主にVSCodeではじめるPython開発環境構築ガイド | DevelopersIO
ファイル比較 VSCodeのエクスプローラで、ファイル２つを選択して右クリックメニューから「選択項目を比較」で比較することができます。 また右クリックで、「比較対象の選択」をした後に「選択項目を比較」でも比較することも可能です。 VSCodeのSnippetの使い方 VSCodeのSnippetも便利です。似たような構造のクラスを実装する場合などや、プロジェクト共通で使いがちな書き方というものをSnippetに登録して、効率化することができます。 また、変数を持たせておくこともできます。この場合、Snippetを呼び出した後に変数部分にカーソルがあたるので、そこで変数部分をタイピングできます。 詳細は以下のリンクをご覧ください。 Visual Studio Codeに定型文（スニペット）を登録する方法 VSCodeのUser Snippetを活用しよう！ また後述するSnippet Gen
Visual Studio Code と Docker コンテナを使って開発する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームの @zaimy です。今回は、 Visual Studio Code（以下 VS Code）と Docker コンテナを使って開発環境を構築する方法を紹介します。 データ基盤エンジニアの開発環境として、Python を使用する単一コンテナを例に記述しますが、他の言語や Docker Compose を使う場合でも応用できます。 背景: M1 Mac (Monterey) に Python 3.8.12 をインストールできない 先日、業務で使用するマシンを Intel Mac から M1 Mac に切り替えたのですが、CPU アーキテクチャが異なることに加えて、OS のバージョンが上がったことで Apple Clang に下位互換性のない変更が入っており、業務上ある理由で必要な Python 3.8.12 のインストールが困難でした。 そこで、私の所属するチームは全員
【VSCode】Docker の Python 環境でリモート開発を行う（Remote - Containers） - 7839
VSCode の Python開発環境で、Pylint を使っている時に、以下のような Lint エラーが出た。 Unable to import '****' pylint(import-error) 問題なくモジュールを使うことができるのに、VSCode 上で Lintエラーが出てしまっていた。この点に関して、どのような開発環境を用意すべきか調べたので、備忘録として残しておく。 開発環境概要 Lint エラーの原因 Remote - Containers の導入 インストール 設定 動作確認 まとめ 開発環境概要 今回の開発は Docker 環境を用いて行っていた。そして、コーディングはローカルのPCで VSCode を使っていた。実装したコードを実行する場合は、以下のコマンドでコンテナに入って、コマンドを実行していた。 $ docker-compose exec python bas
Windows / Visual Studio 使いが WSL 2 / Visual Studio Code で環境構築した時の手順 - しばやん雑記
基本的には Windows と Visual Studio を使って Azure Functions や GitHub で公開しているアプリケーションとライブラリを書いていますが、最近は Python や Go を書く必要がちょいちょい出てきたので、色々と観念して WSL 2 の環境を構築して使っています。 特に Python は Azure Functions だと Linux のみ対応となるので、Windows 上での開発は難しくなっています。他にも個人的に PR を投げている Terraform Provider for Azure も Windows 上では一部のテストが通らなくなっているので、WSL 2 を使わないと難しい状況です。 環境構築系はメモっておかないと後ではまるので、自分が必要な範囲で手順を残します。 基本的な WSL 2 環境構築 Visual Studio Cod
【Mac】DockerでPythonの開発環境を作成する方法 | Laplace
Pythonの開発環境を作成するなら仮想マシンよりも、Dockerで作る方が良いです。 なぜならDockerを利用した場合、ホストマシンと別にOSを構築する必要がないため、リソースを節約でき流ことに加え起動が早いからです。 この記事では、そんな良いことづくめのDockerを使いPythonの開発環境を作成する方法を解説します。 解説の中で一部Docker用語を使っているので、以下の公式Docker用語集も開きながら読み進めていただけるとより知識が深められると思います。 Docker用語集 Docker環境構築手順 環境構築の大まかな流れは以下の通りです。 Dockerインストール VSCodeダウンロード、設定 開発用ディレクトリ作成 docker-composeを使ったコンテナ作成 remote-containersでコンテナにログイン 共有ディレクトリでプログラミング では個別に解説し
Docker内Pythonで、JupyterやFlaskを使う開発環境の構築(VSCode/code-server両対応) - Qiita
Docker内Pythonで、JupyterやFlaskを使う開発環境の構築(VSCode/code-server両対応)PythonDockerVSCodeVisualStudioCodecode-server Pythonを少し使ってみようと思ったのですが、環境構築するために色々インストールするのは嫌でした。なのでDockerを使って環境を構築してみました。 インタラクティブな環境およびWebの両方を利用できて、VSCode(またはcode-server)で開発できる環境を目指します。特にVSCodeのPython拡張機能からDocker内Pythonで動作するJupyterへの接続にはハマる所がありましたので、環境構築手順を本稿にメモとして残します。 要件 CLIでPythonプログラムが実行できる Jupyterを利用して、インタラクティブにPythonが実行できる Flaskを利
2020年5月におけるPython開発環境の選択肢 - Qiita
はじめに インストールすればすぐに書けて動かせるのが魅力のPythonですが、 実際に業務などでキチンと書こうと思ったら Pythonのバージョン管理ツール パッケージマネージャー エディター(IDE) リンター フォーマッター 型チェッカー くらいは最低限用意する必要があります。 しかしこの界隈、怒涛の勢いで日々新しいものがリリースされていて一概に「これがベストプラクティス」を提示するのが難しいんですよね。そこで今回は上記それぞれのツールについて「こんなものがあるよ」というのをご紹介したいと思います。 TLDR バージョン/パッケージ管理はpyenv + Pipenvがスタンダードだった時代は終わった VS CodeかVimを使うなら型解析にPyrightを導入するとよい テンプレートを用意しました 1. バージョン/パッケージマネージャー プロジェクトごとに異なるPythonのバージョ
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
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、それぞれの環境構築の概念をイラスト画像でまとめようと思います。 環境構築のコマンド自体は取り扱わないためご注意下さい。 追記 2019/11/07 本記事はPython初心者による「概念のみ」に関する説明のため、ベストな環境構築や、すべて正確かつ詳細な内容は含んでないで
How to set up a perfect Python project
Photo by Martin Adams on Unsplash When starting a new Python project, it is tempting to just dive in and start coding. Spending a tiny amount of time to setup a project with the best tools will save immense time and lead to a happier coding experience. In an ideal world, dependencies would be identical for all developers, code would be perfectly formatted, common errors forbidden and everything wo
Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
2019年に向けてPythonのモダンな開発環境について考える - 朝日ネット 技術者ブログ
はじめに 開発部の tasaki です。 6 月の記事（「Pythonのパッケージングのベストプラクティスについて考える2018」）では setuptools, pip, venv を使ったパッケージングのフローについて考えました。 techblog.asahi-net.co.jp 今回はモダンな開発用ツールチェーンを持つ他の言語（具体的には JavaScript (Node.js), Go, Rust あたりを意識）と似たような開発フローを Python において構築するにはどうすればよいかということを考えていきます。 はじめに 対象バージョン 備考 TL;DR （結論） pip と virtualenv の統合 (Pipenv) 概要 使い方 インストール Pipenv プロジェクトの新規作成 setup.py との併用 静的な型の検査 (mypy) 概要 設定例 使い方 Lintin
ゼロからはじめるPython(14) 最新Anaconda5でPython開発環境を全部揃えよう
本連載の1回目で、既に、Pythonのインストールについて紹介した。しかし、最新のAnaconda5を利用すると、Pythonの実行環境からライブラリ、開発ツールまで、全部を一気に整えることができるようになった。そこで、改めて、Anacondaのインストール方法から、初心者に優しい便利な開発ツールの使い方までを紹介しよう。 改めてPythonが人気の理由を改めて考察 毎月、プログラミング言語の人気をランキング形式で紹介しているのが、TIOBEランキングプログラミング言語ランキングだ。マイナビニュースでも毎月紹介されているので、ご存じの方も多いだろう。その人気プログラミング言語の上位を常にキープしているのが、本連載でも紹介しているPythonだ。 そもそも、昨今、Pythonが人気の理由は、昨今のAI(人工知能)ブームにある。Pythonでは科学技術計算のライブラリが整っており、機械学習、特
機械学習初心者が『Python 機械学習プログラミング』（速習コース）を読んだメモ - 無印吉澤
きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに
データサイエンティストを目指す人のpython環境構築 2016 - Qiita
pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 > 3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an
Pythonの開発環境を構築 (pythonz, virtualenv, direnv) - Qiita
やりたいこと Pythonでアプリケーションプログラムを開発するための環境を構築します。 目標は、さしあたり以下のように設定します。 開発プロジェクトに応じて、自由にPythonのバージョンやライブラリを変えることができるようにすること プロジェクトの切り替えを手軽にできること 他のプロジェクトとは異なるバージョンのPythonを導入する際など、開発環境の構築の手間が面倒でないこと 従来、このような用途には、pyenv-virtualenv などが使われてきました。 pyenv-virtualenv は便利なのですが、コマンド引数の与えかたなどがイマイチ私の直観に合ってなかったことから、今回は pythonz , virtualenv, direnv を組み合わせて使うことにします。 direnv を使うことで、Python以外の環境構築にも役に立つというメリットもあります。 各ツールの役
VimでPython環境をいい感じに整える - Qiita
注： この記事は「Feb 12th, 2013 12:44am」に別ブログで書いたものです。 まえがき 思うところあって、Pythonを始めてみることにしました。 そのために環境を整えていたのですが、いじりだすと色々と気になって、結局まだPythonそのものは全然書けていないですw ただ、その代わりそこそこいい感じになったので、何をしたのかまとめてみました。 あ、OSは「OS X 10.8 Mountain Lion」です。OSに依存するような話はないと思いますが、念の為。 Pythonそのものの環境設定 まずはPythonそのものの環境構築です。本題ではないですが、別記事にするほどでもないので、備忘録を兼ねてここに。 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 - YAMAGUCHI::weblog ZONOTE: Python mac に virt
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GitHub - ohtakazuki/dockerenv
Windows + VSCode + pipenv でPythonの開発環境を作る | キリウ君が読まないノート
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