Visual Studio 2017のインストール前に、Visual Studio 2013/2015と2017プレビュー/RC版を完全にアンインストールするには?:.NET TIPS ディスク容量の節約や「旧バージョンはもう使わない」などの理由で、古いバージョンのVisual Studioを完全にアンインストールしたい場合がある。これをできるだけ手間なく実施する方法を紹介する。

今までは、メインマシンにはLinuxやMacを利用していました。 ただ、最近はVagrantとかが充実してきてLinuxで動くWeb系の開発をするからって、環境をUnix系にする必要もないかな、と思って変化を求めてWindows 8.1 環境をデスクトップにししてみました。 別に紙芝居ゲームや艦これのため変えたわけじゃないですよ? ええ、違うんです。 作業してて結構ハマったり、昔のWindowsの環境構築とは様変わりしてた部分もあるので、その辺をメモります。 はじまりはアカウントから プログラマがWindows 8.1を使うならばまずはじめに考慮することはログインアカウントです。 Windows 8からは認証アカウントをMicrosoftアカウントと連携させることが推奨されます。 利用しているアカウントがローマ字などASCIIだけなら問題はありませんが、私のようについうっかりと日本語名にし
まず言っておくべきなのは、もしあなたがMacかLinuxを持っているならPythonはそれらで開発したほうがいいということだ。 WindowsでのPythonはかなり手間になる。しかし俺のPC、というかWindows以外選択肢がないんだよという方に向け、PythonをWindows、また同じく躓きの元になるプロキシ配下で行う場合の注意点をまとめておきます。 Pythonのインストール これは迷うことなく、Downloadページから・・・と思いきや、そうではなくこちらからダウンロードすることをお勧めしたい。 Miniconda Minicondaとは、Pythonに数学系処理のライブラリをガッツリ詰め込んだAnacondaのライト版である。 本家PythonでなくMinicondaを入れる最大の理由は、condaコマンドである。 Pythonにおけるパッケージインストールツールであるpipは
JSDoc で API ドキュメントを生成する方法と、一部のドキュメンテーションタグの使い方についてメモする。 環境 OS Windows7 64bit Java 1.7.0_51 JSDoc 3.2.2 インストール Java Mozilla Rhino を使った方法でドキュメントを生成するので、 Java が必要。 インストール方法は割愛。 JSDoc 3 GitHub からダウンロードできる。 tags から v3.2.2 を選択して、 zip でダウンロードする。 zip を解凍したら、解凍後のフォルダにパスを通し、コマンドラインからヘルプを表示できることを確認する。 >jsdoc --help OPTIONS: -t, --template <value> The path to the template to use. Default: path/to/jsdoc/templa
概要 pdb を利用してみる。 ドキュメント 公式ドキュメント「pdb — The Python Debugger」に概要が書いてある。 使い方 スクリプトを直接起動してデバッグする方法と、インタラクティブshell で起動する方法があるが、ここでは、スクリプトを起動してデバッグする方法で書く。 以下がデバッグするスクリプトのサンプル「even.py」。 自分の場合、スクリプトを直接デバッグすることがあまりなく、デバッグするのはライブラリとかをunittest経由でデバッグすることがが多いのでサンプルは unittest で書いている。 以下の例はクラス内の関数が偶数だけ返す所でバグがあり、奇数を返すようになっている。そんなに良い例ではないかも。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import unittest class Samp
ポータブル化可能な C 言語開発環境を選ぶ 選択の参考になりそうな情報を以下に示します. Free C++ Compiler Windows 以前の MS-DOS の頃から定評のあった Borland C Compiler (BCC) の最新版となるコンパイラです. C 言語はもちろん,C++ 言語にも対応しています. ダウンロードにはユーザ登録 (アカウント作成) が必要で,インストールには約 200MB のディスク容量が必要です. よほどの理由がないかぎり,これを選んでおけばよいでしょう. インストール方法については,Free C++ Compiler 開発環境のポータブル化 をご覧ください. Tiny C Compiler ユーザ登録なしで利用可能で,わずか 1.8MB のディスク容量でインストールできる C コンパイラです. 残念ながら開発がとまってしまっているようですが,実行ファ
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
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
なでしこの作者じゃない方のsakatokuです。 以前書いた「Python開発環境を整えよう」という記事からだいぶ時間が経ってしまったので、内容を更新したいなぁと思っていたのですが、ようやくその機会が来ました。 virtualenvで開発環境をつくる 開発環境をつくるにあたって次のような問題が生じると思います。 root権限がないためにインストールしたいライブラリが使えない 新しいライブラリをインストールしたり、既存のライブラリをアップグレードすることで、既に動いているアプリケーションを壊したくない 複数のバージョンのPythonを使って開発、テストを行いたい 自作したPythonパッケージのインストールのテストを行いたい 以前の記事ではvirtual-pythonという解決策を紹介しましたが、現在ではvirtualenvというツールが広く使われるようになってきています。 virtuale
こんにちは!4月から入社したYet Another Sakatoku、酒徳千尋です。今まで同じクラス、同じ職場に別の「酒徳さん」がいるのを経験したことがないので不思議な気分です。 ウノウでは新規サービスの開発を担当することになったのですが、言語やフレームワークの選択は開発者に任されているということなので、PythonとDjangoの組み合わせで開発を始めることにしました。 PythonでのWeb開発は、日本ではまだメジャーではないと思うので、このウノウラボでtipsや、ライブラリ・フレームワークの使い方を紹介できればと思います。 今回は、僕が入社してから最初に行ったPython開発環境のセットアップについて書いてみたいと思います。 virtual-pythonで開発環境をつくる 開発にあたって様々なライブラリをインストールする必要が出てきますが、通常のPythonのホームディレクトリ、例え
スクリプト言語用のデバッガの使い方 - Ruby, Python, Perl スクリプト言語用の CUIのデバッガの使い方を簡単にまとめました。対象言語は Ruby, Python, Perl です。 私は C, C++ でプログラムを書いているときはデバッガ (主に GNU/Linux 上の gdb) を頻繁に利用します。しかし、スクリプト言語ではそれほどでもありません。これはおそらく次のような理由によります。 ビルドが不要なので printf デバッグが容易 (ある程度大きい C++ のプログラムではビルド時間が長いので printf の挿入はしんどい) 異常終了時にスタックトレースが表示される (Ruby, Python なら自動、Perl の場合は use Carp; $SIG{__DIE__} = \&Carp::confess; など) オブジェクトのインスペクトが簡単 (Ru
世の中のプログラマは、基本的にものぐさだ。 (あ〜、言っておくが、カット&コピーしまくるのは、ものぐさとは言わない。ありゃ、ロボットだと思う) コード作りには熱心になれても、ドキュメント作成になると一気に能率が落ちるのが常だ。 てな訳で、ソースコードからドキュメントを自動生成しようとする人達が現れる。自分の狭い知識では、 C/C++だと、doxygen Javaだと、JavaDoc Pythonだと、pydoc あたりが有名みたいだ。 で、題名にあるpythonで、(pydocがあるのに)何故わざわざdoxygenを使うのかって言うと、引数とか返値などを明示する書き方とか、それをドキュメント化する手段がないかな?と探した結果が コレ という訳。後、doxygenだと後で述べるように、様々な形式のドキュメントファイルを一気に出力できる所があるので。 引数とか返値とか何で細かく書きたいのか?っ
はじめに プログラマには、ドキュメント、とくにプログラムの内部仕様書を書くのが苦手、 という人が多い。 その理由は明らかであって、そもそも、ソースコードに (バグも含めて)*1 すべての仕様が子細もらさず書かれているのに、なぜ、さらにそれと独立した仕様書が必要なのかと、 (半ば本気で) 思ってしまうからである。 ソースコードと独立にメンテナンスをしなければならないような仕様書は、 いずれソースコードと整合性が取れなくなって、無意味ならまだしも、 かえって害をなす存在となり果てることもある、ということを、 彼らは経験的に理解しているのである。 (*1) Ruby の作者である、まつもとゆきひろ氏は、 その著者『オブジェクト指向スクリプト言語 Ruby』の中の「付録C Ruby 用語集」で、 次のように書いている: ドキュメント まつもとの苦手なもの。彼は普段から「ソースがドキュメントだ。
Perlのデバッガ(コマンドのまとめ) by Hippo2000(1999/1/14) Perl5からは標準でデバッガがついています。(-dオプション) そこで、その「コマンドのまとめ」なのです。 この文書は、ActivePerlのオンラインマニュアルのPerldebug(C:\Perl\html\lib\Pod\perldebug.html)をベースにしています。 でもメモリ使用や正規表現のデバッグについては、いまのところ、まとめる気はありません。(興味がないのね) まだ工事中です。(完成予定はいつだろう...) 目次 1. 起動方法 2. コマンド 2.1 コマンド一覧 2.2 オプション一覧 3. 使うときのポイント 参考資料 1. デバッガモードで起動、終了 Perlをデバッガモードで起動するためには-dオプションをつけて、実行します。 すると実行する最初スクリプトの行か
パッケージのインストール(PPMの使い方) by Hippo2000(1998/12/24) (1999/4/5 修正) PPM(Perl Package Module)、Win32環境においてPerlから新しいモジュールを利用できるようにするモジュールです。 画面ではなくコマンドラインから操作しますが、モジュールのインストール、アンインストールが簡単にできるようになります。 なおこのドキュメントではActivePerl 507をベースに説明します。 修正 99/4/5: リンク先がおかしかった場所を修正しました。 目次 1. PPMとは 1.1 ActivePerlなら自動インストール 1.2 環境変数の設定、起動 1.3 実行例 2.PPMのコマンド 2.1 コマンド一覧 2.2 help 2.3 install 2.4 quit 2.5 query 2.6 r
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