Hier is een geoptimaliseerde Dockerfile die aansluit bij jouw vereisten voor een Python 3.9 ontwikkelomgeving met numpy, pandas, scikit-learn, git en curl: ```dockerfile # Basisimage met Python 3.9 FROM python:3.9-slim # Omgeving variabelen ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 # Werkdirectory instellen WORKDIR /app # Systeem vereisten en essentiële tools installeren RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \ git \ curl \ build-essential \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* # Python dependencies installeren RUN pip install --upgrade pip RUN pip install numpy pandas scikit-learn # (Optioneel) Voeg een startscript of entrypoint toe # CMD ["python", "jouw_script.py"] ``` Wat deze Dockerfile doet: - Gebruikt een lichte Python 3.9-slim basisimage. - Installeert git en curl voor versiebeheer en dataophalen. - Installeert build-essentials voor het bouwen van Python-pakketten indien nodig. - Installeert de benodigde Python-bibliotheken. - Verwijdert tijdelijke bestanden voor een kleinere image. Je kunt deze Dockerfile verder aanpassen door bijvoorbeeld je code toe te voegen of extra dependencies te installeren.

Hier is een geoptimaliseerde Dockerfile voor jouw Python ontwikkelomgeving: ```dockerfile # Gebruik officiële Python 3.9 slimme image als basis FROM python:3.9-slim # Metadata voor onderhoud LABEL maintainer="jouw-naam" LABEL description="Aangepaste Python ontwikkelomgeving met data science packages" # Omgeving variabelen instellen ENV PYTHONUNBUFFERED=1 ENV PIP_NO_CACHE_DIR=1 ENV PIP_DISABLE_PIP_VERSION_CHECK=1 # Werkdirectory instellen WORKDIR /app # Essentiële systeempackages installeren RUN apt-get update && apt-get install -y \ git \ curl \ build-essential \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/* \ && apt-get clean # Python dependencies kopiëren en installeren COPY requirements.txt . # Python packages installeren in één RUN layer voor caching RUN pip install --upgrade pip && \ pip install numpy pandas scikit-learn # Alternatief: als je een requirements.txt gebruikt: # RUN pip install -r requirements.txt # Optioneel: ontwikkelaar tools toevoegen RUN pip install \ black \ flake8 \ pytest # Werkdirectory instellen voor ontwikkeling WORKDIR /workspace # Standaard commando (kan worden overschreven bij run) CMD ["/bin/bash"] ``` **Aanvullende optimalisaties:** 1. **requirements.txt** (aanbevolen voor betere dependency management): ```txt numpy==1.24.0 pandas==1.5.3 scikit-learn==1.2.0 ``` 2. **.dockerignore** bestand toevoegen: ```gitignore __pycache__ *.pyc *.pyo *.pyd .Python env pip-log.txt .git .DS_Store ``` **Bouw commando:** ```bash docker build -t mijn-python-dev . ``` **Run commando met volume mounting voor ontwikkeling:** ```bash docker run -it --rm -v $(pwd):/workspace mijn-python-dev ``` **Belangrijke optimalisaties in deze Dockerfile:** - Gebruik van `slim` image voor kleinere grootte - `PYTHONUNBUFFERED=1` voor directe log output - APT cleanup voor kleinere image size - Gecombineerde RUN commands voor minder layers - Werkdirectory gescheiden van app directory - PIP cache disabling voor kleinere images Deze setup biedt een efficiënte ontwikkelomgeving met alle vereiste tools en optimalisaties voor caching en performance.