Windows & プロキシ配下でPythonを開発する君へ - Qiita
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
Python で標準添付の Debuggerのpdb を利用してデバッグするメモ
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
VIRTUALENV について
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
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で超簡単にCGIの動作を確認する方法 ― TRIVIAL TECHNOLOGIES 2.0
みんなのIoT/みんなのPythonの著者。二子玉近く160平米の庭付き一戸建てに嫁/息子/娘/わんこと暮らしてます。月間1000万PV/150万UUのWebサービス運営中。 免責事項 プライバシーポリシー みんなのPython Webアプリ編という書籍に，より詳細な解説が書いてあります。 Pythonの標準モジュールには，ほぼそのままWeb Serverとして使えるモジュールが入っています。これを使うと，簡単にPythonのCGIを試すことができます。 Python 2.4以上の場合 $ python -m CGIHTTPServer とするだけ。 Python 2.4以前の場合 インタラクティブシェルで ＞＞＞ import CGIHTTPServer ＞＞＞ CGIHTTPServer.test() とするだけ。 どちらも，ローカルのポート8000番にCGI CapableなHTTP
2009年版Python開発環境を整えよう - unoh.github.com by unoh
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
Python開発環境を整えよう - unoh.github.com by unoh
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
いやなブログ - 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
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