- はじめに - Pythonのパッケージ管理ツールは、長らく乱世にあると言える。 特にpip、pipenv、poetryというツールの登場シーン前後では、多くの変革がもたらされた。 本記事は、Pythonパッケージ管理ツールであるpip、pipenv、poetryの3つに着目し、それぞれのツールに対してフラットな背景、技術的な説明を示しながら、所属企業内にてpoetry移行大臣として1年活動した上での経験、移行の意図について綴り、今後のPythonパッケージ管理の展望について妄想するものである。 注意：本記事はPythonパッケージ管理のベストプラクティスを主張する記事ではありません。背景を理解し自らの開発環境や状態に応じて適切に技術選定できるソフトウェアエンジニアこそ良いソフトウェアエンジニアであると筆者は考えています。 重要なポイントのみ把握したい場合は、各章の最後のまとめを読んで頂
pythonbrewからpython 2.7.2を入れようとしたところ、エラーが出てインストールに失敗しました。pythonbrewが悪者みたいな言い方ですが、そんなことはありません。 pythonbrewから普通にpython 2.7.2をインストールすると、ビルドには成功するもののmake testの段階でエラーになります。--no-testオプションを使うとmake testをスキップできるのですが、気になるので調べてみました。調べたついでにパッチを作りました。 （ちなみに、homebrewからpythonをインストールしたときはエラーが起こらなかったなぁ、と思ったら、2012年1月時点のFormulaでは最初からmake testをスキップしてインストールしていました。） 環境 Mac OS X 10.7.2 Xcode 4.2.1 (llvm-gcc-4.2) readline
Watch Now This tutorial has a related video course created by the Real Python team. Watch it together with the written tutorial to deepen your understanding: Python Basics: Setting Up Python Installing the latest version of Python on your computer could be a common requirement for you as a Python programmer. Fortunately, you’ll have a multitude of installation options. For example, you can downloa
概要 Python でプログラムする際にとても便利な Anaconda ですが、長く使っているとコンピュータのハードドライブの要領を圧迫し始めました。 本稿では、そんな Anaconda の不要になったファイルを整理・削除して、ハードドライブをクリーンな状態に保つ方法を解説します。 なぜAnacondaが肥大化したか？ そもそも、なぜ Anaconda のファイルが肥大化したのでしょうか？ 一番大きな理由は、conda install でインストールしたパッケージのキャッシュが残っているためです。 特にパッケージは日々バージョンアップされており、同一のパッケージでも新たに conda install すると新しいパッケージがダウンロードされて、古いパッケージのキャッシュは残ったままになってしまいます。 古いパッケージは将来使うことがないかも知れないのに、ハードドライブにキャッシュが残ってし
機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python に… 私の立ち位置もともとは、数年前まで 年に一回Python3でNLTKやらscikit-learnやら機械学習や自然言語処理の環境を作ろうと試みては失敗してPython使うものかと思っていた人でした。それが、Anacondaで環境導入すると、面倒なことは何も考えずに済むということを知り、CookpadではAnacondaを前提に環境構築を勧めていました。 今は、ymotongpooに「郷に入っては郷に従え」と言われたため、pip+virtualenv/venvで全てをこなしていますが、これで困ったことは特にありません。macOS, Windows, Linuxそ
はじめに 機械学習ブームなどにより、 Python を触り始める Rubyist が増えてきたと思います。その際に問題になりやすいのが環境構築です。Rubyだと rbenv がデファクトスタンダードになっているのに、なぜか Python には pyenv に否定的な意見が多いんですよね。 私は pyenv を使っていますし、便利だと思っています。また、 Ruby は殆ど使わないのですが、RubyとPythonのツールスタックの違いについても調べました。 (参考: gem, bundler と pip, venv の比較) その視点から、 Rubyユーザーが自分でpyenvの使い方を自分で決める上で知っておいた方が良いだろうなと思う Ruby と Python の環境の違いをまとめてみます。 tl;dr 丁寧に解説しても、「Python使うにはこんな長い記事を読まないといけないの」とすぐに否
イントロ Python2.6/3.0共にRC版がリリースされ、正式リリースが近づいて来ました。Python3.0の大きな変更の一つが、 Python2.xのstrとunicodeがunicode文字列のstrに統合され、従来のstrの代わりにbytesを導入することで、バイト列と文字列が明確に分けられたことです。 現在、Python2.5では、unicode文字列の内部表現がucs2のものとucs4のものがあり、それぞれの間では拡張 モジュールの互換性がなくなっています。Python2.6/3.0でこの状況がどう変化するのか調べてみました。 Python2.xのunicode内部表現について Python2.5/2.6では、configureオプションに、--enable-unicode=ucs[24] というものがあり、デフォルトでは2になっています。 また、FedoraやUbuntuの
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
by @dekokun on 2013/04/07 19:30 Tagged as: Python, Fabric, デプロイツール. 2013/04/09 追記 意外と反響があるようなので、Tips追加しました。 2013/05/10 追記 並列実行について調べたのでついでに追記 「次のプロダクトはシンプルなデプロイツールだと噂のCinnamonでも使ってみるかー」と言っていたら、「Cinnamonは使ってるユーザ数が少なそうだし同様のことが行えるFabricのほうがいいんじゃないですかね。」というツッコミをいただき、今回はPerlのプロジェクトでもないためFabricを使用することにしました。 初めて触るFabric、やはり初学者にはいろいろとよくわからない部分があったため、はまって解決したことや便利なTipsなどをつらつらと列挙していきます。 なお、以下情報はPython2.7及びF
そうだ、Pythonをやろう と思ったけど、Python 3とPython 2には後方互換がありません。それならPythonのバージョンを切り替える仕組みが欲しいですね、ってことで調べてみたところ、pythonbrewとvirtualenvを組み合わせて使い、ライブラリの管理・インストールはpipもしくはdistributeを使い、ビルドシステムとしてbuildoutを使う、というのが良さげです。 ということで、MacでPythonまわりの開発環境を作ったときのメモです。 第１回 はじめに (この記事)： http://toggtc.hatenablog.com/entry/2012/02/06/023342 第２回 pythonbrewとPythonのインストール： http://toggtc.hatenablog.com/entry/2012/02/06/023652 第３回 仮想環境
Instagram のスケール正攻法 -- Kosei Kitahara's Blog
Instagram がどこに買収されたとかは他のニュースサイトにお任せして、Django アプリケーションを正攻法でスケールして "成功" してるのがとても興味深いです。現時点で Instagram Engineering で紹介されていることと TechCrunch にも掲載されたスライドから個人的なメモとしてまとめてみました。 Instagram の哲学は シンプルであること オペレーション負荷を最小化すること すべて装備 とのこと。 Instagram は以下の OSS, サービスで構築されているようです。 >>> OS / ホスティング Ubuntu Linux 11.04 を Amazon EC2 にホスティング。以前のバージョンは高トラフィックになると固まる問題があったようです。運用は 3 人。EC2 にホスティングしている理由は、調査結果によるものではなく、"まだ進化途中だか
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