ccp-dev-con

GitHub Codespaces 向けの開発コンテナ設定リポジトリです。R・Python・Quarto を用いたデータ分析・ドキュメント生成に特化した環境を提供します。

.
├── Dockerfile                          # コンテナイメージの定義
├── install.R                           # Rパッケージ一覧
├── requirements.txt                    # Pythonパッケージ一覧
├── .devcontainer/
│   └── devcontainer.json               # Codespaces / Dev Containers 設定
└── .github/
    └── workflows/
        └── publish-docker.yml          # GHCRへの自動ビルド・公開ワークフロー

install.R にパッケージ名を追記します。

install.packages(
  c(
    "languageserver",
    "httpgd",
    "renv",
    "jsonlite",
    "your-new-package"   # ← 追加
  ),
  repos = "http://cran.rstudio.com/"
)

requirements.txt にパッケージ名を追記します。

jupyter
pandas
numpy
matplotlib
your-new-package   # ← 追加

変更を main ブランチにプッシュすると、GitHub Actions が自動的に新しいイメージをビルドして GitHub Container Registry (GHCR) に公開します。

main ブランチへのプッシュをトリガーに、以下が自動実行されます。

1. Dockerfile・install.R・requirements.txt を含むイメージをビルド
2. ghcr.io/<owner>/ccp-dev-con:latest タグで GHCR へプッシュ

初回セットアップ時の注意 GHCRに公開されたパッケージは、デフォルトで Private になっています。 Codespaces から誰でも Pull できるようにするには、リポジトリの Settings → Packages から該当パッケージを Public に変更してください。

パッケージ関連ファイルの変更時のみワークフローを実行したい場合は、 publish-docker.yml の paths フィルターのコメントを解除してください。

paths: ['Dockerfile', 'install.R', 'requirements.txt']

.devcontainer/devcontainer.json はデフォルトでローカルの Dockerfile からビルドします。リポジトリを開いて Codespace を起動するとビルドが自動実行されます。

ビルド済みイメージを使うと Codespace の起動が大幅に高速化されます。 .devcontainer/devcontainer.json を以下のように編集してください。

// "build": { "dockerfile": "../Dockerfile" },  ← コメントアウト
"image": "ghcr.io/ykunisato/ccp-dev-con:latest"  // ← コメント解除

Codespace 起動後、ポート 8787 をブラウザで開くと RStudio Server を利用できます。 （ユーザー名: rstudio / パスワード: rstudio）

devcontainer.json により以下の拡張機能が自動インストールされます。