Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
データサイエンスプロジェクトのディレクトリ構成どうするか問題
あるいは、論文 "Best Practices for Scientific Computing" および "Good Enough Practices in Scientific Computing" について。 TL;DR 標題の件について、未だに答えは見えていないのだけど、自分の現状と他の人の例を文字で残しておく。 こういう話で「あーその手があったかー！」と知ったときの興奮はすごいので、みなさんもっとオープンにいきましょう。 大切なのは、ソフトウェア開発と同じ要領でデータサイエンスのプロジェクトを捉えて、分析と言う名の“開発”を行うつもりでディレクトリを掘ること。 必要なものリスト ナウいデータサイエンス/機械学習プロジェクトの中には（経験上、ぱっと思い浮かぶだけでも）次のようなファイル群があって、僕たちはそれらを良い感じに管理したい。 ソースコード 役割がいろいろある： 前処理（こ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
