Python3 Anacondaで作った仮想環境をVSCodeで実行 - lisz-works
こんにちわlisです！ VSCodeでPython実行時に、Anacondaで作った仮想環境を使用するための方法です！ VS Codeで実行するために launch.jsonを作る setting.jsonを作る これでF5で実行できる！ 最初の実行だけ失敗する 実行時のカレントパスは「開いているフォルダ」 参考 あとがき VS Codeで実行するために VS CodeでPythonを実行しようとすると、毎回毎回 「どれで実行する？？？」 的な質問をされて面倒です。 なのでVS Codeで実行するために、まず実行の設定をしておきましょう！ launch.jsonを作る 対処のフォルダをVS Code*1で開きます。 Pythonファイルを開いて、コマンドパレットを開きます*2。 そこで Debug: Open launch.json を実行します。 実行すると「Select a debug
Python3 Anacondaで作った仮想環境をVSCodeで実行 - lisz-works
こんにちわlisです！ VSCodeでPython実行時に、Anacondaで作った仮想環境を使用するための方法です！ VS Codeで実行するために launch.jsonを作る setting.jsonを作る これでF5で実行できる！ 最初の実行だけ失敗する 実行時のカレントパスは「開いているフォルダ」 参考 あとがき VS Codeで実行するために VS CodeでPythonを実行しようとすると、毎回毎回 「どれで実行する？？？」 的な質問をされて面倒です。 なのでVS Codeで実行するために、まず実行の設定をしておきましょう！ launch.jsonを作る 対処のフォルダをVS Code*1で開きます。 Pythonファイルを開いて、コマンドパレットを開きます*2。 そこで Debug: Open launch.json を実行します。 実行すると「Select a debug
VS Code で Anaconda の Python デバッグ 環境構築（Visual Studio Code） - BEACHSIDE BLOG
Anaconda で Python の環境を構築し、Visual Studio Code ( VS Code ) でデバッグするまでの環境構築メモです。 仮想環境の切替も簡単でいい感じです。 Visual Studio Code Advent Calendar 2017 の最終日です♪ 今回の利用環境は以下です。 Windows 10 (Fall Creators Update） VS Code (v1.18.1) Anaconda 5.0.1 (Python 3.6 version) - 64bit Overview 1. Python のセットアップ 2. 環境変数の設定 3. VS Code のセットアップ 4. デバッグ 5. ターミナルの設定 6. Lint や インテリセンス、フォーマットの設定 1. Python のセットアップ Anaconda のインストール Anacon
PythonユーザのためのJupyter「実践」入門 - ステーショナリー研究室日報
最近発売された「PythonユーザのためのJupyter「実践」入門」を八重洲ブックセンターで買った。 最近はExcelの代わりにJupyter Notebookを使うようにしている。簡単なグラフくらいなら、ネットを調べればすぐに描くことができる。しかし、もうちょっと気の利いたことをしたいとか、効率よく作業できてるのだろうかという疑問が出てくる。この本の前書きにも同じようなことが書いてあって、「Jupyter Notebookの活用とデータ可視化における実践例や知見が集まった場所がすくない」と著者らは思ってこの本を書いたようだ。 ちなみに、Jupyter Notebookとは、ブラウザベースのPythonのインタラクティブ実行環境のことだ。Anacondaをインストールするだけで環境構築はすべて終了するので、導入のハードルもかなり低い。自分にしっくりくる環境構築ができないと、プログラミング
pyenv/pyenv-virtualenv/Anacondaを使ってクリーンなPython環境をセットアップ - karaage. [からあげ]
Python仮想環境に関してはじめに ここに書いてある環境構築は2021年時点でも有効で、私のように趣味ベースで使う場合は、特に大きな問題ありませんが、必ずしも全ての人にベストな手法ではありません。 他にも様々なPythonの環境構築ソフト（pipenv, venv等）がありますし、Anacondaは使わない主義などあります。こだわる人は各自調べて自分に合うものを選択しましょう。 Docker覚えるコストが許容できるなら、Dockerもオススメです。以下記事参照ください。 2021/04/17追記：Macに関しては、Apple Silicon Macの関係で、MiniForgeを使う環境構築に移行しました。以下記事参照ください。 2021/10/04 Linuxでのセットアップに関して新たに記事を書き直しました。以下記事参照ください。 zenn.dev これ以降の本記事は、参考情報として残
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wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
AnacondaでPythonの分析環境をまとめてインストール - TASK NOTES
Python ディストリビューションの一つである Anaconda のインストール方法です。 Anacondaとは Anaconda は Python の分析系環境を構築するために様々なパッケージをまとめた無料のディストリビューションです。 インストールを行うことで、NumPy、SciPy、pandas、matplotlib や機械学習ライブラリ scikit-learn 等のパッケージが最初から用意できます。コンパイルに失敗したり必要なものを集める手間から解放されるわけですね。 Anaconda に標準インストールされているパッケージは Anaconda Package List で確認できます。 最新の Anaconda3-2.4.0 では Python 3.5 がインストールされます。2.x系が使いたい場合は Anaconda2-2.4.0 をインストールしてください。 Anaco
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Visual Studio CodeでAnacondaの仮想環境を利用する – My Reference Blog