2020 年の Python パッケージ管理ベストプラクティス - Qiita
この記事は Python Advent Calendar 2019 の 19 日目の記事です。 🐍 あらすじ Python のパッケージ管理。特にここ数年で新しいツールが多く出たこともあり、一体何を使うべきなのか、少し調べただけでは分からないと思います。本記事では、新しめの管理ツールを独断と偏見で比較します。著者は Poetry 信者なのでバイアスが掛かっているので悪しからず。 本記事で書いていること Pipenv、Poetry、Pyflow の違いと使い方 本記事で書いていないこと Pyenv、Venv、Virtualenv などの既存ツールの説明 著者の環境は以下の通り。 Ubuntu 18.04 Python 3.8.0 Pipenv 2018.11.26 Poetry 1.0.0 Pyflow 0.2.1 特に Poetry と Pyflow は開発途中なので、本記事の内容と違う
pythonの環境構築戦争にイラストで終止符をどうやら打てない - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Pythonの環境構築は僕にとって、戦争でした。 如何せんツールが多すぎます。 インターネットで調べるとざっと挙げるだけで 元から入っているpython3 元から入っているpython3 + venv pyenv pyenv + pyenv-virtualenv pyenv + venv anaconda docker + python docker + anaconda ... 以上のような組み合わせが山程出てきます。 よく最近のゲームのキャラメイキングの 「組み合わせは無限大！」を思い出します。 この記事では、それぞれの環
Pythonの環境構築を自分なりに整理してみる
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
Pythonの開発をしている人でPython製の便利スクリプトを導入するならpipsiが便利っぽい - タオルケット体操
pipsiとはpipsi = pip script installer Flaskの人が作ったっぽいスクリプトです。 mitsuhiko/pipsi · GitHub pipsiが流行る気配が微塵もないので書きました。たぶんクッソ地味なのでわざわざ話題にしないんだとおもいますが、個人的には重宝してます。 はじめに このエントリの対象者はPythonでなんかを作ってる人です。つまり、virtualenvを使って仮想環境を切り替えまくってる系の人です。 普段Pythonでがっつり開発しない人はもう、面倒なので普通にグローバル環境にpip installしてパスを通せばいいとおもいます。 pipsiイズ何 さて、virtualenvを使って開発をしていると時々困ることがあります。それはPython製の便利ツール（pipで配信されている）をどう管理するかという問題です。 fabric, ansib
Pythonの環境管理ツール良し悪し - Zopfcode
EDIT: 2018/06/19 pipenvについて追記 本記事は社内向けに書いた文章を修正したものである。 世の中にある代表的な「Python環境管理ツール」に virtualenv, pyenv, venv, pipenv の4つがある。これらをGoogleで検索すると使い方が書かれたページばかりが出てきて、それらの違いや使い分けを解説する記事は少ない。 本当は必要ではないのに「pyenvは便利」のような謳い文句で何となく使わせる記事や、古い情報を元に書いた「一見新しそうに見える記事」も多く見られる。 この記事では、中立・実用重視な視点から各ツールを解説し、筆者が考えうるベター（ベストは人それぞれ）な組み合わせについて書く。 なおAnacondaは初学者が使うにはおすすめできない。Anacondaについての筆者の解釈は末尾にあるためそちらも参照されたい。 本記事公開後いくつか近い話題
pipの使い方 - そこはかとなく書くよ。
注意 この内容はすでに古くなっています。 pipの使い方 (2014/1バージョン) を参照してください。 pipとは、Pythonにおけるパッケージ管理システムです。easy_installというツールもあるのですが、pipはこのeasy_installを置き換えるものとして開発されています。rubyのgem、perlのcpan的な位置づけです。 同じパッケージ管理ツールとしてsetuptools置き換えのdistributeというものもあるのですが、こちらはsetuptools全体を置き換えるものとして開発されており、pipはsetuptoolsの一部であるeasy_installを置き換える形です。 なお、現在のpipのバージョンは0.8.2で、このエントリはこのバージョンを使っています。 なにかおかしい点があれば、ご指摘ください。 > 識者の方々 pipのinstall まずはea
PythonとDjangoを使うときに押さえとくと良いもの - 偏った言語信者の垂れ流し
社内向け。 tokibitoの知識が偏ってるので、もっといろいろ知りたいなら社内チャットで他の人にも聞くこと。 Python easy_install setuptoolsかdistributeというパッケージで使えるコマンド。 @aodag 曰くsetuptools使わずに、distribute使えという話。 インストールはこんな感じ。 $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.pyWelcome to Distribute’s documentation! — Distribute documentation pip パッケージのインストールに使う。後述のvirutualenvとかを使うならこれ。 インストールスクリプトで入れるか、easy_installなど
Cygwin環境にvirtualenvを入れてみた - Qiita
$ easy_install-2.7 virtualenv Searching for virtualenv Reading https://pypi.python.org/simple/virtualenv/ Best match: virtualenv 13.1.2 Downloading https://pypi.python.org/packages/source/v/virtualenv/virtualenv-13.1.2.tar.gz#md5=b989598f068d64b32dead530eb25589a Processing virtualenv-13.1.2.tar.gz Writing /tmp/easy_install-dgIpjZ/virtualenv-13.1.2/setup.cfg Running virtualenv-13.1.2/setup.py -q bd
ipython と virtualenv を同時に使う方法
概要 python の皆さんはみんな使っている ipython は virtualenv を使う時に virtualenv に入っているモジュールをインポートできないことが起こります。 ipython は特に virtualenv に対応していないわけです。 ipython をグローバルじゃなくて、virtualenv 毎にインストールすると解決できるのですけど、 ipython を落とすのが重いし、PIP_DOWNLOAD_CACHE ( pipを使うべきだぞ ) を使わない限り、絶対にイライラする。 ipython と virtualenv を使う方法第一 ということで、第一方法は PIP_DOWNLOAD_CACHE を設定して、virtualenvを作る時に、virtualenvwrapper (virtualenvwrapperも使うべきだぞ)のフックを使ってipythonを自動
Pythonで自動化、GoogleDocsのSpreadSheetを使ったディスク使用量モニタースクリプト - When it’s ready.
気づいたらDiskの残量がメチャ減ってるときってありますよね。Nagiosとか監視ツール使って閾値超えたら警告出すとかやってる人も居るかと思います。監視ツールはエラーの発生はログ取りするけど、日々の使用料を記録して見やすくなってないのが大気がします。大きめのファイルサーバ使っていると、今後の容量計画を行う場合は現状把握が大切です。各ドライブごとにどれくらいの容量増加傾向があるのかを知るためには、監視ツールのみだとやや物足りない感じがします。 ログる内容は、dfコマンドで表示出来る分で十分なのでコレを毎日ダンプし続けると良いかもしれないですが、やっぱり結果はグラフで見たいし、いつも最新の状態が見たいですよね。さらにグラフは、画像ファイルとかでサクっとウェブで見えたりしたらさらに便利 ということで、こんなの作ってみました。 dfで見えるようにドライブをマウントしておいて、dfコマンで出る各パラ
Alex Clemesha | Full-stack software engineer.
Full-stack software engineer based in San Diego, California. I input ideas, mix them with code and expertise, and output dynamic modern applications for mobile and the web. Alex Clemesha has extensive experience with full-stack web & mobile software development, in topics such as mathematics software, science based platforms, location-based mobile applications, and interactive educational web game
virtualenv - Doge log
最近、流行りのvirtualenvですが、仕組み的なものにあまり触れられてないように 思えたので書いてみます。 機能 とりあえずvirtualenvの機能は ライブラリがまっさらな状態な環境を作る 作られた環境に対してのみモジュールをインストールできる です。 これを実現する仕掛けはそれほど難しくありません。 （virtualenv自体も基本的に1ファイルのモジュールです。） とりあえず簡単に見ていきます。 ライブラリパス まっさらなライブラリを持った状態のpython環境はどうやって作るのでしょう？ pythonは自分自身のパスの上位のlib/pythonx.xをライブラリとして認識します。 （pythonをソースからprefix指定でビルドした事があればわかると思います。） . |-- bin | `-- python `-- lib `-- python2.5 `-- ここが標準ライ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
aodag memo - python
WindowsにPythonをインストール + pip + virtualenv - Qiita
PythonAnywhere上でDjangoを実行する - Qiita
Interactive Reading Community (Ver.6)
Good night, Posterous
Good night, Posterous