venvの必要性 Pythonバージョンの問題 問題 現在、Pythonは主に2系、3系が使われています。 プロジェクトによって、Pythonのバージョンを細かく指定したい場合、そのたびにPythonモジュールをインストールし、実行時に指定する必要があり、煩雑です。 venvによる解決 venvでは、使用するPythonインタプリタを仮想環境のbin/に保持します。ですので、仮想環境に切り替えさえすれば、目的のバージョンのPythonインタプリタを使用できます。 パッケージ管理の問題 問題 pipは、何も指定しなければ、グローバル領域にモジュールをインストールします。 プロジェクトAとプロジェクトBで同じモジュールを使用したいが、Aでは1.0.0、Bではv1.0.4を使うという制約がある場合等、手順が煩雑になります。 そもそもあるプロジェクトのみで使うモジュールを汎用的な用途の場所に配置す

はじめに PythonのAnaconda環境を構築していく際に、各ツールの導入記事は色々見つかったのですが、Homebrewのインストールから通しで解説している記事がなかったため、自分の備忘録も含めてまとめました。 Pythonの仮想環境管理ツールはPyenv以外にもいろいろありますが、今回は情報の多さと使い勝手のシンプルさの面でPyenvを採用しています。 用語のまとめ Homebrew:「Mac OS Xオペレーティングシステム上でソフトウェアの導入を単純化するパッケージ管理システムのひとつである」 by wikipedia 追記：HomebrewはmacOSに加えてLinuxとWindows (WSL)環境での実行を公式にサポートしました。 pyenv:様々なバージョンのPythonを管理するツール。導入することで，Python v2系とv3系など，複数のバージョンの切り替えが容易に

pythonの環境構築について "python 環境構築"でググると20万件くらいヒットしますが、割と内容が古いです。 タイトルにはデータサイエンティストと書いてありますが、データサイエンティスト以外にもanacondaはおすすめです。 2.x or 3.x? 3.xは動かないライブラリが多いので2.x推奨 >　3.xで動かないライブラリがある、くらいまで来ました。 easy_installでpipを入れて、setuptoolsも入れて、でもwheelというのもあって... > 古いです。 virtualenv 必須 > そんなこともないです。 winでは64bitは不具合が多いので32bit推奨 > 古いです。 winでは非公式バイナリからダウンロードしてインストール > お世話になりましたが、最近は使っていません。 2016版 OS毎python環境構築法決定版 Windows: an

Jupyterはすごい便利なんですが、この機能があったらなーと思うことがあります。 そんなときにはextensionです。 JupyterにはNotebook extensionsとかいうのがあって、機能の拡張ができるようになっています。 公式サイトにもextensionsがあるということはちょこっと載ってるんですが、いくつか使用してみると結構便利。 Jupyterは使っているけどextensionは使っていないというひとに是非試して欲しいです。 Jupyter notebook extensions Jupyterに機能を追加するextensionを集めたレポジトリがGitHub上に公開されています。 このレポジトリを利用すると、ブラウザからextensionのactivate/deactivateの切り替えが可能で便利です。 IPythonの公式デベロッパーチームとは関係ないグループで

この記事について Pythonでデータ分析を行う際に役立つセットアップを紹介します。 データ分析に興味がある方はこちらも合わせてどうぞ データサイエンティストに興味があるならまずこの辺りを見ておきな、って文献・動画のまとめ（随時追加） - Qiita 実行環境 Jupyter(旧iPython Notebook) http://jupyter.org/ インタラクティブ（対話的）なコード実行のための環境 データ分析に非常に適していて、慣れると他のIDEなどでは分析ができなくなる。 任意に分けたコードブロックごとに実行し、結果を都度表示出来るほか、 ・グラフのインライン表示 ・数式の記述（Latex） ・マークダウン方式の文章記載 などの機能を備えており、模索しながらの分析作業や、結果の共有・保管などに非常に適する。 iPythonで文章と図表を描くことで論文のような形式で書くことも出来るた

「Pythonでグラフデータベース Neo4j入門 for ビギナー」とか銘打っておきながら私自身もビギナーなので、すみません。 PythonでNeo4jを操作する環境構築と、データをいじってみるサンプルをご紹介します。 1. Neo4jの導入 まず、Mac OSXにNeo4Jを導入する方法から始めます。私の環境がYosemite 10.10.2なのでもし環境違いで何かエラー等あればコメント等で教えていただけると嬉しいです。 まず、JDKが必要ですが、Macに最初から入っているJavaではうまく動かないそうなので Oracle JDK 7を http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html から導入します。 次に、 http://neo4j.com/download/ にア

「Pelican」は、Python製静的サイトジェネレータです。 「reStructuredText」「Markdown」「AsciiDoc」といったマークアップ言語を用いて、 好きなエディタでコンテンツを記載し、作成したコンテンツを付属のCLIツールで手軽に公開する事ができます。 似たようなツールとして、Ruby製の Jekyll や Octopress、 Middlemanが有名ですが、なんとなく「Python製の静的サイトジェネレーターが無いかなー」と探していたところ出会ったのがPelicanでした。 Pelicanと出会った瞬間 触ってみて、Pelicanの良い所は「Pythonさえあれば動く！（ぴゅあぱいそん！）」「シンプル！」「動作が軽快！」ってところなのかもしれませんが、まぁ、とりあえず 名前がかっこいい って事で使い始めました。 （ロゴは適当ですが・・・） ちなみに「Pel

会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

プログラミング言語Pythonの習得を目的としたサイト、Python-izmです。 入門編、基礎編、応用編などカテゴリ分けされていますが、すでにPythonの基本構文、実行方法等を習得されている方は入門編を飛ばしてご利用ください。これからPythonを学習する、という方は入門編 – Pythonとはより順にご利用ください。また本サイトは主にPython 3系を用いていますが、3系と比較して大きく異なる場合は Python 2系のコードも掲載しています。バージョン2系と3系の違いは2系と3系の違いを参照してください。 お知らせ 2018/01 サイトのリニューアルに伴い、Python 3系への対応、SSL化を行いました。今後ともPython-izmを宜しくお願い致します。 Pickupコンテンツ 各プログラミング言語の実行までの手順をまとめました。Pythonは他の言語と比較しても容易に実行

ドットインストール代表のライフハックブログ