VSCodeとPoetryで作るPython開発環境
こんにちわ alivelimb です。 本記事ではプロジェクト毎に用意している Python 開発環境を紹介します。なお、本記事で紹介した環境構築の自動化スクリプトをgithubで公開しています。 概要 Python の開発環境は主に VSCode, pyenv, poetryを用いて用意しています。 pyenv は Python 自体のバージョン管理を行います。Python3.8 から 3.9 への切り替えもコマンド 1 つで行うことが可能です。Poetry は Python パッケージの管理を行います。これらに加えて VSCode の各種拡張機能を活用することで開発環境としています。 本記事で構築した環境デモ gif デモで示していることは以下の通りです リッチな予測変換 自動インポート(pathlib.Pathをインポート) ファイル保存時の静的解析 & 自動整形 Type Hint
Pythonのパッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
※おすすめの基準には上記「導入の手軽さ」「学習の手軽さ」「パッケージ依存関係の解決」以外に、「対象OSとの相性」「検索による情報の見つかりやすさ」を考慮しています。詳しくは後述します 筆者の主観が入りますが、概ね以下のフローチャートのように選択すると良いかと思います (詳しくは後述します) なお、実用上ハマりやすいプロキシ環境での使用方法についても、以下の記事に別途まとめました 必要知識 ここから先は、Pythonのパッケージ管理が何をやっているかを解説します。 「御託はいいから早く使いたい！」という方は、「3種類の方法比較」の項目まで飛んでください まず、一般的に「パッケージ管理」と呼ばれている要素を、以下の4つの機能に分割して考える必要があります。 A. インタプリタ切替 (Pythonのバージョンを切り替える) B. パッケージ切替 (パッケージのバージョンを切り替える) C. パッ
ŷhat | Rodeo 1.0: a Python IDE on your Desktop
Rodeo 1.0 Release When we released our in-browser IDE for Python earlier this year, we couldn’t believe the response. Thousands of our readers all over the world saddled up and told their friends and colleagues to do the same (no more puns, we promise). That reaction, as well as the endless search for hacks to make our lives easier, got us thinking about how to make Rodeo even better. Over the pas
Yhat End-to-End Data Science Platform: Rodeo
Spent the day with @YhatHQ's #RodeoIDE. It's great! Thanks to @TiffanyTimbers for recommending it. Try it for #Python programming! — Jeffrey LeDue (@JeffLeDue) November 27, 2016 #RodeoIDE https://t.co/LbLEyrEme2 is a #data centric #IDE for #python run scripts, evaluate data, auto-complete all within the IDE! — Nathan Ash (@Ompster) April 24, 2015 If you are pythonista Data Scientist but always env
Python チュートリアル — Python v2.6.2 documentation
ナビゲーション 索引 モジュール | 次へ | 前へ | Python v2.6.2 documentation » Python は簡単に習得でき、それでいて強力な言語の一つです。 Python は高レベルなデータ構造を効率的に実装していて、 オブジェクト指向プログラミングに対しても、単純ながら効果的なアプローチをとっています。 洗練された文法とデータ型を動的に決定する機能、そしてインタプリタであるという特徴から、 Python はほとんどのプラットフォームの幅広い対象領域において、 スクリプティングや迅速なアプリケーション開発のための理想的な言語になっています。 Pythonインタプリタ自体と膨大な標準ライブラリは、ソースコード形式や、 主要なプラットフォーム向けのバイナリ形式で、Python Web サイト http://www.python.org/ から無料で入手でき、かつ無料で
他の言語に慣れた人がPythonを使ったときにつまずきがちな10のポイント - 西尾泰和のはてなダイアリー
今日質問されて、以前Twitterで書いたのを思い出して、そして検索性が悪くて見つけ出すのに苦労した。こちらに転載しておく。詳細は気が向いたときに埋める。 オプション引数の評価タイミング Rubyではオプション引数は関数が呼ばれるたびに評価される。 def foo() print "foo!" end def bar(x=foo()) end bar #=> foo! と出力される bar #=> foo! bar #=> foo! Pythonでは関数の定義時に1回だけ評価される。 def foo(): print "foo!" def bar(x=foo()): pass #=> foo!と出力される bar() #=> 何も出力されない bar() 「引数が省略されたら今の日時」みたいな毎回評価したい場合はデフォルト値をNoneにしておいて「Noneだったら＝省略されていたら」のif
http://orange.biolab.si/features.html
Visual programming Design your data analysis process through visual programming. Orange remembers your choices, suggests most frequently used combinations, and intelligently chooses which communication channels to use. Visualization Orange is packed with different visualizations, from scatterplots, bar charts, trees, to dendrograms, networks and heatmaps. Interaction and data analytics Actions sea
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Conda revisions: letting you ‘rollback’ to a previous version of your environment « Robin's Blog
Algorithms with Python