プログラミング 環境

pyenv + anacondaをインストールした

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pythonとデータ分析勉強したいよ
と言ったくせに、環境作ってなかったので作りました。
pyenv + anaconda + python3.6の環境ができました。

環境の作り方

環境を作るにあたり、色々調べたところ、

pyenvが必要かどうかフローチャート

というのを見つけました。
必要でもないのにとりあえずpyenv入れましょうはだめ、とのこと。

私の場合、

  • 1週間前にpython3.7がリリースされたばかり
  • 世の中はpython3.6
  • でもそのうち3.7に移行するはず
  • anacondaが3.7に対応する前に勉強始めたいよ

なので、

まずは3.6でやるけどそのうち上げるかもしれないからバージョン別に環境作るよ

という思想のもと、pyenvを使うことにしました。
pyenv + anaconda + python3を参考にしながらインストールを進めます。

pyenvをインストールする

gitから取ってきてインストールします。

anacondaをインストールする

無事にpyenvがインストールできたら、pyenvを使ってanacondaをインストールします。
最新パッケージは3-5.2.0でした。

仮想環境を作成する

python3.6で仮想環境を作ります。
一緒にいくつかインストール。

失敗しました・・・。
sciyがインストールできないとのこと。
今すぐ必要なわけでもないので、他のものだけインストールしました。

今度は成功。
色々入りました。

scipyをもう一度インストールしてみる

作った環境に入って、先程インストールできなかったscipyを入れてみます。

今度はちゃんとインストールできました。

まだスタートラインに立ったところ

ひと仕事終えた気分になりますが、まだ環境を作っただけ。
勉強はこれからです・・・。
入門編として、Udemyの実践 Python データサイエンスをポチったので、順番にやっていこうと思います。

ちなみに、Udemyの動画の価格はほぼ時価です。
私が一昨日買ったときは3200円でしたが、今は2日間限定1300円とか言ってる・・・。

別に悔しくなんかない。

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