker run myapp

# 別のスクリプトを実行
docker run myapp other.py

ENV - 環境変数

ENV APP_ENV=production
ENV PORT=8000

# 複数を一度に
ENV APP_ENV=production \
    PORT=8000

EXPOSE - ポートの公開

# ポート8000を公開（ドキュメント目的）
EXPOSE 8000

# 複数ポート
EXPOSE 80 443

注意: EXPOSE は実際にポートを開くわけではありません。docker run -p で指定が必要です。

ARG - ビルド時引数

ARG PYTHON_VERSION=3.11
FROM python:${PYTHON_VERSION}

ARG APP_ENV=production
ENV APP_ENV=${APP_ENV}

# ビルド時に引数を渡す
docker build --build-arg PYTHON_VERSION=3.10 .

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命令の流れ

flowchart TB
    FROM["FROM: ベースイメージ"] --> WORKDIR["WORKDIR: 作業ディレクトリ"]
    WORKDIR --> COPY1["COPY: 依存ファイル"]
    COPY1 --> RUN["RUN: 依存インストール"]
    RUN --> COPY2["COPY: アプリケーション"]
    COPY2 --> EXPOSE["EXPOSE: ポート公開"]
    EXPOSE --> CMD["CMD: 起動コマンド"]

    style FROM fill:#3b82f6,color:#fff
    style RUN fill:#f59e0b,color:#fff
    style CMD fill:#22c55e,color:#fff

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docker build コマンド

基本構文

docker build [オプション] パス

基本的な使い方

# カレントディレクトリのDockerfileをビルド
docker build .

# タグを指定してビルド
docker build -t myapp:v1.0 .

# 別のDockerfileを指定
docker build -f Dockerfile.prod -t myapp:prod .

ビルドコンテキスト

docker build の最後の引数（.）はビルドコンテキストです。

flowchart LR
    subgraph Context["ビルドコンテキスト"]
        Dockerfile["Dockerfile"]
        App["app.py"]
        Req["requirements.txt"]
        Other["その他のファイル"]
    end

    Context --> |"送信"| Daemon["Docker Daemon"]
    Daemon --> |"ビルド"| Image["イメージ"]

    style Context fill:#3b82f6,color:#fff
    style Daemon fill:#8b5cf6,color:#fff

ビルドコンテキスト内のすべてのファイルがDockerデーモンに送信されます。

.dockerignore

不要なファイルをビルドコンテキストから除外します。

# .dockerignore
node_modules/
.git/
*.log
.env
__pycache__/
.pytest_cache/
*.pyc

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実践：Pythonアプリをコンテナ化

Step 1: アプリケーションの作成

# プロジェクトディレクトリを作成
mkdir myapp && cd myapp

app.py

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello from Docker!'

@app.route('/health')
def health():
    return 'OK'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8000)

requirements.txt

flask==3.0.0

Step 2: Dockerfileの作成

Dockerfile

# ベースイメージ
FROM python:3.11-slim

# 作業ディレクトリ
WORKDIR /app

# 依存関係をまずコピー（キャッシュ効率化）
COPY requirements.txt .

# 依存関係のインストール
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# アプリケーションをコピー
COPY app.py .

# ポートを公開
EXPOSE 8000

# 起動コマンド
CMD ["python", "app.py"]

Step 3: イメージのビルド

docker build -t myapp:v1.0 .

出力例：

[+] Building 15.2s (10/10) FINISHED
 => [internal] load build definition from Dockerfile
 => [internal] load .dockerignore
 => [internal] load metadata for docker.io/library/python:3.11-slim
 => [1/5] FROM docker.io/library/python:3.11-slim
 => [2/5] WORKDIR /app
 => [3/5] COPY requirements.txt .
 => [4/5] RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
 => [5/5] COPY app.py .
 => exporting to image
 => => naming to docker.io/library/myapp:v1.0

Step 4: コンテナの実行

docker run -d -p 8000:8000 --name myapp myapp:v1.0

Step 5: 動作確認

# ブラウザまたはcurlで確認
curl http://localhost:8000
# Hello from Docker!

curl http://localhost:8000/health
# OK

Step 6: クリーンアップ

docker stop myapp
docker rm myapp

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ビルドキャッシュ

Dockerは各レイヤーをキャッシュします。変更がないレイヤーは再利用されます。

flowchart TB
    subgraph FirstBuild["初回ビルド"]
        F1["FROM python:3.11-slim"] --> F2["WORKDIR /app"]
        F2 --> F3["COPY requirements.txt"]
        F3 --> F4["RUN pip install"]
        F4 --> F5["COPY app.py"]
    end

    subgraph SecondBuild["app.py変更後の2回目"]
        S1["FROM (キャッシュ)"] --> S2["WORKDIR (キャッシュ)"]
        S2 --> S3["COPY req (キャッシュ)"]
        S3 --> S4["RUN pip (キャッシュ)"]
        S4 --> S5["COPY app.py (再実行)"]
    end

    style F4 fill:#f59e0b,color:#fff
    style S4 fill:#22c55e,color:#fff
    style S5 fill:#f59e0b,color:#fff

重要: 変更頻度が低いものを上に、高いものを下に配置することでキャッシュを最大限活用できます。

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実践：Node.jsアプリをコンテナ化

package.json

{
  "name": "node-docker",
  "version": "1.0.0",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "start": "node index.js"
  },
  "dependencies": {
    "express": "^4.18.2"
  }
}

index.js

const express = require('express');
const app = express();
const port = 3000;

app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Hello from Node.js in Docker!');
});

app.listen(port, '0.0.0.0', () => {
  console.log(`App listening on port ${port}`);
});

Dockerfile

FROM node:20-slim

WORKDIR /app

# package.jsonとpackage-lock.jsonをコピー
COPY package*.json ./

# 依存関係のインストール
RUN npm ci --only=production

# アプリケーションをコピー
COPY index.js .

EXPOSE 3000

CMD ["npm", "start"]

ビルドと実行

docker build -t node-app:v1.0 .
docker run -d -p 3000:3000 --name node-app node-app:v1.0
curl http://localhost:3000

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まとめ

命令	説明
FROM	ベースイメージを指定
WORKDIR	作業ディレクトリを設定
COPY	ファイルをイメージにコピー
RUN	ビルド時にコマンドを実行
ENV	環境変数を設定
EXPOSE	公開するポートを宣言
CMD	デフォルト起動コマンドを指定
ENTRYPOINT	エントリーポイントを設定

重要ポイント

1. FROM は必ず最初に記述
2. 変更頻度の低いものを上に配置してキャッシュを活用
3. .dockerignore で不要ファイルを除外
4. RUN コマンドは可能な限りまとめてレイヤーを減らす
5. 本番では slim や alpine ベースを検討

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練習問題

問題1: Dockerfileの作成

以下の要件でDockerfileを作成してください：

• Python 3.11-slim ベース
• /app を作業ディレクトリに
• requirements.txt をコピーしてパッケージをインストール
• すべてのファイルをコピー
• ポート5000を公開
• python main.py で起動

問題2: 命令の理解

COPY と ADD の違いを説明してください。どのような場合に ADD を使うべきでしょうか？

チャレンジ問題

静的なHTMLファイルを提供するNginxコンテナを作成してください：

1. index.html を作成（内容は自由）
2. Dockerfileで nginx:alpine をベースに使用
3. index.html を /usr/share/nginx/html/ にコピー
4. ビルドして実行、ブラウザで確認

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参考リンク

• Dockerfile リファレンス
• Dockerfile ベストプラクティス
• docker build リファレンス

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次回予告: Day 6では「コンテナとデータの永続化」について学びます。ボリュームとバインドマウントを使って、コンテナのデータを永続化する方法をマスターしましょう。