最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita
私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が
初心者でも簡単にできるPythonの環境構築とエディタで実行する方法 - paiza times
秋山です。 今日はPythonの初歩的な環境構築について、公式サイトに従ったインストール手段の補足やAtomでの使い方とかを書いてみます。 バージョン管理、パッケージ管理などの話はひとまず置いておき、手元でPythonが実行できるまでを解説します。 環境構築というと難しいイメージのある方も多いかもしれませんが、Python初心者＆プログラミングの環境構築初心者の方の参考になればと思います。 ■MacOSの場合 MacOSには、デフォルトでPython2.7系がインストールされています。 ちょっとしたコードの実行や学習目的など、「それで充分」という人は、Terminalを起動して、下記のPythonコマンドを打てばそのまま使えちゃいます。 $ python --version python 2.7.10 $ which python /usr/bin/python ◆最新版を入れたい場合 ※
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ＬＩＦＥ ＳＨＩＦＴ（ライフ・シフト）―１００年時代の人生戦略 LIFE SHIFT ＬＩＦＥ ＳＨＩＦＴ２―１００年時代の行動戦略 LIFE SHIFT 目次 目次 はじめに ツイートメモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに かなり面白かったので、 すぐにアクセスできるように、 関連ツイートをまとめておきます。 続きを読む 現場で使える！Python科学技術計算入門 NumPy/SymPy/SciPy/pandasによる数値計算・データ処理手法 目次 目次 はじめに SciPyのサブモジュール scipy.cluster: クラスタリング scipy.constants: 物理数学定数 scipy.datasets: データセット scipy.differentiate: 数値微分 scipy.fft: フーリエ変換 scipy.integrate: 数値積分 s
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