wheelのありがたさとAnacondaへの要望 - YAMAGUCHI::weblog
はじめに こんにちは、Python界のラファエル・ナダルです。全豪オープンテニス、盛り上がりましたね。さて、先日次のようなエントリーを立て続けに書いたんですが、「なぜAnacondaに関しての記述がないのか」という突っ込みをもらったので、参照用にメモを残しておきます。 Pythonの仮想環境構築 2017.01版 - YAMAGUCHI::weblog Pythonの環境設定でむかついてる人はとりあえずこれをコピペで実行してください 2017.01 - YAMAGUCHI::weblog なおこの記事の作成にあたっては @aodag に数多くのアドバイスをいただきました。この場を借りて感謝。 TL;DR condaの開発者はPyPAともっとコミュニケーションとってほしい。 前提 この記事はPythonを触り始めたばかりだけど、パッケージ管理ツール等々のスタンダードがどのようになっているかな
Deciphering Glyph :: Python Packaging Is Good Now
setup.py is your friend. It’s real sorry about what happened last time. Okay folks. Time’s up. It’s too late to say that Python’s packaging ecosystem terrible any more. I’m calling it. Python packaging is not bad any more. If you’re a developer, and you’re trying to create or consume Python libraries, it can be a tractable, even pleasant experience. I need to say this, because for a long time, Pyt
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る | POSTD
どうすればPythonをJuliaと同じくらい速く動かせるのか？ : 様々なやり方で計算の高速化を図る Julia対Python 科学技術計算には、Pythonなどの言語よりもJuliaを使った方がいいのでしょうか？ http://julialang.org/ に載っているベンチマークを見ると、どうしてもそんな風に思ってしまいます。というのも、Pythonなどの高水準言語は、スピード面で大幅に劣っているのです。けれども、これは私が最初に感じた疑問ではありません。私が気になったのは、「Juliaのチームが書いたPythonのベンチマークは、Pythonに最適なものだったのか？」ということです。 こういった多言語の比較について、私の考えを述べましょう。まずベンチマークというのは、実行するタスクによって定義されるものです。よって、そのタスクを実行するための最適なコードを、各言語に精通した人々が最
wheelを使ってPythonのC拡張モジュールを本番デプロイする
Pythonの話。wheelを使ってC拡張モジュールをデプロイする仕組みが上手く稼動したのでメモ。 依存パッケージの本番デプロイ アプリケーションが依存しているPythonパッケージをどうやって本番サーバーにデプロイするか。大抵はrequirements.txtにpip freezeで吐いた内容を保存しているだろう。とすると、本番サーバーでpip install -r requirements.txtすれば良いんだが、githubが落ちてたりPyPIが落ちてたりすると、外部要因でデプロイスクリプトが途中でコケる、というダサい事態になる。それを避けるために事前にパッケージを固めて各サーバーに配布する仕組みが必要になる。C拡張モジュールを使いたいけど本番サーバーでCコンパイラが自由に使えない、という時も同様で、事前にコンパイル済みの物を配布する必要がある。 pip bundleを使う場合 (d
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