Containerとは何でしょうか。エンジニアの嗜みとも言える環境構築ですがなれていたとしても時間がとられます。Pythonの環境を構築するとしてもバージョンを同じにするためにpyenvなどのツールを入れる必要があるかもしれません。知らない言語の環境構築ともなると一から調べねばならず非常に骨がおれます。最近だとM1など別のアーキテクチャが出てきたときにパッケージが対応しておらず環境が構築できない場合もあります。環境構築ができたとしても時間とともに新しいパッケージのバージョンに対応したりなど開発者同士で開発環境をあわせることは大変です。仕組みとしては、.devcontainerフォルダにdevcontainer.jsonなど設定を作成します。その設定とDockerイメージをもとにVSCodeがコンテナに環境を構築し、まるでローカルで開発しているかのようにコンテナの中で開発ができます。Containerを使って、dbtプロジェクトのSQLの開発をできるようにしたのでやり方を紹介します。dbtプロジェクトの開発で達成したいこと明確に達成したい目標がありました。cloudを使って開発していたのですが、gitのブランチが扱いずらかったりlintの結果が確認できなかったり、dbtの実行がすばやるできないなど不満がありました。Containerの環境を構築することにしました。動作検証したのはmacOSです。runコマンドが実行できBigQueryに格納できること.devcontainer/*は以下のようになっています。runコマンドが実行できBigQueryに格納できること」を実現するためにはgcloudの認証情報と~/.dbt/profiles.ymlが必要です。devcontainer.jsonのmountsにその設定がかいてあります。Containerで作成される~/.configとパスがかぶっているのでCLOUDSDK_CONFIGを設定することにより別のパスから読み込めるようにしてあります。loginが実行してあることと以下のような~/.dbt/profiles.ymlファイルが必要です。すると環境ができあがります。lintもばっちりきいていますね。Containerで解決しました。できる環境構築は魅力的です。Container利用してみてください。blogHomeAboutTool。