かさね(🎀🪐ゆめの🪐🎀) @k29aRYBnwkC7XYJ @nwv8e FF外失礼します🙇♀️ めっちゃ同じ気持ちです、、、 他の学校の子めっちゃ楽しそうなのに私だけ資格勉強ずっとしてるし楽しくないしほんとに泣きそうです🥲 2023-09-04 10:21:55
かさね(🎀🪐ゆめの🪐🎀) @k29aRYBnwkC7XYJ @nwv8e FF外失礼します🙇♀️ めっちゃ同じ気持ちです、、、 他の学校の子めっちゃ楽しそうなのに私だけ資格勉強ずっとしてるし楽しくないしほんとに泣きそうです🥲 2023-09-04 10:21:55
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ?このツールはなにを解決してくれるんだ?」という話をまとめます。
そのPythonパッケージ管理、venv + pipでよくないですか? in 2023/1 各所(主にPython界隈の外)で「Pythonパッケージ管理どうするのが正解なの?」とよく耳にするので2023年初頭時点での私の見解を書きます。 tl;dr 多くの場合のPythonパッケージ管理はvenv(virtualenv) + pipで済むのでは? 前提 タイトルにvenvとついていますが、以降venv(virtualenv)については言及しません。仮想環境内で作業している前提で話を進めます。 この記事では基本的にsetup.py / setup.cfgではなくpyproject.tomlでのパッケージ定義方法を採用します。これはPEP 621がここ最近で採択・実装されたためです。 なお、想定しているPythonや各ツールのバージョンは以下の通りです。 Python >= 3.8 pip
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