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Pythonのバージョン管理、結局どうしてますか

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最近本格的にPythonの勉強をはじめたMacユーザ(HighSierra)です。
Pythonには2系と3系があって・・・とかpyenv、venv、virtualenv、Anacondaなどなど、いろいろありすぎてワケがわからなくなっています。

検索すると古い情報の海に溺れてしまいorz
書籍で勉強しようとすると毎回第1章の環境構築がうまくいかず、どの本も先へ進めません。
DockerがいいのかVirtualBoxがいいのかMacOS上でいいのかもわかりません。
OSの環境をなるべく汚さないほうがいい、というのは後から知ったので、もうすでに散々アレコレいじくり倒してしまいorz

2018年春の現時点で、みなさん結局どう管理してますか?

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回答 5

checkベストアンサー

+4

Google Colaboratoryを利用すればバージョン管理を考える必要はないかなと思いました。
ローカル環境を汚すことなく、仮想環境も作る必要はありません、環境が必要なくなれば再起動かければ初期化することも可能です。

参考:
Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる
Qiita - 【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory

GPUマシンとJupyter Notebook実行環境が秒速、無料で手に入るColaboratory
日曜プロジェクト、学習環境から、工夫すればそれなりのプロジェクトにも使える
Google Driveから読み込んだ画像の分類タスクを35 epoch程度、12時間フルで回し、途中のモデルなどをGoogle Driveへ書き出すことができた

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  • 2018/03/09 15:36

    みなさん案外環境ツール入れないで使ったりしてるんだなと参考になりました。今回はColaboratoryを知らなかったので教えてくれたコチラをBAにさせていただきます!今のところちょっと見に行ってみただけですが、クラウド環境だし、これから勉強するにも良さそうですね!

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+1

データ分析用にPythonを使っていますが、基本的にAnacondaでインストールしています。

使用環境
Windows 7, 10
OS X

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  • 2018/03/09 15:31

    回答ありがとうございます!

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+1

Windowsなんで、必要になった時にCPython 3.x 64bit版のその時点の最新版をインストール、そのまましばらくそれを使い続けます。venvすら使わずに必要になったパッケージも適当にインストール。Pythonのアップデートもパッケージのアップデートも気の向いた時だけおよそ一年に一回。気持ち悪くなったらPythonごとアンインストールして一から環境構築。

プロジェクト毎のパッケージ管理はrequirements.txtと補助的にgradleやdockerを使用。ポータビリティチェックはほぼCI任せです。

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  • 2018/03/09 15:31

    回答ありがとうございます!

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+1

docker->ubuntu->apt-get

homebrew->pyenv->miniconda
です。

環境構築する時にバージョン固定しないと、どれかのライブラリをアップデートした時につられて他の依存関係が崩れたりするので。

Linuxは環境がしっかりしているので、pyenvみたいなものがなくても使いやすですが、Macではconda経由の方が安定する気がします。

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  • 2018/03/09 15:31

    回答ありがとうございます!

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+1

2020年にEOLを迎えるPython 2系列の事は忘れるとして。

■環境
OS:Windows 10
IDE:PyCharm
Anaconda

Pythonのバージョン毎の環境はAnacondaに付属しているcondaで作ります。

Dockerはtensorflowの勉強時に使ったぐらいです。

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  • 2018/03/09 15:30

    回答ありがとうございます!

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