operations_research/Dockerfile
dschlueter 4fa4e20b04 Veroeffentlichung: Lizenzen, README, Colab-Entscheidung, JupyterLab im Image
Sechs Dinge, alle fuer das jetzt oeffentliche Repository.

LIZENZEN. LICENSE traegt die MIT-Lizenz fuer den Programmcode (alle .py,
Notebooks, Dockerfile, pyproject.toml), LICENSE-TEXT.md die CC BY-SA 4.0 fuer
Buchtext, PDF, Website und Diagramme. Beide Dateien nennen ausdruecklich, was
sie abdecken und was nicht - ein Codeblock im Buchtext bleibt Programmcode und
steht unter MIT. Vorher hatte das Repository gar keine Lizenz, womit
standardmaessig "alle Rechte vorbehalten" galt und niemand die 76 Programme
haette weiterverwenden duerfen.

COLAB. COLAB_BASIS_URL steht jetzt auf "". Der Platzhalter zeigte auf GitHub,
das Repository liegt auf einer eigenen Forgejo-Instanz - und Colab oeffnet
Notebooks NUR aus GitHub, Google Drive oder einem Upload. Die URL-Form
colab.research.google.com/github/... ist fest auf GitHub verdrahtet; eine
selbstgehostete Adresse dort einzusetzen ergaebe keinen Link zum eigenen
Server, sondern einen toten GitHub-Link. Der Kommentar im Quelltext ging von
GitHub aus und war damit selbst irrefuehrend; er ist ersetzt.

Verloren geht nichts: Die 25 Notebooks liegen neben der Website und bekommen
einen echten Download-Link, jetzt mit dem Hinweis, was man damit tut -
"herunterladen und in Jupyter oeffnen, in Colab hochladen oder mit dem
Kurs-Image starten".

JUPYTERLAB IM KURS-IMAGE. Neue pyproject-Gruppe [notebook] mit jupyterlab,
die Notebooks werden ins Image kopiert, und ein kleiner Startbefehl macht
beide Betriebsarten ohne --entrypoint moeglich: ohne Argument JupyterLab, mit
Argument ein einzelnes Programm. Gebaut und geprueft - Rucksack.py laeuft,
JupyterLab antwortet mit HTTP 200 und zeigt alle 25 Notebooks. Image 1,31 ->
1,46 GB. Es laeuft ohne Token, deshalb im README die Portfreigabe an
127.0.0.1 gebunden.

README KOMPLETT NEU. Es war die Bau-Anleitung eines privaten Verzeichnisses
und ist jetzt die Visitenkarte eines oeffentlichen Repositorys: was das Buch
ist, wo man es liest, drei Wege die Beispiele auszufuehren (Container,
schlanke Installation, alles auf einmal), was hier liegt, wie man baut, die
Colab-Frage, die Lizenzen und wie man mitwirkt. Alle relativen Links
geprueft: 0 tot.

.gitattributes. Ohne die Datei entschied core.autocrlf des jeweiligen
Rechners, was beim Klonen passiert - ein Windows-Leser bekam CRLF-Rauschen in
jedem Diff. Jetzt: im Repository immer LF, im Arbeitsverzeichnis passend zum
System, Binaerdateien ausdruecklich ausgenommen. Der Bestand war bereits
sauber (git add --renormalize aendert null Dateien). Zusaetzlich sind die
erzeugten Verzeichnisse als linguist-generated markiert, sonst zaehlt die
Sprachstatistik das Repository als HTML-Projekt.

PROGRESS.md: Remote-Repository als erledigt markiert, der Colab-Befund
festgehalten. CLAUDE.md um Veroeffentlichung, Lizenzen und die neuen Dateien
ergaenzt.

Geprueft: --check ohne Fehler, 0 tote README-Links, 76 Programme unveraendert,
33 pytest-Tests, pyproject baut mit acht Gruppen, PDF 759 Seiten (eine
weniger - die Colab-Zeile entfaellt in 25 Kapiteln).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-08 14:54:04 +02:00

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4 KiB
Docker

# Kurs-Image zu "Optimierte Entscheidungsfindung mit Python".
#
# Was es ist: eine reproduzierbare Umgebung, in der alle Beispielprogramme
# laufen - ohne dass jemand Solver, BLAS-Bibliotheken und Python-Versionen von
# Hand zusammensuchen muss.
#
# Was es NICHT ist: eine Bauumgebung fuer das Buch. Das PDF braucht pandoc,
# xelatex und inkscape, zusammen ueber ein Gigabyte. Wer das Buch selbst baut,
# ist mit einer lokalen Installation besser bedient (siehe README.md).
#
# docker build -t or-mit-python .
# docker run --rm -p 127.0.0.1:8888:8888 or-mit-python # JupyterLab
# docker run --rm or-mit-python Installationstest.py # ein Programm
# docker run --rm -v "$PWD/ausgabe:/buch/output" or-mit-python Excel_Bruecke.py
#
# Zwei Stufen: Die erste baut die Abhaengigkeiten in eine virtuelle Umgebung
# (und braucht dafuer Compiler), die zweite kopiert nur das Ergebnis. Das
# spart im fertigen Image die gesamte Bauumgebung.
# --- Stufe 1: Abhaengigkeiten uebersetzen und einsammeln ---------------------
FROM python:3.12-slim AS bau
# build-essential wird von Paketen gebraucht, die kein passendes Wheel
# mitbringen. Bleibt in dieser Stufe und landet nie im fertigen Image.
RUN apt-get update && apt-get install --no-install-recommends -y \
build-essential \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1 \
PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1
RUN python -m venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH"
# Nur die Abhaengigkeitsbeschreibung kopieren, nicht den Quelltext: So bleibt
# diese Schicht im Cache, solange sich die Abhaengigkeiten nicht aendern.
WORKDIR /buch
COPY pyproject.toml README.md ./
# Die Gruppen aus pyproject.toml. 'figures' fehlt bewusst - es dient dem
# Neuerzeugen der Diagramme, wofuer zusaetzlich Graphviz noetig waere.
#
# ACHTUNG, gewollt: Das Image enthaelt ortools UND highspy, obwohl beide eine
# eigene HiGHS-Kopie mitbringen und sich nicht gemeinsam importieren lassen.
# Der Konflikt wird nicht durch Weglassen geloest, sondern zur Laufzeit durch
# getrennte Prozesse (Kapitel Oekosystem). Ein Image, das nur eines von beiden
# enthaelt, koennte die Haelfte der Beispiele nicht ausfuehren.
RUN pip install ".[finance,large-scale,api,dev,notebook]"
# --- Stufe 2: das eigentliche Image -----------------------------------------
FROM python:3.12-slim AS laufzeit
# libgomp1 wird von OR-Tools und HiGHS zur Laufzeit gebraucht (OpenMP) und ist
# im slim-Image nicht enthalten. Ohne es scheitert der erste Solveraufruf mit
# einem 'libgomp.so.1: cannot open shared object file'.
RUN apt-get update && apt-get install --no-install-recommends -y \
libgomp1 \
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY --from=bau /opt/venv /opt/venv
ENV PATH="/opt/venv/bin:$PATH" \
PYTHONUNBUFFERED=1 \
MPLBACKEND=Agg
# Kein root. Die Programme brauchen keine Rechte, und ein Kurs-Image, das als
# root laeuft, ist eine schlechte Angewohnheit, die man weitergibt.
RUN useradd --create-home --uid 1000 kurs
WORKDIR /buch
COPY --chown=kurs:kurs Operations_Research_mit_Python_Version_04_Programme/ ./
COPY --chown=kurs:kurs Notebooks_04/ ./Notebooks_04/
# Verzeichnis fuer erzeugte Dateien - als Volume einhaengbar, damit
# Excel-Ausgaben und Diagramme den Container ueberleben. Angelegt wird es
# VOR dem Benutzerwechsel, denn /buch gehoert root.
RUN mkdir -p /buch/output && chown kurs:kurs /buch/output
# Ein Startbefehl, zwei Betriebsarten - damit niemand '--entrypoint' braucht:
# ohne Argument -> JupyterLab mit den 25 Kapitel-Notebooks
# mit Argument -> genau dieses Programm
RUN printf '%s\n' \
'#!/bin/sh' \
'if [ $# -eq 0 ]; then' \
' exec jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --no-browser \' \
' --ServerApp.token= --ServerApp.root_dir=/buch' \
'fi' \
'exec python "$@"' \
> /usr/local/bin/starte && chmod +x /usr/local/bin/starte
USER kurs
EXPOSE 8888
# JupyterLab laeuft ohne Token. Das ist fuer ein Kurs-Image auf dem eigenen
# Rechner richtig - deshalb im README die Portfreigabe an 127.0.0.1 binden
# und den Container NICHT ins offene Netz stellen.
ENTRYPOINT ["/usr/local/bin/starte"]
CMD []