Microsoft、「Python in Excel」を発表 ～Windows向けベータ版でテスト開始／統計処理、機械学習、ビジュアライゼーションなどに「Python」の力を
Windowsで環境を極力汚さずにPythonを動かす方法 (WSL利用 Windows10, version 1607以降限定) - Qiita
Windowsで環境を極力汚さずにPythonを動かす方法 (WSL利用 Windows10, version 1607以降限定)PythonWindowsUbuntumatplotlibWSL 【はじめに】 本記事の内容は教育や動作確認など、限られた用途にのみ有効です。 本手順で構築した環境では、情報の多いubuntu系Linuxの操作がある程度そのまま利用できるのが特徴です。 ただし、USBドングルやGPUなどのHWにはアクセスできません。 また、この方法で構築した環境は、客先環境などには持っていけないのでご注意ください。 【内容】 利用中のWindows PCの環境を極力汚さずにPythonをインストールして、開発や動作確認を行えるようにします。 【手順】 1. WSLの有効化 本手順ではWSL(Windows Subsystem for Linux)を利用して、Windows環境内
Pythonライブラリのインストール － pipの使い方 - ガンマソフト
2017/5/22 2024/3/21 Pythonには豊富な標準ライブラリが備わっています。システム、ファイルIO、関数、データベース、ウェブ等、非常に多彩です。Pythonが「バッテリー同梱（batteries included）」と呼ばれる所以です。 プログラムの作成では、機能はなるべく自分で作らないで、ライブラリを活用して省力化します。基本的な機能は標準ライブラリにありますが、ない場合には外部（サードパーティー）から探します。 Pythonには、PyPI（Python Package Index）と呼ばれるサードパーティライブラリを管理している場所があります。PyPIはコミュニティが運営しているレポジトリという倉庫のような仕組みであり、2019年4月時点で約17.5万のライブラリパッケージが登録されています。 PyPI – the Python Package Index PyPI
Windows 10 で pyenv + pipenv の環境で Pythonを使いたい - Qiita
ゴール pyenv でPythonのバージョン切り替えを行う pipenv でパッケージの管理を行う pyenv-win 1. pyenv-win のZIPを展開 GitHub の Installation にある ZIP を使う方法でインストールします。 masterブランチのZIPをダウンロードして、環境変数 %USERPROFILE% が指すディレクトリ(多くの場合は C:\Users\[ユーザ名] )に展開します。 展開すると下のファイルとディレクトリが展開されるので、ディレクトリ pyenv-win-master を .pyenv に変更します。 pyenv-win-master │ .gitignore │ .python-version │ .version │ LICENSE │ mirrors.txt │ README.md │ requirements.txt │ se
Windows 10 で Python のインストールから Poetry と pyenv の利用 - Qiita
はじめに 最近は Visual Studio を利用した Windows の開発ばかりなので、久しぶりに Python で開発がしたい。 せっかくなので Python のバージョン管理やパッケージ管理の方法を見直してみたいのと、Windows での Python 開発に関する情報が少ないため、自分なりにまとめてみました。 2020/12/08 追記 pyenv-win を利用した環境で、Python実行時のコマンドライン引数からの入力が文字化けしたため、回避方法を追記しました。（下記：pyenv-win を利用した際の文字化け回避） 2022/11/03 更新 Poetry のインストール手順が変更されたため、インストール手順を更新しました。 2022/01/26 更新 pyenv-win の環境変数設定とコマンドに関する記述を追加 2023/11/05 追記 Poetry と pyenv
WindowsユーザーはPythonランチャーの存在を意識しましょう - ガンマソフト
WindowsにPythonをインストールすれば、すぐに使える状態になるので、そのままだとあまり気づかないかもしれませんが、Pythonランチャー（py.exe）なるプログラムがとても役に立ってくれています。 Windowsでは拡張子.pyをダブルクリックするとそのプログラムが実行されますが、.pyに関連付けられているは、python.exeではなく、py.exe（Pythonランチャー）です。Pythonランチャーが、適切なpython.exeを選んで実行してくれます。 さらに、3.5＋3.6のように複数のバージョンがインストールされている状態になると、その有難味がよくわかります。以下のページでは少し詳しくPythonランチャーによる複数バージョンの扱い方についてまとめていますので、是非参考にしてください。
Pythonの複数バージョンの扱い方（Windowsの場合） - ガンマソフト
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。他のプログラミング言語に慣れている場合
Python 環境構築いろいろ - Qiita
Python の環境構築についての記事は Qiita でも非常に多く今更とは思うのですが、Python を本格的に使い始めて2年間、いろいろと試行錯誤したので、この機会に纏めてみました。「決定版」と書いてある記事が結構多いのですが、現実に使われているものにはそれぞれに存在価値があると思うし、ベストプラクティスはどういう使い方をするかによって変わってくるものだと思うので、Python Developers Survey の調査結果を参照しながら書いてみました。なお、Python Developers Survey 2018 の結果は概要しか公表されていないので、詳細なデータは Python Developers Survey 2017 の調査結果の方から引用しています。また、以下ではこれらを単に「調査結果」と省略して記載しています。 （このページは、Windows用にして、Linuxは Py
Anacondaが有償化されて困っている人に贈る、Pythonのパッケージ管理 - Qiita
全てを読むのが面倒くさい！ という方は、下記フローを参考に実際の使用法まで飛んでください 1. 手軽に環境切替したい or 仮想環境自体が不要な方 →Python組み込みのvenv+pipでOK (リンク先に使用法) 2. チームで環境を共有したい、ライブラリの依存関係も管理したい、でもタダがいい方 →pipenvを使用 (リンク先に使用法) 3. お金($14.95/月)を払ってでも機械学習や数値計算の処理速度を求める方 →Anaconda Commercial Editionを使用 仮想環境とは？ 上記選択を判断するうえで、「仮想環境って何やねん？」と思われる方もいるかもしれないので、解説します。 まず、ここでいう「環境」とは、「Python本体＋ライブラリ」の事を指します。 WindowsにPythonやそのライブラリをインストールすると、これが「デフォルト環境」になるわけですが、
ゼロからはじめるPython(62) PythonでExcelを自動操縦しよう - ExcelファイルをPDFに変換
今回はPythonを利用して、Excelを自動操縦する方法を紹介する。PythonからExcelを自動操縦できれば、事務作業の効率化に大いに役立つだろう。その一例としてExcelファイルをPDFに変換するプログラムを紹介する。 PythonでExcelを操作してPDFを出力した VBAよりもPythonで自動化しよう ところで、マルチプラットフォーム対応のプログラミング言語Pythonだが今回はWindows専用だ。というのも、今回はWindowsに備わっているCOM(ActiveX)機能を使うからだ。もともとExcelには処理を自動化するのためにVBAというマクロ機能が備わっているが、外部のプログラミング言語から操作できるよう考慮されている。そのため、このCOM機能を利用することでPythonからもExcelを自動操縦できるようになっている。VBAよりも柔軟で先進的なライブラリを多数備え
Windows + Python 3.6 + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境
Windows + Python 3.6 + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境PythonPython3VSCodePipenv ※ 2020/4/25 追記 内容を更新した以下の記事を投稿していますので、そちらを参照してください。 Windows + Python + PipEnv + Visual Studio Code でPython開発環境 環境 Windows 10 Python version 3.6 PipEnv version 2018.7.1 Python のインストール Python公式サイトより、ダウンロード。 ここでは python-3.6.5-amd64.exe を使用しています。 インストーラを実行し、Pythonをインストールします。 注意点は以下です。 pip のインストールを行うこと（-> 2ページ目 「pip
4. Using Python on Windows
4. Using Python on Windows¶ This document aims to give an overview of Windows-specific behaviour you should know about when using Python on Microsoft Windows. Unlike most Unix systems and services, Windows does not include a system supported installation of Python. To make Python available, the CPython team has compiled Windows installers with every release for many years. These installers are pri
Python for Windows 10が爆誕 - Microsoft Storeから簡単にインストール可能に | ソフトアンテナ
現在世界的に人気の高いプログラミング言語「Python」がMicrosoft Storeからダウンロード可能になったことがわかりました(Softpedia、Neowin)。 Microsoft Storeで公開されたPythonはのバージョンは「3.7」で、Windows 10のバージョンは17763.0以降が必要となっています。 公式ドキュメントによると、現状のMicrosoft Store版パッケージは「不安定」と見なされていて、主な用途としては「学生などが使用するインタラクティブな用途」が想定されています。 また既知の不具合として以下のような項目がリストアップされています。 py.exeはMicrosoftストアからインストールされたPythonを起動するために使用できない。 Microsoftストアアプリの制限により、PythonスクリプトはTEMPやレジストリなどの共有の場所への
Anaconda で Python 環境をインストールする - Qiita
Python やそのパッケージをインストールする方法はいくつかありますが、ここでは Anaconda を使ってインストールする方法を紹介します。 私の周りでは Anaconda で環境構築をすることと Python コミュニティ標準の方法をとることの是非についての議論をよく見かけます。自分の目的にあったものを選択すれば良いと思いますが、初心者にとってどちらが目的に叶うものかを判断するのは難しいことかもしれません。 以下にディストリビューターとして Anaconda (Continuum Analytics 社) が提供している価値について私見をまとめました。 Anaconda は Environment Isolation Tool (環境分離ツール) ではない 一方で Python コミュニティ公式のバイナリーディストリビューションを提供するツールである wheel も充実してきました。
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
chainer-gogh をインストールしてみる - Qiita
画風を変換するアルゴリズム が公開された。 機械学習にもpythonにも不慣れだが、とにかく動かしてみたい人も多いだろう。 そこで、手抜きの補足記事を書く。 mattya/chainer-gogh chainer-gogh.pyのインストール 右上にある [download zip] から上記GitHubのデータを全て取得する。それを展開し、 この中にあるchainer-gogh.pyを記事に書かれているように引数を与えてコマンドラインから実行すれば、Linux, Windows, MacOSXのどれからでも実行が可能です。 chainer-gogh.pyを実行する前に、chainerをインストールする必要があって pipというツールを用います。pipがインストールしてあれば、OSの種類によらず 以下のコマンドで、chainerがインストールされます。 >pip install chain
Python WindowsにPIPをインストール - MyMemoWikiOld
PIP:パッケージのインストールと管理ツール http://www.pip-installer.org/en/latest/ PIPをインストールするために、setuptoolsのインストールを行う Python2.7.9からは、PIPが同梱されている。 python -m pip install virtualenv などとして利用できる https://pypi.python.org/pypi/setuptools/1.1.6#windows ez_setup.pyをローカルにダウンロードして実行 https://bitbucket.org/pypa/setuptools/raw/bootstrap/ez_setup.py setuptools の更新は最近止まっていて、フォークした distribute の方を使った方がよいようだ。Windows8.1 で試したら、setuptool
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
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
Visual Studio CodeでPythonプログラミングを始める（Windows編）
湯村 翼🥽バーチャルリアリティ技術者 on Twitter: "M1 MacのPython環境の自分の中での現在のベストプラクティスは「使わない」ですね。冗談じゃなくて本当に。代わりに他のPC(Windows, Intel Mac)を使ってます。 いますぐどうしてもM1 Macで環境つくるなら… https://t.co/KXyzjX6Xie"
長文日記
