2018/2/2 2019/7/12 Pythonは、マイクロバージョンだけアップグレードしている限りはバージョンを意識しないで使い続けられます（すなわち、3.6.1 ▶ 3.6.2 ▶ 3.6.3 のようなアップグレードだけを行う）。 しかし、Pythonとの付き合いが長くなると、どうしても 3.5 ▶ 3.6 のように新しいバージョンに移行することになり、その結果1台のマシンに複数バージョンのPythonが存在するようになってしまいます（例えば、3.3、3.5、3.6）。 バージョンアップしても、問題なく以前作成したプログラムが動いてくれればよいのですが、動かなくなった場合には、バージョンを切り替えて運用する方法を検討することになります（そのためにも、旧バージョンはアンインストールしないでください）。 わかりやすいPythonのなかで、バージョン管理の問題は、例外的に扱いにくい所です。

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はじめに pythonでアプリケーションを作ることになったのでデフォルトでOSに入っているpython2.x系でいいかなと思ったのだが、Python 2 と Python 3 のどちらを使って開発すべき？を読むともうPython3.xは安定しているとのことなので、pyenvでシステムワイドにPython3.xを利用できる環境を構築してみた。 はじめはpyenvだけの管理でいいかなと思ったが、各pythonのインストールは結構時間がかかり手軽に環境を削除再構築が出来なさそうなのでvirtualenvも導入した。

# 仮想環境を作成(virtualenv的なもの) conda create -n my_env numpy scipy # 仮想環境の一覧を表示 conda info -e # 仮想環境を有効化 activate my_env # Windows source activate my_env # Max/Linux # 仮想環境に追加でインストール(バージョンを指定する場合conda install scipy=0.12.0など) conda install scikit-learn # condaで取得できないものについて、pipでインストール(仮想環境にpipを入れて対応) conda install pip pip install Flask # condaでインストールしたライブラリを書き出し conda list --export > conda_requirements.tx

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概要 pythonにあまり触れたことのない人が、Pythonでの開発環境を構築して、TensorFlowをインストールするところまで解説します。 前提 mac OSX Yosemite以上を想定しています。Linuxの場合は、ツール等のインストール方法が異なるため、注意してください。 pythonの仮想環境の整備 (オプション) ここは必須ではありません。必要でない方は次の章まで飛ばしてください。 Macには初めからPythonが入っています。しかし、Python界隈では、Python2系とPython3系があり、ライブラリの充実度の関係から、なかなか3系に移行していけていません。そこで共存が必要になることもあります。 また、プロジェクトごとにライブラリのバージョンを管理したいことがあると思います。機械学習系のライブラリは数多く出ていますが、まだまだ黎明期で、高速でアップデートが行われてい

Pythonの軽量Webフレームワーク「Bottle」について調べ中。 Pythonの軽量Webフレームワーク「Bottle」 PythonのBottleフレームワークで静的ファイルのリンク生成 簡単なアプリケーションを作成し、Apache + mod_wsgiな環境で動かせるか試してみます。 サンプルアプリケーション 2ページ作成し、各々にお互いのリンクを作成しています。 mod_wsgiで動かすときによくはまるのが、リンクを作成するメソッドが、 ルートでの動作しか考えてない、要するに http://www.example.com/ で動くことしか想定してなくて、 http://www.example.com/mod_wsgi/ みたいなリンクで動かそうとすると、リンクが正しく生成されなかったりします。 こんなサンプルにしました。 index.py # -*- coding:utf-8

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」で提供しているサンプルコードに含まれるデータ分析ライブラリ（NumPy/pandasなど）を解説した資料です。 下記の書籍のサンプルコードが理解できるようになることが目標です。 - ITエンジニアのための機械学習理論入門(技術評論社) - http://www.amazon.co.jp/dp/4774176982/ 2015/10/25 ver1.0 公開 2015/10/26 ver1.1 微修正 2016/05/25 ver1.4 subplotの順番を修正 2016/11/15 ver2.0 改訂版公開 2016/11/16 ver2.1 改行幅修正 2017/01/10 ver2.2 微修正 2017/01/12 ver2.3 微修正Read less

Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に

唐突ですが、Python の Coding Style について参考になりそうなものをまとめてみるテスト。 主にベースとなるPEP8の他に、僕が見聞きしたWebフレームワークのCoding Styleを列挙しています。 PEP 8 Style Guide for Python Code http://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ (和訳) http://oldriver.org/python/pep-0008j.html PEP 8 は Pythonを書く上で大体みんなが参考にするCoding Styleです。以下にあげる Coding Style達は、PEP8 に従い、その中で独自のCoding Styleを定義しているものがほとんどです。 PEP が初耳という人は、下記エントリーが参考になるでしょう。 http://www.oreilly.co.j

ymmt2005 こと山本泰宇です。こんにちは。 cybozu.com のインフラ開発チームでは仕事のかなりを Python でこなしています。 Python を選んだ理由は以下の通りです。 便利だから Python には "batteries included" と呼ばれるほど豊富な標準ライブラリが整備されています。例えば HTTP で通信するとか、JSON データを読み込むといった良くある仕事のためにいちいち外部ライブラリを探さなくていいのです。 堅いプログラミングができるから 例外やモジュールといった現代的な機構が備わっているので、ベターシェルスクリプトとして使うのに適しています。 書き方にバリエーションが少ないから チーム開発では他の人が書いたコードを手直しすることは良くあります。書く人によって書き方がいくつもあるような言語より、レビューや修正がしやすいと考えています。 標準的に使

ぬかいわし、タレカツ、鶏の半身揚げ、そして笹団子。新潟を平らげる２泊３日 今回の旅の目的地は新潟。新潟には申し訳ないのだが、自発的に決めた目的地ではない。ＪＲ東日本の「どこかにビューーン！」という行き先ガチャサービスにより決定されたのだ。新潟といえば酒どころ米どころ。ちょうど新米の季節だ。どんとこい。古町エリアに宿を取っ…

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