Python入門の環境設定編 - AnacondaとPycharmとフォーマッティングツールBlack一把梭

Anaconda#

Anaconda とは？#

優れた Python 統合開発環境

なぜ使うのか（利点）#

煩雑な環境とパッケージの問題を解決：lxml、PIL などの複雑でインストールが難しいパッケージ
複数の環境を簡単に設定：Python2.x 系列と 3.x 系列の自由な切り替えが可能
多くのデータ分析ツールが内蔵：複数のデータサイエンス関連のオープンソースパッケージ（Pandas、Scipy など）を含み、データ可視化、機械学習、深層学習など多方面にわたる
Jupyter NoteBook ツールが内蔵：開発、デバッグ、学習ノートの記録などをすべてここで行える

ダウンロード、インストールと設定#

ダウンロード：清華ミラーを使用してダウンロードすることをお勧めします：ここをクリックしてダウンロード、注意：ソート時間は乱序になっているので、クリック時間の列の Date をクリックしてソート方法を変更：

清華大学ミラーサイトのホームページの常用ディストリビューション iso とアプリケーションツールのインストールパッケージのダウンロードページにも直接アクセスできます：

アプリケーションソフトウェア ->conda を選択し、最新バージョンをダウンロード：

インストール：デフォルトではC:\Users\あなたのユーザー名\Anaconda3にインストールされますが、C:\Anacondaに変更することをお勧めします

ここで、2 つのチェックボックスを必ずオンにしてください：

設定：

Anaconda ミラーの変更#

(19-06-16 更新) 国内の清華源と中科大源は 2019 年 5 月に著作権の問題でサービスを停止しましたので、VPN を使用してください

(19-06-28 更新) 清華大学ミラーが許可を得て、2019-06-27に再開しました：

Anaconda, Inc. とのコミュニケーションの結果、ミラーの許可を得て、近日中に Anaconda 関連サービスを再開することになりました。ユーザーの皆様の理解とサポートに感謝します。

私たちの理解によれば、Anaconda, Inc. は、教育研究機関に対してトラフィック情報を提供することを条件に、ミラー権限を開放する意向があります。しかし、Anaconda ミラーサイト（TUNA の下流になることを含む）を設置したい個人や団体は、Anaconda ソフトウェアリポジトリの説明に従い、Anaconda と Miniconda は Anaconda, Inc. の商標であり、無許可の公開ミラーは許可されていないことに注意してください。Anaconda, Inc. が正式に発表した規定に厳密に従ってミラーを行ってください。TUNA はそれによって生じた法的結果に責任を負いません。

ご理解とご支援に感謝します！

それでは、Anacondaミラー変更のチュートリアルを再掲します：

condaがインストールされた後、デフォルトのミラーは公式のもので、公式サイトのミラーは海外にあるため、アクセスが遅いかアクセスできないことがあります。アクセス速度を向上させるために、ここでは清華のミラーを選択しました。コマンドラインで次のコマンドを実行します（清華のミラーを設定）：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

二. CondaHTTPError の問題（出ていなければ見なくて大丈夫）

.condarc（conda 設定ファイル）はドットで始まるため、一般的に conda アプリケーションの設定ファイルであり、オプショナルな（optional）ランタイム設定ファイルです。

デフォルトでは存在しませんが、ユーザーが初めて conda config コマンドを実行すると、ユーザーのホームディレクトリにこのファイルが作成されます
windows：C:\\users\\username\\
linux：/home/username/

ユーザーのホームディレクトリで、.condarc ファイルを見つけて削除すれば大丈夫です

清華源を削除したい場合は、add を remove に変更すれば良いです

よく使う使用方法：#

conda list:インストールされたパッケージを表示
conda install Package-Names:特定のパッケージをインストール、pipの使用方法と同じ
conda --version：Anacondaのバージョンを確認
conda info -e：現在作成された環境を表示
conda update --prefix C:\Anaconda anaconda（ここはインストールディレクトリ）：anacondaを更新
インストールディレクトリを調べるのが面倒な場合は、conda updateと入力すれば、補完された文を提示してくれるので、そのままコピーして実行すれば良い
conda update --all:パッケージを更新
pipをアップグレード（アップグレード後はpip3を使用可能）：python -m pip install --upgrade pip

Py3.6 バージョンに Py2.7 環境を追加#

Anaconda をインストールした後、Anaconda Navigator というアプリがあり、Windows メニューで検索できます：
開いて実行し、Enviroments オプションを選択：
デフォルトでは ROOT 環境のみが表示され、cmd で conda info -e コマンドを入力して確認することもできます
次に、Python2 環境を設定します。Create をクリック：
Create をクリックし、しばらく待つと環境が作成されます：

一般的に、Python3 系列が未来の主流となるため、Python2.7 を作成するのは一部の例の比較のためです

したがって、ここで「システム変数を追加し、exe ファイル名を変更して cmd ウィンドウで Python2 と Python3 コマンドを使用して対応する環境に入る」といった操作は必要ありません。Anaconda は便利なソリューションを提供しています：

cmd で activate Python2.7（この名前は上で作成した環境の名前です）と入力するだけで Python2.7 環境をアクティブにできます

cmd で deactivate と入力すれば Python2.7 環境のアクティブを解除し、Python3.6 環境に戻ります

以下は例です：

Pycharm#

ヒント：この記事はかなり前に作成されたもので、後にsoapffzは Pycharm が本当に強力であることに気づきましたが、同時に以下の問題も引き起こしました：

ソフトウェアがメモリを多く消費する（私のコンピュータはデフォルトで 725M を割り当てており、メモリが不足していると警告が出て 1125M に変更することを勧められます）
初期化時に CPU の使用率が高すぎる（起動時に CPU 使用率が急激に上昇し、その後低下します。省電力モードで起動しても 50% に達します）
毎回起動時に以前の仮想環境を読み込むため、基本的に 1 分かかります。

したがって、新人にはあまり優しくありません（高性能なマシンは無視してください）、大型プロジェクトを頻繁に作成する専門家に適しています。後で VSC を Python コードの主力ツールとして使用する記事を出す予定です

VSC のリンク：

Pycharm のダウンロードリンク：ここをクリックしてダウンロード

アクティベーション#

host に追加：0.0.0.0 account.jetbrains.com
Windows の場所：C:\Windows\System32\drivers\etc、権限が不十分な場合はコピーして追加し、再度貼り付けて上書きします
linux,mac:/etc
次に、http://idea.lanyus.com/ を開き、アクティベーションコードを取得します。添付ファイルにありますが、ウェブサイトは常に更新されています

設定#

テーマフォントの設定
File -> Settings -> Editor -> Color Scheme -> Console Font、必ずバックアップを取ってから変更してください
エディタフォントの設定
File -> Settings -> Editor -> Font で設定し、上記とほぼ同じです：
コンパイラとフォーマットプラグインの設定

一般的に、Anaconda を先にインストールしてから Pycharm を開くと、自動的にコンパイラを認識します（Anaconda が PATH 環境変数に追加されている前提で）、以下のようになります：

もしまだインタプリタを設定していない場合、コードを編集しているときに、コード上に「プロジェクトの Python インタプリタが設定されていません」というメッセージが表示されます

クリックするとこの設定画面に移動し、インストールした Python インタプリタを選択します。下の 2 つのオプションにチェックを入れることを忘れないでください。それぞれの意味は「パッケージを継承する」と「すべてのプロジェクトで共通（再設定不要）」です

しばらく待つと、自動的に仮想環境が作成され、インストールされたパッケージが読み込まれます。次回プロジェクトを再度開くと、自動的に読み込まれます。

PS：下に「Existing environment」という項目がありますが、文字通り「既存の環境を使用する」という意味です。おそらく、最初に環境を作成した後、再起動して最初に作成した環境を選択すればいいのでは？試しましたが、やはり環境やパッケージをスキャンし続け、インタプリタに (venv)(1) が追加されてしまいました。どうやらそうするべきではないようです。この Existing environment の実用的な環境については私も理解できていません。

settings -> Project Interpreter の右上隅のドロップダウン三角形には、現在のコンピュータに設定されたすべての環境変数の Python バージョンが表示され、自由に切り替え可能です

フォーマッティングツール Black（Python3.6 以上）#

イントロダクション#

序文：

コードの可読性はコード品質を評価する基準の一つであり、コード品質を測る基準の一つは、Martin が提唱した「WFT」法則、つまり 1 分間に「WTF」が発生する回数です。他人のコードを読んだり、コードレビューを行ったりする際に「WTF」と思ったことはありませんか？開発者がコードスタイルを統一するために、Python コミュニティは PEP8 コードスタイルを提案しました。これは強制ではありませんが、Python 公式も PEP8 に準拠しているかどうかをチェックするツールを提供しており、その名前も pep8 で、後に pycodestyle に改名されました。

以下のコードを見てください：

import time, datetime

class ListNode:
    def __init__(self, val):
        self.val = val
        self.next = None

    # pythonではnextは逆さまの単語です
    def reverse(self, head):
        prev = None
        while head:
            temp = head.next
            head.next = prev
            prev = head
            head = temp

        a = [
            [
                1,
                u'hello world',
                0
            ],
            [
                2,
                "hello python",
                0
            ],
        ]

これは PEP8 に準拠していないコードの一部であり、pycodestyle を使用して PEP8 スタイルに準拠していない箇所を検出できます

$ pycodestyle link.py
link.py:1: [E401] 一行に複数のインポート
link.py:3: [E302] 2行の空白が必要、1行見つかりました

pycodestyle は、私たちに 2 つの場所が規範に従っていないことを示しています。最初は一行に複数のインポートがあり、次はクラスとモジュールの間に 2 行の空白が必要です。これは単純なコードの例ですが、実際のビジネスコードは数百行に及ぶことがあり、PEP8 規範に従って一つ一つ修正するのは非常に時間がかかります。開発中にすべての行が PEP8 に完全に従っているかどうかを常に気にしていると、開発効率に影響を与えます。

そこで、Black というツールが登場しました。これは妥協のないコードフォーマッティングツールと呼ばれています。なぜ妥協しないのかというと、規範に従っていないコードスタイルを検出すると、すぐにすべてをフォーマットしてくれるからです。あなたが確認する必要はなく、すぐに決定を下してくれます。これは requests の作者のお気に入りのツールの一つでもあります。

使用は非常に簡単で、インストールが成功した後、他のシステムコマンドと同様に使用し、black コマンドの後にフォーマットしたいファイルやディレクトリを指定するだけです：black link.py

これは小さくて美しいツールで、PEP8 規範に完全に従っているわけではありません。例えば、デフォルトでは 1 行の文字数は 88 文字ですが、-l オプションを使用して長さをカスタマイズできます。複数の要素を持つリストは 1 行に表示されます。

# 入力:

l = [1,
     2,
     3,
]

# 出力:

l = [1, 2, 3]

後者は複数の要素を 1 行にまとめており、明らかに読みやすく、コードもよりコンパクトです（もしあなたの給料がコード行数に基づいているなら、これを行うことはお勧めしません）。Black は PEP8 の厳密なサブセットです。私のベストプラクティスは、PyCharm に内蔵されているフォーマッティングツールと Black を組み合わせて使用することです。Black は PyCharm に統合することもサポートしています。

PyCharm への統合方法#

black をインストールする（ここでは conda が使えない場合は pip を使用）：pip install black
black のインストールパスを見つける：where black（windows）/which black（linux/mac）：
拡張ツールを追加し、Settings -> Tools->External Tools を開き、新しい拡張ツールを追加します。Program には black のインストールパスを、Arguments には $FilePath$ を入力します。
Tools-> External Tools-> Black を選択すると、現在開いているファイルとコードをフォーマットできます。もちろん、操作をより便利にするためにショートカットキーを指定することもできます。

詳細情報はドキュメントを参照してください：github リンク