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python環境構築決定版の補足です。 20180312追記 2017-12-20付けでリリースされたconda 4.4.0でconda activateが採用されたようです。 conda/CHANGELOG.md 現状では source activateが廃止されたわけではないようですが、conda activateが推奨されています。 最近dockerがこなれてきた (proxy越しwindows環境でもストレスを感じない)ため、pyenvを挟む必要性が減っており、私もdocker-anacondaに移行していますが、参考まで。 コメントで情報いただきました。 ありがとうございます。 pyenvとanacondaのactivate衝突問題とは? linuxやMacではpyenvを介してanacondaをインストールできます。 更に、anacondaで複数開発環境の切り替えをしたいケース
#はじめに 1.Djangoを触ってみようと思った 2.pythonのパッケージ管理は全部anacondaのcondaでやりたい 3.Dockerで環境を分けるのでcondaで仮想環境とかは用意しない 4.ローカルの開発環境も本番環境もDockerでやりたい 5.Djangoの入門におすすめらしいDjango GirlsのTutorialを動かす前提でやる 6.本番環境はDjango GirlsのTutorialに従ってHerokuに公開する こんな感じの方針でHeroku上でDockerを動かし、そこでAnaconda経由で入れたDjangoを動かす環境の用意の仕方をまとめます。 ※※※※※ 普段Djangoどころかサーバーサイドのプログラムをしない素人のまとめです。 Dockerも触り始めたばかりでもっと効率良い仕組みもある気がしてます。 何かこうした方がいいとかあればぜひ教えてくださ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 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
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