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docker工作stream科学计算

我试图想象一个可以应用在科学工作环境中的工作stream程。 我的工作涉及到做一些科学编码，基本上是Python，pandas，numpy和朋友。 有时我必须使用一些在科学界不常用的模块，有时候我必须在我的模拟链中集成一些编译好的代码。 我运行的代码大多数时间与IPython笔记本并行。 docker工人有什么感兴趣的？ 事实上，我可以创build一个包含我的代码和工作环境的docker工人。 然后我可以把docker工人送到我的学院，而不要求他们改变他们的工作环境，例如，安装一个过时的模块版本，以便他们可以运行我的代码。 我想到的工作stream程的草稿如下所示： 直到我有一个版本，我想与人分享。 build立一个docker，可能是从一个git仓库挂钩。 共享docker。 有人可以给我一些我应该考虑进一步发展这个工作stream程的指针吗？ 一个令我感兴趣的观点是：在Docker上运行的代码可以在机器的几个核心上进行并行处理？ 例如连接到群集的IPython笔记本。