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Yamachanyama

Python

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基礎

■pythonとpy

・pyは\windows配下にあるpyランチャ（py.exe）。

pythonで起動するためにはpathを切らなくてはならず、またpyでキックしたほうが（複数インストールされている場合等に）最適のpythonを起動してくれるのでこちらのほうが良い。逆にpythonインストールの際にPATH登録（「Add Python 3.x to PATH」をチェック）はしないほうが良い　⇒Pythonの複数バージョンの扱い方（windows）
・python -Vでpythonのバージョンを確認できる。またwhich -a python3(若しくはpython3.10)でpythonのインストール先が確認できる（Linuxの場合）
・pyenvで複数Versionの切り替えが簡単にできる。⇒WSL2 による Python3 の環境構築

■パッケージ管理：

  • pip：
    • Ubuntuでの利用に関して：
      • Windowsの場合はPythonをインストールするとpipモジュールも入っているが、Ubuntuの場合は別にpipモジュールをインストールする必要がある模様（2023.6.22）。sudo apt install python3-pipによってpipをインストール。※python3はもともとUbuntuに入っているとのこと（2024.11.9）。
      • パッケージ管理で「aptとpipの混同は危険」との記事を見かけるが、sudo pip を使わなければ大丈夫の模様。何故ならばUbuntuでpipを使う時は–userが強制されるようになっているので「/home/<user>/.local/」以下のユーザ個別ディレクトリにインストールされるので悪影響はない　という理由。
        そうはいいつつも、venvで仮想環境に入ってからpipを使うのが一番固いと思う。
    • pip –versionでpipのバージョンとインストール先がわかる。
    • pipとpip3について
      ⇒pipはpython2、pip3はpython3系で従来のpipと明示的に分ける意味で出来た模様。但しpython3系のみであればpipで実行してもpip3が実行される。例）pip3 –version　（結果）pip 24.0 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.12)
      ⇒pip3で実行するよりはpython3 -m pip xxxが推奨とのこと。またpython3 -m pip3 listとすると、/usr/bin/python3: No module named pip3　のようにエラとなる。参考：https://qiita.com/AoyaHashizu/items/435b2a01955f4a7c5f10
  • パッケージインストール
    • py -m pip install xxx（若しくはpip install xxx。但しできれば前者のほうが良い模様⇒理由）
    • py -m pip list：インストールされているパッケージを確認⇒参考。
      　若しくは、py –list-paths　※Windowsの場合　 ⇒参考
    • パッケージを削除　⇒py -m pip uninstall パッケージ名。全て削除するには一旦pip freezeでテキストに出力した後に、その情報をもとに削除する（https://liquids.dev/articles/a9be0a20-633d-495d-8b60-75889914f608）
    • ユーザーインストール：
      py -m pip install –user　でパッケージをインストールすると、ローカルにインストールされる。
      　⇒ユーザインストールでインストールした場合の保存場所は、python -m site –user-base で確認できる。
    • オフライン環境でパッケージをインストールするには？　⇒参考
  • venv：
    • python 3.3からvenvが標準搭載（参考）
      ⇒python -m venv プロジェクト名　にてvenvを作成。
      　※Ubuntuの場合、最初にsudo apt install python3.10-venv　をした後にpython3 ～
      ※以前のvirtualenv⇒参考
      ※PowerShell利用の場合、初回のみ右記が必要⇒Set-ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force
    • ./プロジェクト名/Scripts/activate.ps1 にてvenvが起動される。←プロンプトの頭にプロジェクト名が表示される。※Scriptsフォルダ内でactivate.ps1を実施はNG
      deactivate にて仮想環境が解除される（プロント表示も元に戻る）
      ⇒Linuxの場合は　source .venv/bin/activateで起動　※venv名が.venvの場合
  • 仮想環境の状態で以下１つ目のコマンドを実行すると、インストールされているパッケージが保存される。その後、２つ目のコマンドを別環境で実施することで、同じパッケージ環境が作成される。：参考
    > py -m pip freeze > requirements.txt 
    > py -m pip install -r requirements.txt
    npmでpackage.jsonに相当するものはpipにおいてはrequirements.txtに相当する（参考）
  • 複数のPythonがインストールされている環境下において、venv毎で使用するPythonを指定できる。例えばPython 3.9と3.11がインストールされている環境下において3.9を使用する場合は、py -3.9 -m venv venv_py39 とかで仮想環境を作ると、Python3.9ベースで構築できる⇒参考
    Linuxの場合：python3.7 -m venv testvenv　のように実行したPythonのバージョンで仮想環境が作成される。⇒参考
  • 仮想環境をクリア・削除する場合　⇒参考。一度作成したvenvでpythonのバージョンを変更したい場合は-clearオプションで実行するとその際のpythonバージョンに変更される（但しインストールしたモジュールは消えてしまう）。

■その他

@py.exe C:\path\to\yourScript.py %*
@pause

インストール

  • 公式HPよりインストーラをダウンロードしてインストール。管理者権限のチェックは不要で、パスのチェックもpyラウンチャを使用するので不要。あとNode.jsのインストールにおいて関連パッケージをインストールにチェックを入れるとpythonもインストールされるが、そうするとCドライブ直下かつ管理者権限でインストールされてしまい不便なのでやめたほうが良い（2023.3.24）
  • インストーラで普通にインストールすると、AppData¥Local¥Programs¥Pythonにインストールされる（参考）。私の場合、Python本体はDドライブに変更したが、上記配下にpython37が残っていたので削除した。
  • 上記インストーラ使用時の設定でProgram Files配下にインストールすることも可能だが、ここにインストールすると、pip installの際にProgram Files¥Python¥Lib¥site-packagesにパッケージをインストールしようとするが、Program Filesは管理者権限でないとインストールできないため、インストールできない不具合が発生する（参考）。この時は、①管理者権限でインストールする、②ユーザインストールする　のいずれかになるが、いずれにせよ上記制限が生じることからProgram Filesにインストールするのは止めたほうが良い模様。 
  • where pythonで調べると、AppData¥Local¥Microsoft¥WindowsAppsにもpython.exe,python3.exeが入っていた。path問題で不具合あるようであれば、PATHからAppData¥Local¥Microsoft¥WindowsApps を削除すれば上手く行く模様（参考）。PATHの編集は左下の検索ウィンドウから「環境変数」にて検索し「環境変数を編集」を選択。
    そもそも上記２つのexeを削除しても良いかもとも思うがまだそこまではしていない。
  • Python環境を配布：
    ⇒Embeddable Python    ：https://zenn.dev/syache_fh/articles/af125d416ff93c

=========以下、インストール履歴==========

・UbuntuではデフォルトでPythonがインストールされているが、AIを使ってみたいのでAnacondaをインストールしてみた。

　→https://www.anaconda.com/download/#linux　よりPhython 3.6系のAnacondaをインストール。

　→Anacondaの容量がかなり大きく（3Gほど）、インストールしたところ残りの容量が少なくなり警告が出てきたので、ファイル構成をチェックしてみたところ、mongodbのjournalというのが2Gほど食っていたので、これを小さくしたところ、空き容量が2Gほどに戻った。どこかのタイミングでUSB(Ubuntu)を32Gのものを購入して置き換える必要があるように思う。（２ヶ月ほど前にSunDiskの小型USBを購入した時に、ケチらなかったらよかったと少し後悔・・・）

—–2018.11.22追記—–

USB 32Gに変更後、再度anacondaをインストール。.shファイルを「ダウンロード」フォルダにダウンロードしインストールしたが、anaconda-navigatorが起動できず。再度、ホームディレクトリに.shファイルを移動させてインストールしたら、ようやくちゃんと起動できた。

—2019.8.12追記—

WindowsノートPCの内蔵SDカード64GにAnacondaを入れていたが、内蔵SDカードとPCの相性が悪いのでやめることに。Anacondaは容量をくいすぎるので、通常のCにPythonをインストール。

Pythonインストーラをダウンロードしてインストール。パス先のチェックをONにしないとコマンドが使えないので要注意。あわせて以下もコマンドラインよりインストール。（Pythonインストール時は環境変数へのチェックをしないとpythonコマンドが認識しないので要注意。またtensorflowは64bit限定のため、pythonも64ビット版のインストールが必要）

●Jupyter notebook; https://jupyter.org/

python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install jupyter
jupyter notebook

●Tensorflow;https://www.tensorflow.org/?hl=ja

pip install tensorflow

●sklearnもインストール(2020.7.18)

pip install sklearn

—2022.10.10追記—

ノートパソコンの容量がかなり少なくなってきており、またPythonもユーザインストール等もして複数個所にインストールされていることから、一旦クリアしてDドライブにインストールすることに。この記事＋削除方法の記事を参考に実施。ユーザインストールされている為、C:\Users\y4529\AppData\LocalだけでなくC:\Users\y4529\AppData\Roamingのほうのpythonフォルダも削除実施。

パッケージ・ライブラリ・ツール類

■描画

・matplotlib: https://techacademy.jp/magazine/17472

・altair：ｃolab.research.google.com/notebooks/snippets/altair.ipynb#scrollTo=bnXIJ7R6uRj3

■Webサーバ

・http.server

→標準モジュールなのでインストール等も不要。https://rinoguchi.net/2020/10/serve-static-files.html

python -m http.server  # カレントディレクトリを8000番ポートで公開 
python -m http.server 9000 --directory ./static_files  # ./static_filesを9000番ポートで公開

・Django

・Flask、Django、Bottle、FastAPI

■データベース

・SQLite、MySQL、PostgreSQL

■Math

・NumPy、pandas、vega_datasets

■画像

・OpenCV

■AI

・scikit-learn、Tensorflow, Keras　⇒統計学、機械学習

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