2018.10.26スポンサーリンクPythonの学習を目的として、このブログでは入門編からいろいろとPythonの基本について触れてきました。そこでは、MacにAnacondaをインストールしてPython3系をそのまま使っている状況です。今後、いろんなプロジェクトを行うにあたって、サードパーティ製のパッケージを使ったりする場合に、それぞれのプロジェクトで違うバージョンのものを利用する可能性があるというのが現実です。現在利用しているライブラリはバージョン2だけども、他のプロジェクトを作業をする時にはバージョン1.1を使っているというようなことがあります。これを切り替えて使えると便利ですが、その方法があります。目次venvで仮想環境を作る(Mac)venv環境の作り方venv環境を有効化するvenv環境を無効化するまとめスポンサーリンクvenvで仮想環境を作る(Mac)そこで既存の環境からは隔離された仮想の実行環境を作る方法として、ここではvenvを使ってみましょう。なってからvenvとして標準機能となりました。何かをインストールする必要はありません。Proなので、ここではMacでの方法を見ていきます。Linuxも同じですが、Windowsは異なりますので注意してください。venv環境の作り方ではvenvを使ってMacに仮想環境を作って行きましょう。ターミナルからコマンドを入力して構築します。ターミナルに次のように入力します。[環境名]ここでは[環境名]のところをmyenvとしておきます。このコードを実行すると、作業ディレクトリに[環境名]と同じフォルダが作成されます。venv環境を有効化するここではmyenvという仮想環境が作成されましたが、これを有効化しないといけません。ターミナルに次のコマンドを入力して実行します。[環境名]/bin/activateなお、次のコマンドでも仮想環境の有効化はできます。かわりに.(ドット)を使います。(後ろに半角スペースが入ります)仮想環境が有効化されると、コマンドプロンプトの先頭に(環境名)が表示されます。この状況で、自分の目的とする作業をするためのパッケージなどをcondaコマンドやpipコマンドなどでインストールしていきます。バージョンが異なるパッケージをインストールする場合はバージョンナンバーを指定します。環境フォルダの中にインストールされるので個別の環境の出来上がりというわけです。venv環境を無効化する有効化した仮想環境を停止させるには、ターミナルにdeactivateコマンドを入力して実行するだけです。deactivate実行すると、通常のプロンプトに戻ります。無効化すると、仮想環境でインストールしたパッケージをインポートしてもエラーになりますので、venv環境でのみ利用可能であることがわかります。作業ディレクトリにある環境名のフォルダを削除すると利用できなくなります。不要なら削除しても構いません。スポンサーリンクまとめPythonの仮想環境を作って、隔離された作業環境を作るにはvenvコマンドを使います。公式ドキュメントはこちらになります。Navigatorから作る方法もあります。condaでの仮想環境構築は以下にまとめています。【Anaconda】condaコマンドで仮想環境を構築する方法Anacondaのcondaコマンドで仮想環境を構築する方法を扱います。バージョンによってはライブラリが対応していないことがあり、バージョンを落として作業する必要がある場合に、この仮想環境を構築しての利用が考えられます。コードグラフィティ関連記事Laravel【Laravel入門】MacでLaravelを使う準備。ComporserのインストールLaravelをMacで使うために、Composerをインストールする方法を扱います。ここでは公式サイトからファイルをダウンロードしてインストールします。合わせて.bash_profileを変更してMAMPのPHPにPATHを通します。pycodestyle,flake8,pyLintPythonのコードの書き方は、他の人がコードを読んでも意味がわかるように書くのが大切です。そのコーディング規約としてPEP8があります。コードスタイルのチェックツールとして、pycodestyle、flake8、pyLintがあります。socketserverPython標準ライブラリのシンプルなWebサーバを立ち上げるモジュールを扱います。ここではコマンドでhttp.serverを、スクリプトでsocketserverを使う方法を扱います。ローカル環境でのwebのテストなどに使います。【Python】OpenCVのWatershedアルゴリズムに独自のシード設定で動的に領域分割OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Watershedアルゴリズムで物体のセグメンテーションをすでに行いましたが、多くの作業がマーカーを設定するのに必要でした。ここでは、自分シードを変更して動的に扱う処理をしてみました。Codeもインストールすることができます。CodeでPythonを扱える環境設定をしておきます。calcOpticalFlowFarneback()OpenCVを使ったPythonでの画像処理について、Lucas-Kanade法は「疎」の物体追跡の検出でしたが、ここでは逆に密なオプティカルフローの検出アルゴリズムであるcalcOpticalFlowFarneback()を扱います。notebookの基本的な使い方。notebookの基本的な使い方。f-stringsスポンサーリンクタイトルとURLをコピーしました。