Pythonの開発環境の3つの観点をおさえよう
先日 "Python の「仮想環境」を完全に理解しよう" というスライドを公開したらかなり反響がありました。 Python の開発環境の構築は、正直言ってかなり複雑だと思います。 pip・venv・pyenv・Pipenv などなど、似たような名前・似たような役割のツールがたくさん登場して、最初は全然意味が分かりません。 慣れればなんとかなるのですが、慣れるまではかなり苦しいです。 このようにとても難解であるにも関わらず、Python は機械学習などでよく使われることから、避けられないことも多いです。 そこでこの記事には、「そもそも Python の開発環境にはどんな観点があるんだ？このツールはなにを解決してくれるんだ？」という話をまとめます。
Pythonプロジェクトを快適にするために導入したツールとその設定 | DevelopersIO
start: if [ -n "${ENV}" ]; then \ .venv/bin/dotenv --file ${ENV} run -- .venv/bin/python src/main.py; \ lint: poetry run pysen run lint lint-fix: poetry run pysen run format && \ poetry run pysen run lint test-unit: poetry run pytest install-dev: poetry install install: poetry install --no-dev 本番環境のみ入れたいパッケージがある場合 IoT開発等では、開発時はMacで本番はラズパイみたいなケースの場合、アーキテクチャ依存で追加できないパッケージがあったりします。 例えばRPi.GPIOは、GPIOが
WSL2+Docker+VSCodeの開発環境構築とPythonでWebアプリを試すまで
Windowsユーザーの皆さん、手軽にLinux環境で開発したいですよね！そんなときWSL2やコンテナが選択肢に上がるでしょう。VSCodeのRemote Development機能を使い、どちらも試してみました。Windows・WSL・コンテナを使い分けつつ、VSCodeで快適に開発ができるようになります！ おおまかな流れ 【準備編】WSL2の有効化と拡張機能のインストール 【WSL編】VSCodeからWSL2にリモート接続する 【コンテナ編】Dockerのインストール 【コンテナ編】VSCodeからDockerコンテナにリモート接続する 【コンテナ編】コンテナでWebサーバーを立て、ブラウザからアクセスする ※ 筆者の環境は Windows10 Home 21H1 です。Windows10 Pro/Enterpriseとは手順が異なるかもしれません。
DockerでPython実行環境を作ってみる - Qiita
使っているパソコンを変えても、開発環境を揃えたい時はDockerを使うと便利。ということでDockerでPython環境を作って色々なところで使いまわせるようにします。Tokyo AEC Industry Dev Groupというミートアップグループで行う（行った）ハンズオンワークショップの内容となっています。こちらDockerを初めて使う初心者用の記事となります。 ワークショップ自体は録画してYoutubeにアップしてあります。そちらもよろしければどうぞ。 Dockerとは Dockerとはシステム開発や運用に最近よく使われるコンテナ技術を提供するサービスの一つです。コンテナとは、アプリケーションの実行に必要な環境をパッケージ化して、いつでもどこからでも実行するための仕組みです。自分のコンピュータの環境を汚すことなく、隔離された環境を作ってそこでプログラムを動かすことができるのでトライア
Dockerのmulti stage buildsを使ってPythonモジュールをインストールしてみる | DevelopersIO
はじめに データアナリティクス事業本部のkobayashiです。 最近Fargateでバッチ処理を行っていたのですが、タスクを実行してから終了するまでが想定よりも時間がかかってしまいその原因を調べました。 するとタスクを実行してからPythonスクリプトで処理を開始するまでの時間が100秒近くかかっていたことが原因だと判明しましたので、ECRにあるイメージのサイズを確認すると750MBとというとても巨大なイメージサイズになってしまっていました。 Fargate内のバッチ処理はPythonで行っているのですがその中で必要なモジュールが複数あり、イメージを作成する際にそれをインストールしていたのですが、その作業でイメージが肥大化していました。 そこでECRにpushする最終的なイメージを軽量化するために色々調べているとDockerのmulti-stage buildsという方法があることがわか
DockerでPythonイメージからコンテナを作った際、どのOSでPythonは動いているのか
Windows10 home + WSL2(Ubuntu) + Docker for Windows (+ VScode)でPythonの環境を構築しようとしています。 DockerでのPython環境の構築方法を調べたら、dockerfileの書き方について、主に二つの方法が挙げられているように思います。 一つはhttps://blauthree.hatenablog.com/entry/2019/07/13/000839に書かれているように、ubuntuのコンテナを作ってからpythonをインストールする方法。 # ベースとなるイメージ FROM ubuntu:18.04 # RUNでコンテナ生成時に実行する RUN apt-get update RUN apt-get install -y python3 python3-pip もう一つはpythonのイメージをpullしてコンテナ
Dockerでデータ分析環境を作ってみる | ファブリカコミュニケーションズ
MacBookのキーボード問題とかで躊躇していたら、この前いきなり電源が落ちてそろそろ新しいの買うべきかと追い詰められてます。 以前から、統計やニューラルネットの勉強のために自宅マシンでJupyterを使っていましたが、歴史的経緯でAnaconda、pyenv、virtualenv、pipenvと色々ごちゃごちゃしてきました。 このような状態は気持ち悪いので、勉強ついでにデータ分析環境をDockerで構築してみます。 Dockerエンジン/クライアントのインストール Docker docs https://docs.docker.com/install/ Linux： Linux系の各ディストリビューションは公式の通りで問題なくインストールできると思います。日本語の記事も多いので、詳細は省きます。 Dockerはその仕組み上、ホストOSはLinuxであることが望ましいのですが、まあそうは言
DockerでPythonの環境構築を行う - すくすくすくらっぷ
仕事でDockerを使う機会があったのですが、あまり馴染みがなかったので使い方を調べることにしました。 試しにPython3.xの環境構築を行ってみます。 Dockerのインストール WindowsならDocker for Windows、MacならDocker for Macとわかりやすいですね。 ただし、Windows 10 Homeの場合だとDocker for Windows(Hyper-V)が利用できないため、 代わりにDocker Toolboxというものをインストールする必要があります。 今回はMacで行いますが、Windowsでも同様に動かせると思います。 Docker自体はすでにインストール済みだったためアップデートをして完了しましたが、 新規インストールの場合でも基本的にはインストーラに従えばOKだと思います。 Docker for Mac(Windows)はこちらから
機械学習なdockerfileを書くときに気をつけとくと良いこと - nykergoto’s blog
みなさん機械学習系の環境構築はどうやってますか? 僕は最近は Docker を使った管理を行っています。 特に師匠も居なかったので、ぐぐったり人のイメージを見たり手探りで docker をつかいつかいしている中で、最初からやっとけばよかったなーということがいくつかあるのでメモとして残しておきます。 大きく2つです。 キャッシュは消す テストを書く キャッシュは消す ライブラリをいろいろと install すると大抵の場合ダウンロードしたファイルを保存されている場合が多いです。何かのタイミングで再びそのライブラリをインストールする際にはダウンロードしたファイルを使って、素早くインストールすることができます (この仕組みがキャッシュです)。 キャッシュがあると容量が重くなるという欠点があります。重たいイメージは pull に単に時間がかかりますから、システムとしてデプロイする時にトラフィックが
Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]
最新版にアップデートしました。 古くなっていたところなど多数あったので、アップデートして所属のテックブログとして投稿しました。よろしければこちらをまずは参照ください。 このページは、残しておきます。 機械学習の環境構築のために今更ながらDocker入門 最初に、この記事の対象者は、私のように趣味で機械学習しているエンジョイ勢や学生さん、初心者が対象です。インフラなど本職での運用などは全く想定しておりませんので、ご承知おき下さい。詳しい方は色々教えていただけると嬉しいです、それか生暖かく見守っておいて下さい。 というわけで、今更ながら機械学習の仮想環境としてDockerがとても優秀であることに気づいたので、Dockerに入門してみました。Dockerは何か？という基礎的な解説は、以下のさくらインターネットさんの記事が非常に分かりやすかったので、以下参照下さい。 仮想環境に関しては、Virtu
![Docker入門して機械学習環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7b11ffcf9f4021aa000a4e241f26e517441fe138/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20190516%2F20190516000848.png)
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みるか on Twitter: "便利 python ツールは積極的に使って試していきたい｜その実験、再現できますか？pyenvとpoetryによる “そんなに頑張らない” 再現可能な実験環境構築 https://t.co/cTbfbBTYWI https://t.co/0PPDX333NE"
WSL2とDockerとVSCodeのRemote Containersで最高の開発環境をつくる｜はやぶさの技術ノート
小川雄太郎 on Twitter: "VScodeで、Python環境を整える方法の解説記事 ・Pythonのバージョンや使用packageを一元管理 ・VS codeで使用するリンターや拡張機能をチームで統一 が解説されています メンバが皆同じ条件の環境を利用… https://t.co/w2bzhDBuCM"