Python 言語の紹介 + 仮想環境に pipenv が便利だと思った話

Transcript

1. Python 言語の紹介 + 仮想環境に pipenv が便利だと思った話 乃村研究室M2 西 良太 2019年11月1日 プログラミング談話会
2. Python とは (1) インタプリタ言語 (3) マルチパラダイム オブジェクト指向，関数型，etc… (2) 動的型付け def add(a, b): return a + b add(1, 2); # 3 add(“A”, “B”) # “AB” python C 言語のように 型指定がいらない No.2
3. 便利なところ (2) サードパーティ製ライブラリが豊富 (1) C言語などより簡単に書ける ※ 実行速度は劣る int mysum(int num_list[], int size) { int total = 0; for (int i=0; i < size; i++) { total += num_list[i]; } return total; } C 言語 def mysum(num_list): total = 0 for n in num_list: # for ループがスッキリ total += n return total python numpy: 行列演算 scikit-learn: 機械学習 matplotlib: グラフ描画 pandas: CSVなどのデータ解析 etc… No.3
4. 嫌いなところ (1) インデントでブロックを示さなければならない # OK def add(a, b): return a + b # NG def add(a, b): return a + b python エディタに頼らないと書きにくい．．． No.4
5. なぜ仮想環境が必要？ (1) バージョン間の互換性がない print “Test” # OK print(“Test”) # OK python 2.x print “Test” # NG: invalid syntax print(“Test”) # OK python 3.x (2) ライブラリをプロジェクトごとに分けてインストールしたい Project A Project B Project C python 2.7 python 3.5 python 3.6 • PyYAML 5.1.1 • numpy 1.16.5 • scikit-learn 0.21.3 • numpy 1.17.1 • pandas 0.24.2 • PyYAML 5.1.2 • requests 2.22.0 • jinja2 2.10.1 • google-auth 1.6.3 仮想環境を作るためのツールが必要 仮想環境1 仮想環境2 仮想環境3 No.5
6. これまで (1) pyenv + venv で仮想環境を作るのがスタンダード (?) $ python3 –m venv test_env $ ./test_env/bin/activate (test_env) $ pip install numpy $ pyenv install 3.6.0 $ pyenv local 3.6.0 (A) 作業中のディレクトリで python 3.6.0 を使う (B) 仮想環境を作成してライブラリをインストール (2) 使用している仮想環境を他の開発者に共有するには $ pip freeze > requirements.txt $ pyenv install 3.6.0 $ pip install -r requirements.txt pip freeze し忘れそ う… No.6
7. pipenv $ pipenv install numpy $ pipenv --python 3.6.0 (1) 作業中のディレクトリに python 3.6.0 を指定 + 仮想環境を作成 (2) 仮想環境にライブラリをインストール 使用する Python とライブラリが記載された Pipfile が自動生成 (3) 使用している仮想環境を他の開発者に共有するときは $ pipenv install 新しいPipfileよ～ python 3.6.0 で numpy がインス トールされた仮想環境を使用可 No.7
8. ご清聴ありがとうございました