1.仮想環境を作るフォルダを指定 python3.x -m venv 任意のフォルダ フォルダがない場合は自動作成される 2.仮想環境をactivate source 任意のフォルダ/bin/activate 3.ensurepipでpip導入 python -m ensurepip 4.pipでモジュールなどを導入 pip install modulename 5.エラーが出た場合 ensurepipを回避してディレクトリ生成後、pipインストールでしのぐ python3.x -m venv --without-pip 任意のフォルダ setuptoolsをインストール pipをインストール Register as a new user and use Qiita more conveniently You get articles that match your needsYou ca

備忘録です。 例えば/usr/bin/pythonにPython2.7の実行ファイルが、/usr/bin/python3にPython3.4の実行ファイルが配置されているとします。 この時、デフォルトの設定でmkvirtualenvすると~WORKON_HOME/#{envname}/bin/pythonには/usr/bin/pythonがコピーされます。 要は普通にmkvirtualenvするとwhich pythonで出てくるpython環境のコピーが作られるわけなんですが、例えばPython3の仮想環境を作りたかったり、/opt/bin/python2.6とかで別のバージョンが入っていて、こっちを使いたかったりする場合があると思います。 こんな場合に、virtualenvで使うPythonの実行ファイルを明示的に指定する方法です。 $ which python3 /usr/bin/p

Python中心に、日々発生する疑問点や解決策を記録していきます。 内容が間違っていたらゴメンね。 （ このブログは目次を用意しています。記事をお探しの際は、ご利用ください。 ） 今回、virtualenv について簡単に触れてみようと思います。 virtualenv については、既にサイトやブログで紹介しているところが多い。私も幾つかの記事を読んでみたが、「どうもイマイチわからない」 という状態だった。 しかし実際に使ってみると、かなり便利だということがわかってきた。このため、『メモ書き＋α』 レベルで virtualenv について書いてみる。 virtualenv の機能 virtualenv は Python の仮想環境を提供する。こう書くと、　「あれ、Python の環境自体が仮想ではないの？」　と思う人がいるかもしれない。実は私もそう思いました・・・。 もう少し付け足して書くと

pyenvのアンインストール方法を記します pyenvをアンインストールする サクっとアンインストールしていきましょう！ brewでインストールしていた場合 #pyenv-virtualenvをインストールしていたら先に削除します brew uninstall pyenv-virtualenv #pyenvをアンインストールする brew uninstall pyenv

pyvenv は deprecated なので venv を使う話 ¶ 2016/01/31 Python にはインストールされているパッケージを環境ごとに隔離できる ソフトウェアとして virtualenv がある。 これは、 python の実行バイナリとか、ライブラリ、include ファイルなどを コピーしたりシンボリックリンクつくったりしたりして機能を提供している。 ただコピーしたりシンボリックリンクつくったりするより、もっと手軽に 隔離された環境をつくれると良いよねってことで PEP 0405 で議論され, Python 3.3 で標準のライブラリに venv が追加された。 この venv 、 python -m venv といったかたちで venv モジュールを呼び出してあげると つかえるが、 pyvenv といったコマンドも利用できた。 ただ、 pyvnev コマンドだと

venv について venv を使うと pip によるパッケージの導入状態をプロジェクトごとに独立させることができる． venv は virtualenv が Python 3.3 から標準機能として取り込まれたもの．別途ソフトウェアをインストールすることなく使用できるため，最も手軽に仮想環境を管理する方法の一つと言える． 2 系を偶に使うという程度なら 3 系は venv，2 系は virtualenv で管理すると同じように管理できるので良い． Since Python 3.3, a subset of it has been integrated into the standard library under the venv module. Virtualenv — virtualenv 16.6.1 documentation Python 3.x.x 下に組み込まれた機能なので

最近の Python にはパッケージ管理まわりのモジュールが導入されて使いやすくなりつつある、という話はよく聞くが、どういうふうにそれらのツールを使うのが「正しい」とされているのかイマイチわかりづらかったので、自分のためにメモ。間違っている可能性がアリアリなのでぜひコメントで訂正お願いします。 環境は Python 3.4 を想定。つまり「ensurepip と venv とが入っている環境」を想定。 ノリとしては venv で仮想環境を作成。 $ pyvenv envname source bin/activate で仮想環境を activate. $ source envname/bin/activate ensurepip で pip を導入。 $ python -m ensurepip pip でモジュールなどを導入。 $ pip install modulename って感じの順

Pythonの固有環境を作成するvirtualenvの機能を簡単に使えるようにするVirtualenvwrapperの紹介と, Mac OS Xでの基本的な使い方について。 Virtualenvwrapperのインストールと設定 Virtualenvwrapperのメリット Virtualenvだけでも十分に簡単に使用できますが, wrapperを導入することで 各環境の管理, 切り替えが簡単になる 各環境に切り替えた時など特定のポイントで実行したい処理をフックとして記述できる といったメリットがあるので, 入れる価値があると思います。Python3.x系にも対応。 インストール pipから落とせる。各環境を管理するツールなので, wrapperそのものはグローバルにインストールする。

追記 2017/01/29 突っ込み記事を書いていただきました。ありがとうございます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 コメント欄で@shibukawaさんも述べられていますが、virtualenvとvenvはほぼ同じなので、実質はpyenv or virtualenv(venv)の２択だけど、virtualenvが既にデファクトスタンダードとして地位を確立しているとのこと。 記事内ではpyenv推しをしていますが、virtualenvを使うことにします。僕はライトPythonユーザなので周辺環境はできるだけデファクトに乗っかって楽をしたいので。 はじめに Pythonの環境構築について調べていると、タイトルに挙げたツール名を見かけることがあると思います。要は環境の隔離ツールなのですが、こういったツールは移り替わりが激しく、初級者にとっては何が何やらわかりません。僕自身そこま

pyenv とか virtualenv を使いだしてだいぶ経つけど、メモ。 web 上の記事で、virtualenv と呼んでいるものが実は pyenv-virtualenv のことだった、というのがたびたびあって しばらく自分も勘違いしてました。 結局、最初に pyenv とか virtualenv の使い方を学ぶ時に参考にした こちらのサイトが一番わかりやすく、正確でした。 http://blog.ieknir.com/blog/pyenv-with-virtualenv/ pyenv https://github.com/yyuu/pyenv 1台のPC内で 異なるバージョンの Python を管理する ためのツール インストールは mac の場合 Homebrew から行うことができる $ brew install pyenv サンプル $ pyenv versions * 2.7

環境 Ubuntu 12.10 OpenCV 2.4.2 Python 2.7.3 なにごと？ Pythonを覚えたら、やっぱりOpenCVやりたくなるじゃないですか。 で、おもむろにOpenCVを BUILD_PYTHON_SUPPORT=ON にしてインストールし、意気揚々とPythonを起動して import cv ってやるじゃないですか。 >>> import cv Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ImportError: No module named cv エラーになるじゃないですか。 なんでかなーと思ってPythonのモジュールのパスを調べてみると >>> import sys >>> print sys.path ['', '/usr/local/lib/pytho

###ようこそ 環境 ・Raspberry Pi3 Model B 人が前を通ると映像が流れるというものを製作するため、まずは開発環境を整えようとしています。プログラミングや電子工作に関しては、ほぼ初心者なので、行程があてずっぽうなのですが、ひとつ問題を解決できたのでメモします。 ###動画を扱う環境を整えるためopenCVを入れる Raspberry Pi 2 ★ OpenCV 3.1.0 のインストール 〜 C++ & Python サンプルでのカメラ動作確認まで こちらのブログ記事がとてもわかりやすかったので、参考にさせて頂き上から書いてある通りのことを行った。但し環境がRaspberry pi3、pythonもバージョンが3であるため、ディレクトリなどは修正しつつ作業を行った。途中に突然のフリーズも挟み３時間はかかる。 ###問題発生 諸々のインストールが終了しいざサンプル「vid

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な感じでGrafanaをメインっぽくしてある。 作業の流れ的には、 UbuntuサーバーをデスクトップもなしのMinimumな状態で作成 参考1に沿ってSensu, RabbitMQ, Redisをインストールして設定 SSL付きで作成したが、ClientにWindowsマシンもあるのでSSLでの接続を無効化(一旦SSLでサーバーを作成してから必要箇所を変更した) SSLの設定を削除( /etc/rabbitmq/rabbitmq.config を適当にリネーム) Sensuの設定ファイル rabbitmq.json でRabbitMQへの接続ポートを5672へ変更してsslの部分を削除 そのままだとDataCenter名がSENSUになるので任意の文字に変更 具体的には sudo rabbitmqctl add_vhost /sensu の sensu の部分を変更 参考2に沿って Gr

【追記 2018/01/06】現在Mackerelは、時系列データベースという概念をクラウドの技で再構築する - ゆううきブログの時系列データベース実装へ移行しています。 サーバモニタリングサービス Mackerel で採用している時系列データベース Graphite を用いたシステムの構築と運用事情を紹介します。Graphiteについては、プロビジョニングやアプリケーションからの使い方、Graphite自体のモニタリングなど様々なトピックがありますが、特に大規模ならではのトピックとして、Graphiteの内部アーキテクチャ、パフォーマンスチューニングおよびクラスタ構成についての知見を書きます。 背景 Graphiteシステム概観 データ構造とアーキテクチャ whisperのデータ構造 carbon-cacheのアーキテクチャ パフォーマンス特性 パフォーマンスチューニング ミドルウェアレ

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最近Grafanaを弄っている流れでInfluxDBも触っています。 結構くせがあったのでInfluxDBについてまとめることにしました。 インストール rpmやdpkg、macだったらbrewでサクッと入れられます。 InfluxDB | Installation REHL系の例 GUI InfluxDBにはWebの管理GUIが同梱されています。 デフォルトでは http://localhost:8083 でアクセスできます。 初期のユーザとパスワードは公式ドキュメントに記載があるようにroot/rootです。 ホスト名にはブラウザで開いたホストと同じもの、ポートには8086を指定してconnectします。 データベースの作成 InfluxDBのデータベースはRDBのスキーマの概念に近いです。 GUI経由でのデータベースの作成 connectするとデータベース一覧と登録フォームが表示され

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