動機 近頃pipenv のインストールがかなり遅いので poetry を試してみました。 一通り使ってみてわかったことをまとめます。Pipenvを使っているのでそことの比較も。 パッケージ関連のコマンド(build, publish...)に関してや、細かい機能に関しては記述しないので、公式 Docを参考にしてください。 Poetryについて Poetryは、Pythonのパッケージ管理ツールです。Pipenvと同様、依存関係を解決しパッケージのインストール、アンインストールを行ってくれ、 poetry.lockファイルによって、他のユーザーも適切なバージョン、依存関係でパッケージをインストールすることが出来ます。 仮想環境を利用でき、パッケージングも可能です。 環境 CentOS 7.6.1810 pyenv 1.2.14-8-g0e7cfc3b poetry 1.0.2 Python
この記事は、Linuxで初めてPythonを使ってみよう、という人向けに、Ubuntu22.04 LTSのデスクトップに、自身のユーザアカウント専用のPython開発環境を作る手順について説明します。 自由に使えるLinuxサーバを手に入れたら、デスクトップ上でpythonのアプリケーション開発環境を作ってみましょう！ １．Ubuntu組み込みのPython Ubuntu22.04 LTSには、Python3.10のプログラム実行環境が最初から組み込まれています。構成の把握も兼ねて、まずはこれをみてみましょう。 Ubuntuデスクトップから「端末」アプリを起動し、Ubuntu組み込みのpythonインタープリタのインストール先をwhichコマンドで確認してみます。 $ which python3 /usr/bin/python3 $ OSに組み込まれたpythonの実行環境をそのまま利用す
wsl + pyenv + pipenv + JupyterNotebook でWindowsにpython環境構築 - Qiita
目次 はじめに wslの導入 pyenv pipenv の導入 Jupyter Notebook の導入 jupyter notebookのカスタマイズ 最後に はじめに Windowsでpython環境を構築します。 Windows上でのpython環境構築にはいくつかオプションがあり、 目的によって、整えるべき環境があると思います。 今回の記事では、"pythonおよびパッケージのバージョン管理を柔軟に行い、 jupyter notebookで可視化しながらコーディングしたい" という目的に沿った環境構築方法を紹介致します。 環境の構成要素の概要は以下です。 wsl windows10上でLinux(のようなもの)を利用するための仕組み この漫画がとてもわかりやすいです↓ シス管系女子BEGINS 特別編 まんがでわかるWSL pyenv 複数バージョンのpython切り替えるツール
はじめに まだまだ、Pythonのパッケージ管理にrequirements.txtを使っているなんて方は多いと思います。 わかりやすいですし、検索すると最初に出てくるためそのままという方が多いと思います。 ただ、requiments.txtだとパッケージ同士の依存関係が管理できないため、pipenvやpoetryなど様々なパッケージ管理ツールが推奨されています。 今回、requimetns.txtからpipenvに変更することにしたのでそのときの手順をまとめます。 ※poetryにはrequimetns.txtをimportする機能がないようです。 手順 pipenvのインストール
公式ドキュメントを参照したところオプションが変更されていた。。。 公式ドキュメントに救いを求めたところ、何とオプションが変更されていました！！ ☤ Shell Completion To enable completion in fish, add this to your configuration: eval (env _PIPENV_COMPLETE=fish_source pipenv) Alternatively, with zsh, add this to your configuration: eval "$(_PIPENV_COMPLETE=zsh_source pipenv)" Alternatively, with bash, add this to your configuration: eval "$(_PIPENV_COMPLETE=bash_source pip
私のanaconda重すぎ…？だったのでPipenv使う【Windows10 Python環境構築】 - Qiita
Anacondaの仮想環境起動めんどくさい 初心者向け記事です。 今までWindowsではインストールするだけで簡単だったのでAnaconda使ってたのですが、重すぎでした。 Windows PCが先日お亡くなり😇になったタイミングでPipenvで環境構築するようにしました。 👉よく使うコマンド一覧だけ知りたい場合 Pipenvにするといいこと 雑に特徴を説明。 Anacondaより軽い。すぐ起動する ダウンロード用のpipと環境という意味のenvくっついてPipenv。つまりライブラリの管理と仮想環境構築できるってこと ファイル渡せば他の人、PCでもすぐ環境作れる スクリプト便利に使える Pythonをダウンロード 安定版のstableをDLしておくといいと思います。 https://www.python.org/downloads/windows/ 記事書いたときにはver 3.9
pipenv install <パッケージ名>を実行したら「No matching distribution found for <パッケージ名>」エラーとなる - Qiita
pipenv install <パッケージ名>を実行したら「No matching distribution found for <パッケージ名>」エラーとなる Python 事象 Pipenvでパッケージをインストールするためにpipenv install <パッケージ名>コマンドを実行したら、以下のように「No matching distribution found for <パッケージ名>」エラーとなった。 $ pipenv install urllib==1.25 Installing urllib==1.25… Adding urllib to Pipfile's [packages]… ✔ Installation Succeeded Pipfile.lock (dff900) out of date, updating to (ca72e7)… Locking [dev-pa
環境 OS: Amazon Linux 2 Python: 3.8.1 事象 pyenvでpython3.8.1をinstall後、pip install pipenvを実行すると以下のエラーが発生し、installできない。 ERROR: Command errored out with exit status 1: command: /root/.pyenv/versions/3.8.1/bin/python3.8 -c 'import sys, setuptools, tokenize; sys.argv[0] = '"'"'/tmp/pip-install-shwfwhga/distlib/setup.py'"'"'; __file__='"'"'/tmp/pip-install-shwfwhga/distlib/setup.py'"'"';f=getattr(tokenize,
チーム開発向け Windows, VSCode, pyenv, pipenv, flake8, pylint, black設定方法
ガチなチーム開発向けに、本気出してVSCode Windowsにpyenv経由でPythonランタイムをインストールしてpipenvでプロジェクトを構成、Linterとフォーマッターもちゃんと動くようにする手順。 事前準備 VSCodeのインストール VSCodeをインストールする https://azure.microsoft.com/ja-jp/products/visual-studio-code/ Git for Windowsのインストール Git for Windowsをインストールする https://gitforwindows.org/ 既存のPythonランタイムの削除 PythonをすでにWindowsにインストールしている場合は、削除する Windowsに設定されているpython用のアプリの実行エイリアスを無効化する 「Windowsのメニュー」 -> 「設定」 -
D:\work> pip install pipenv Collecting pipenv Using cached pipenv-2020.8.13-py2.py3-none-any.whl (3.9 MB) Requirement already satisfied: pip>=18.0 in c:\users\username\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages (from pipenv) (20.2.3) Requirement already satisfied: certifi in c:\users\username\appdata\local\programs\python\python38\lib\site-packages (from pipenv) (2020.6.20) Requireme
pipenv [install, update, sync] [Pipfile, Pipfile.lock]について - やる気がストロングZERO
herokuデプロイに必要で雰囲気で使っていたが、 ちょっと調べたのでまとめておく。 pipenv バージョン 2018.7.1 PipfileとPipfile.lockの違い Pipfileはどういうパッケージをどのバージョンで入れたいかを指定するファイルで、 実際に入ったパッケージの詳細な状態情報がPipfile.lock。 Pipfile [packages] django = "*" （最新版を入れたい場合） django = "==2.0.0"（特定バージョンを入れたい場合） django = "==2.*" （2の最新バージョンを入れたい場合）Pipfile.lock "django": { "hashes": [ "sha256:97886b8a13bbc33bfeba2ff133035d3eca014e2309dff2b6da0bdfc0b8656613", "sha256
![pipenv [install, update, sync] [Pipfile, Pipfile.lock]について - やる気がストロングZERO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/58ab5d05085e20bd3cfa1783c8a8318220a83d11/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17391345971654455790%2F10257846132601345713%2F1531634569)
pythonの環境をpipenvで構築してjupyter notebookを使ってみた（Mac） - Qiita
初回のみ行う手順 pipenv run jupyter notebook --generate-configコマンドを実行し、~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyを作成します。 echo 'c.NotebookApp.contents_manager_class = "jupytext.TextFileContentsManager"' >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyコマンドを実行し、Jupytextを利用可能にします。 echo 'c.ContentsManager.default_jupytext_formats = "ipynb,py"' >> ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.pyコマンドを実行し、Jupyter NotebookとPythonスクリプトが連動
pipenv lockでエラー[TypeError: 'module' object is not callable] - やる気がストロングZERO
$ pipenv lock でエラーが出るようになった。 pipenvのバージョンは2018.4 ※以前は出てなかったのでmacのupdateが問題だった？ TypeError: 'module' object is not callable issueが上がっていた。 github.com 修正されたようなのでpipenvを2018.10にアップデートしたら解消した。 $ pip install -U pipenv
![pipenv lockでエラー[TypeError: 'module' object is not callable] - やる気がストロングZERO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/77cc30c6cc546b8f24313239c4fe85bfbf09d3e1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F17391345971654455790%2F10257846132656846757%2F1540024219)
pyenv, virtualenv, pipenv, poetry の概要 - サーバーワークスエンジニアブログ
概要 各ツールの対応範囲 pyenv の主要操作（Python のバージョン管理） パッケージ管理ツール別の主要操作 仮想環境（シェル）への入り方 パッケージを指定してインストール パッケージを requirements.txt, Pipfile, project.toml からインストール パッケージを .lock ファイルからインストール パッケージと依存関係のアップデート ツール別のパッケージの管理 virtualenv pipenv .lock ファイルとは poetry pipenv と poetry の違い 概要 開発者間で開発環境を合わせようとするときに気を付けるべきこととして、大きく以下の 2 つの事柄があります。 言語のバージョン ライブラリのバージョン ここでは、Python で開発をする際に、上記 2 点を整えるためのツールの pyenv*1, virtualenv*
.netrcを使ってGitHubのPrivate Repositoryからpipenv install - Qiita
■はじめに 「GitHubのPrivate Repositoryで管理されているライブラリをPipenvから使いたい」場合に苦戦したのでまとめておきます。 ○(2019/08時点) Pipenvで環境変数からクレデンシャルを差し込む方法について 公式ドキュメントが非常にわかりづらいのですが、環境変数でPipfileにクレデンシャルを差し込む機能が有効になるのはPipfile中の[[source]]内だけのようです。 install private git repos · Issue #313 · pypa/pipenv bundlerの類似機能とは挙動が違うっぽいのでご注意ください。 で、上記のやりとりを見たところ「そういう場合は.netrcを使え」とのこと。 ■Private Libraryを準備 既にPrivate Libraryがあればそれを使っていただければと思いますが、今回はco
cles::blog 平常心是道 blogs: cles::blog NP_cles() « ２１世紀の統計科学 :: 小学校教員の採用倍率が下がっている » 2019/12/26 Windows 10 で Pyenv + Pipenv 環境を作る windows10 python tutorial powershell 152 0へぇ Windows 10 上で Pyenv + Pipenv 環境を構築してみたのでメモ。 Linux と違ってあれこれ手動でやらなければならないことが多いので、なるべくコマンドラインから実行でできるようにまとめました。 † pyenv-win のインストール Windows 上で Pyenv を使うためには pyenv-win を使います。 pyenv-win/pyenv-win: pyenv for Windows. pyenv is a simp
本記事向けの方 Pipenvを使ったPythonパッケージのリポジトリを見てみたい。 Pytestを使った単体試験を行いたい。 Yahoo気象情報APIを使いたい。 概要 本記事はPipenvを使った開発とPytestを使った単体試験を組み込んで、Yahoo気象情報API用のライブラリを作成してみた記事である。 ※本記事は実際のリポジトリ内での使われ方や調査した中で自分が分かったことを記述した。実際のPipenvやPytest自体の使い方は先人の方の記事が山ほどあるので最下部の「参考にしたリンク」をご参考に。 作成したライブラリのリポジトリは下記となる。 https://github.com/doara-developer/weatherlib Pythonの仮想環境を作成するためのツール。 https://pipenv-ja.readthedocs.io/ja/translate-ja/
注意 現在、Python のパッケージングに関する設定は setup.py には定義せず、 pyproject.toml に定義することが主流になりつつあります。 Python 3.6 以下をサポートするなどの理由で どうしても setup.py にパッケージングの設定を定義しなければいけない、など 特別な事情がない限りは、パッケージングの設定は pyproject.toml に移行することをお奨めします。 ただし、2023-04-17 現在、 Pipfile と pyproject.toml の依存関係の設定を同期したり確認したりする方法は見つけられませんでした。 Pipfile を更新する都度、手作業で pyproject.toml に設定を書き写す必要があることに注意します。 また、上記のような理由で、今後の Python パッケージの新バージョンは急速に Python 3.6 以下
pipenvのエラー 存在しないパッケージをpipenv installすると、Pipfileに書き込まれて、以降pipenv ~ するときにエラーが出る。 解決策 Pipfileに書かれた存在しないパッケージ名を手動で消す。 よく起こる原因 個人的にはタイピングのミスなどで起こる事が多い。 例 pipenv install pandsa←タイピングミスしている。 「ああ、間違ってた」と、正しいパッケージ名でpipenv install pandas実行。 pipenv.exceptions.ResolutionFailureエラー発生。 その他 もっと良い方法があれば教えていただけると幸いです。
Pipenvコマンドメモ - Qiita
Pipenvとは virtualenv と pipでのパッケージ管理を簡易的に行えるようになるツール。 Pipfileと呼ばれるファイルにライブラリ情報を記載し、そこから仮想環境の構築、管理が行える。 公式 https://pipenv-ja.readthedocs.io/ja/translate-ja/ 基本コマンド pipenv install # ディレクトリ内にPipfile Pipfile.lockを作成 # 既にある場合はPipfileを元に仮想環境が構築される pipenv install [package] # 仮想環境にライブラリをインストールする # インストール後、Pipfileに追加される # version指定も可能 pipenv uninstall [package] # 仮想環境のライブラリ削除 # Pipfileからも削除される # ※依存ライブラリは削除さ
概要 TDD本（※）の第２部を写経するにあたって初めてPythonのプロジェクトを作成した際に、先輩から「pipenvやasdfでバージョン管理ができる」と聞いてとりあえず両方触ってみたので、参考にした記事をメモしておきます。 ※https://www.amazon.co.jp/dp/B077D2L69C/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1 pipenv でのバージョン管理 [Pipenvを使ったPython開発まとめ] https://qiita.com/y-tsutsu/items/54c10e0b2c6b565c887a ↑pipenvのインストールや操作について asdf でのバージョン管理 [asdfで様々な言語のバージョンを管理する] https://blog.shimar.me/2018/10/02/asdf.html ↑
pipenv実行時、「ValueError: Not a valid python path:」エラーが発生する - Qiita
pipenv実行時、「ValueError: Not a valid python path:」エラーが発生するPythonPipenv 現象 pipenvによる仮想環境構築時、「ValueError: Not a valid python path:'C:/Users/%User%/Anaconda3/Scripts/python.exe'」というエラーが発生していました。 Anacondaはすでにアンインストールしており、指定されたパスに実行ファイルはありませんでした。 解決方法 レジストリにエラーが表示しているパスのデータが存在していたため、以下のように上位のキーの名前を変更しました。
あらまし どうも、B1 と B2 の学生向けに、とある講座を任された M1 です。 内容は Tensorflow 1.12 の使い方を教える、というもので、つまりは 環境地獄 と 互換性地獄 を見てこい、というものです。 とりあえず彼らが開発に着手できるような環境を整えるため、まずは Windows ユーザ が開発できるような状態を作るのが、この記事の目的になります。 結論から先に述べると、 こんな感じの powershell スクリプト を書きました。こいつを実行することで良い感じの環境が手に入ります。 前置き：無限大に広がる開発環境 開発環境というのは人それぞれで、私は Manjaro Linux x Docker x Emacs x LSP というなかなか剛毅な環境を使っているのですが、これは別に私だけが異常、というわけではありません。 大学の授業としては (Emacs 嫌いを増やす
VSCodeのバージョンが1.51時点での解決法です。バージョンによって解決法が異なるようで、情報がすぐ古くなる可能性があります。ご注意ください。 結論から言うと、インタプリタの指定をしましょう。 Moduleのインポートに失敗する 左下のPythonの指定はbrewでインストールしたpython3.9です。aws関連のcli入れるとどうしても入ってしまって、指定されてしまっているようです。 インタプリタの指定 pipenvのvirtualenv環境のpythonを指定する必要があります。まずは、virtualenv環境のPathを確認します。 左下のPythonのバージョン表記部分をクリックしてインタプリタの指定を行います。 これで問題なくデバッグできます！ おわりに 普段はWebアプリケーションの環境でDockerを使っています。Docker環境はまだプレビューですが、Remote -
はじめに pypiに登録しない場合でもsetup.pyでパッケージ管理をするのはそれなりにポピュラーなやり方だと思いますが そこからPipenvに移行して便利な点と少し迷った点について書きました。 以下で挙げている迷いポイントは全て考慮されていていわゆるバッドノウハウ的なものは必要ありません。 便利ポイント constraints.txtを管理しなくてよい dependencies的なものとdevDependencies的なものの扱いが分かれている Dockerfileに書くときの方法も用意されている 環境がどこにできるのか迷う setup.pyと役割が被っているがsetup.pyを無くせるのか迷う constraints.txtを管理しなくて良い そもそもsetup.pyには以下のような決まりがありました。 ライブラリは、 setup.py の install_requires で 抽象
[python] WSLのpipenv install時になぜかWindows側のpythonが呼ばれる件 - Qiita
概要 wslでリポジトリにpipenvをinstallしようとするとなぜかエラーが。。。 どうやらwindows側のpythonを参照している模様 pythonをフルパスで指定することでとりあえず対策完了 環境 Windows10 1909 wsl ubuntu 18.0LTS pyenv 1.2.13-35-g22c0202 python 3.8.0 pipenv 2018.11.26 現象 python3.8になってから初めてWSLでプロジェクトにpipenv をinstallしようとしたら見慣れぬエラーが。。。 user@***:~/prj$ pipenv --python 3.8 # ~~中略~~ 'TypeError: write() takes exactly one argument (3 given)\n']
![[python] WSLのpipenv install時になぜかWindows側のpythonが呼ばれる件 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a69f3b45fa111f58dc38b9386c531e07f940321a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCcHl0aG9uJTVEJTIwV1NMJUUzJTgxJUFFcGlwZW52JTIwaW5zdGFsbCVFNiU5OSU4MiVFMyU4MSVBQiVFMyU4MSVBQSVFMyU4MSU5QyVFMyU4MSU4QldpbmRvd3MlRTUlODElQjQlRTMlODElQUVweXRob24lRTMlODElOEMlRTUlOTElQkMlRTMlODElQjAlRTMlODIlOEMlRTMlODIlOEIlRTQlQkIlQjYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPWVkYzhiNDlhMWM2YmE0NTQ4NzMwNDM2MmRlMWE5Nzgz%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBtb3NzYW5faG9zaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTRhZmFlY2JlMjg1ODc3ODE2ODU2YjM3MTk0NDNlYjc1%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D976e4d56854937de8cc98ebbfa283417)
前置き 初投稿です。 読みにくいかもしれませんが、多目に見てもらえますと幸いです。 Pipenvとは Pythonのパッケージ管理ツールです。 Pipfile単位で仮想環境でパッケージを管理できます。 そのため、ディレクトリ単位でのパッケージ管理が可能となります。 インストール方法 pipでインストールできます。
検証した環境 概要 VSCodeでPythonの開発をする際に特に設定を行わないと 標準ライブラリしかインテリセンスが有効になっていないので開発スピードが下がってしまう。 標準ライブラリだけではなく外部ライブラリを使用した場合でもインテリセンスが有効になるように設定を行う。 手順 1. Pipenvで作成した仮想環境を調べる
ApacheAirflow 1.10.13リリースによって解消されたpipenvのlockファイル生成時issueについてまとめてみた | DevelopersIO
はじめに Amazon MWAA(Managed Workflow Apache Airflow)がリリースされて、Airflowを業務利用している人にとっては降って現れた選択肢と言えます。 そしてこのエントリー執筆の約12時間程前に Apache Airflow 1.10.13 がリリースされました。そう、1.10.12 は最新ではなくなった。（追従はいつになるのでしょう） マイナーバージョンアップではあるのですが、pipenvを使っている場合に影響を及ぼす可能性大のfixが含まれています。 pipenv update apache-airflowするだけで気にせず使えるようですが、万が一即時アップデートできない場合の対処も含めて書いてみました。 1.10.12が含んでいた、pipenvに影響するbug 該当のbugの要因は以下のissueによってfixされています。 上記issueとの
VSCode + Mac + pyenv + pipenv な環境構築メモ - 2021 - kotaroito's notes
「これがベストプラクティスだ」という主張ではなく、この組み合わせでやるなら... という設定メモです。 はじめに pyenv 単一の version でよければ、brew が楽だとは思う。 複数のversion をインストールしたいケースを考えて、今回は pyenv を選択。 Pipenv Pipenv: Python Dev Workflow for Humans — pipenv 2021.5.29 documentation Pipenv is a tool that aims to bring the best of all packaging worlds (bundler, composer, npm, cargo, yarn, etc.) to the Python world. ロックとかできるのはいいよね。 こんな話もあるので、歴史的背景は押さえておきたい。 vaaaaa
3行 macの空き容量が1GBしかない 「その他」が80GBくらい専有している 調べたら「Dockerイメージのキャッシュ」と「pipenvのキャッシュ」のせいだったので消した Docker for Macのキャッシュデカすぎ & 消えない問題 こちらの記事に詳しいです。そのまま実行させていただきました。 Docker for Macを使っているとストレージ容量不足になる問題をなんとかする 私のシェルはfishなのでコマンドはこちらの記事にあるものになりました。 Dockerコマンドメモ(fish) pipenvのキャッシュもデカすぎ問題 issueに上がってました。2020/06/17時点でissueはOpen。 Pipenv unlimited cache size #3655 公式を見ると（依存関係の解決ができないときの対処としてですが）「キャッシュを手動で消してみて」とあったので、
でも、 pip で入れてなくて、バンドルされたインストーラでインストールしてた。 macOS の場合 バンドルされたインストーラでのインストールが推奨されてる。 macOS に AWS Command Line Interface (AWS CLI) をインストールする方法としては、バンドルされたインストーラを使用することが推奨されます。バンドルされたインストーラにはすべての依存関係が含まれており、オフラインで使用できます。 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/cli/latest/userguide/install-macos.html ただ、どちらにせよ Python が必要。 バンドルされたインストーラのインストールプログラムが Python で実行されるので。
Mac(M1 CPU)で、互換性のあるpyenv+pipenvの環境を作る - Pirika Developers Blog
こんにちは、ピリカ開発チームの九鬼です。 SNSピリカやタカノメのサービスでは、バックエンドで度々Pythonを使用しています。その中でいくつかPythonスクリプトがあり、バージョンが3.7系列や3.9系列などが含まれます。 しかしながら、Mac(M1 CPU)からarm64ベースのアーキテクチャになったこともあり、一部Pythonバージョンや一部ライブラリがインストールできないことが多々あります。 そこで、複数のPythonバージョンで仮想環境を切り分けられるよう、pyenv + pipenvの環境を整えました。 モチベーション 前提知識 基本方針 構築した環境例 検証環境 ディレクトリ構成 arm64環境 x86_64環境 構築フロー 1. (任意) arm64, x86_64環境をコマンドで切り替えられるようにする 2. x86_64版、arm64版両方でHomebrewをインスト
Pyenvを使用してPythonの複数バージョンを切り替えが可能になったので次は開発毎それぞれの開発環境を作成・管理するためにPipenvで開発環境を作成することにしました。 Pyenvのインストール 環境 OS >cat /etc/os-release PRETTY_NAME="Debian GNU/Linux 11 (bullseye)" NAME="Debian GNU/Linux" VERSION_ID="11" VERSION="11 (bullseye)" VERSION_CODENAME=bullseye ID=debian HOME_URL="https://www.debian.org/" SUPPORT_URL="https://www.debian.org/support" BUG_REPORT_URL="https://bugs.debian.org/" $ pip
最近Djangoのプロジェクトをつくっているのですが、docker-compose upで立ち上がるようにしておこうとググったところ、なんかイマイチじゃない？ってのが多く出てきたので、自分なりのやつを書いておきます。 Dockerfile FROM python:3.7-slim RUN apt-get update -qq ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE 1 ENV PYTHONUNBUFFERED 1 ENV PIPENV_VENV_IN_PROJECT 1 WORKDIR /app RUN pip install pipenv docker-compose.yml version: '3.7' services: db: image: postgres:11.1-alpine volumes: - postgresql:/var/lib/postgresql/
いままでなにも考えずanacondaを使っていたのですが、なんとなくanacondaをやめたくなったので、いろいろ調べました。 いろいろ調べた結果、pyenvとpipenvの組み合わせが最強な気がしたので、これらをインストールします。 この記事ではpyenvとpipenvのインストールの仕方と、それぞれの基本的な使い方をまとめてみようと思います。 pyenvのインストール pyenvはpythonのバージョンを管理するツールです。 「この参考書ではpython 3.7.1を使ってるけど、こっちのちょっと古い参考書ではpython 3.3.7を使ってる。。。 どっちのpythonも残しておくにはどうしたらいいんだろう？？」 を解決するツールです。 githubを読んでインストールします。macならhomebrewがラクです。 https://github.com/pyenv/pyenv py
第2回 作りながら覚えるFlask+Pipenv 〜Zappaを使用してAWSへのデプロイ〜 - Qiita
概要 ●記事一覧 第1回 作りながら覚えるFlask+Pipenv 〜フォルダごとのURLルーティングについて〜 第2回 作りながら覚えるFlask+Pipenv 〜Zappaを使用してAWSへのデプロイ〜 ※本記事 第3回 作りながら覚えるFlask+Pipenv 〜AWSへのデプロイ後、ドメインでアクセスできるように設定〜 前回作成したFlaskアプリケーションをZappaを使用してAWSへデプロイしていきます。 ※あらかじめAWSアカウントはご準備下さい。 手順1. AWS ポリシー作成 ZappaからAWSにアクセスするにあたり、 セキュリティ対策のために必要最低限の権限(ポリシー)を作成します。 ・AWSへアクセスし、IAMサービスに移動 ・レフトナビから「ポリシー」をクリック ・「ポリシーの作成」をクリック ・「JSON」タブをクリック ・以下ポリシールールをコピペ { "Ve
コレは何？ macOS Catalina上で、pyenvをpipenvも使っているとう状況でopenvinoをうまく動かす方法についての覚書。 「macOS CatalinaでOpenVinoを動かす」の続編です。特に仮想環境とか使ってない＆＆わりと環境構築とか得意な人はそちらをご参照ください。 こちらは、上記環境利用中の初心者を対象として、内容をブラッシュアップしたものです。 ※2021/5更新：2020.3LTSリリースに対応 macOS Catalina(10.15.7) OpenVino(2020.3.341) Python 3.7.7 cmake 3.19.1 全般における注意事項 OpenVinoをインストールし、チュートリアル通りに動かすと、謹製のopencvにパスを通したり、勝手にpipを使ったりするので、うっかりするとpyenvやpipenvを使っている意味がなくなってし
はじめに pyrealsense2をmacのpyenv,pipenv環境にインストールした際の備忘録。 基本のビルド方法は@comachiさんの記事を参考にさせていただきました。 Mac に pyrealsense2 をインストールする 検証環境 macos 10.15.7 Intel® RealSense™ SDK 2.0 (v2.43.0) pyenvとpipenv環境(Python3.7.7で作成) ビルド＆インストール librealsenseのソースは以下のようにgit cloneするか、公式サイトからDLします。 公式サイトではXcodeを使ったビルド方法が紹介されていますが、普通にmakeでもできるんですね。 今回は仮想環境をpython3.7.7で構築する前提で進めます。python3.7.7のバイナリは、/Users/xxxxxxxxx/.pyenv/versions/3
ROS2 + pipenv install - Qiita
【ROS2関係トップページへ】 概要 Pythonにはpipenvだね(自分とこの環境下におけるPython使用ルール)，というわけでROS2+pipenvを使ったらモジュール関係でハマったので記載． 現象1 何が起こったのか pipenv installでモジュールをインストールし，ROS2で使用しようとすると「module not found」が出てしまう． 原因はなんだったのか pipenv shellで仮想環境に入ると，その仮想環境内でインストールしたmoduleは当然見える．具体的には「その仮想環境のディレクトリ/lib/Python*.*/site-packages/」に入っていて，ちゃんと見えている．ちなみに「その仮想環境のディレクトリ」はpipenv --venvで確認できる． しかし，ROS2の実行環境ではこれが見えていない．別環境になっている？ どうすりゃいいのさ とり
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【Python】Poetry始めてみた & Pipenv から poetry へ移行した所感 - Qiita
Ubuntu22.04 ~pipenvで自分専用のpython実行環境を作る~｜ogs-digilife
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Windows 10 で Pyenv + Pipenv 環境を作る
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