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
Mac OSX で開発環境を構築するための環境構築 (Homebrew, Git, SVN, Ruby, Perl, Python) - Qiita
UPDATED: 2017/11/27 本記事は2014年当初の情報であり、現在は古くなっている可能性があります。 記事中で紹介している各種プロダクトの最新ドキュメントをご参照下さい。 はじめに OS X で最近流行のツールは Ruby や Python ベースのものが多いのですが もともとインストールされている各処理系はバージョンが古いです。 その更新自体にこれから紹介する Homebrew 等を使っている記事が多く、 どこから手を付けていいか迷ったりしたので、まとめておきます。 目標 パッケージマネージャ Homebrew のインストール システムデフォルトとは別に Git, JDK, Ruby, Perl, Python の最新版をインストール 大まかな流れ システムにプリインストールされている Ruby で Homebrew をインストール Homebrew から各種追加パッケージ
PyFes LT 2012.08 で「使い捨て python コードの書き方」についてしゃべってきました - 科学と非科学の迷宮
使い捨て python コードの書き方 from Sho Shimauchi サポートの仕事におけるプログラミングというのは通常の開発と少し異なっています。 「1時間以内に数十GBのログを解析して問題を特定し対策を回答しなければいけない」などということはしょっちゅう発生しますので、ちまちま時間をかけてコードを書いていられません。 その代わりプログラムそのものをお客様に提供するわけではなく、解析の道具として手足のように使うことが要求されますので、基本的に品質は求められません。 そういう意味では、プログラミングコンテストに性質が近いかもしれません。あそこまでの高度なアルゴリズムを使うことは稀ですが。 先日 PyFes LT で話をした内容を要約すると、「作成スピード向上のためにもある程度のテストやコード管理は必要ですよ」ということです。 わずかでもテストを書いておけばケアレスミスの確認・修正時
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