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【備忘録】uvによるpython実行環境の構築

uvとは? Pythonの開発環境を快適に整えるための新しいツールです。 これまでPythonでは、パッケージのインストールや環境の切り替えに複数のツール(pip、venv、poetry、pipxなど)を使い分ける必要がありました。uvはそれらの機能をひとつにまとめ、より速く、より簡単に、そして再現性の高い開発環境を作れるようにしてくれます。以下は主な特徴です。 とても速い動作:uvはRustという高速なプログラミング言語で作られており、従来のツールよりもパッケージのインストールや環境構築が圧倒的に速くなります。 環境の自動管理:プロジェクトごとに専用のPython環境を自動で作ってくれるので、他のプロジェクトと混ざる心配がありません。 わかりやすい依存関係の管理:「このプロジェクトには何のライブラリが必要か?」を記録する仕組みがあり、コマンドひとつで環境を再現できます。 ツールの安全な実行:コード整形ツールやテストツールなどを、他の環境に影響を与えずに使うことができます。 キャッシュによる効率化:一度ダウンロードしたライブラリは使い回せるので、複数のプロジェクトでも無駄がありません。 Windows・Mac・Linuxに対応:どのOSでも同じように使えるので、チーム開発にも向いています。 このように、uvはPythonを使った開発をより快適にしてくれるツールです。初心者にも扱いやすく、複雑な設定を減らしてくれるので、「環境構築でつまずきたくない」「もっとスムーズに開発したい」と感じている方には特におすすめです。 uvのインストール Python付属のパッケージ管理ツール、pipによるインストールができます。 copy_allpip install uv Python実行環境構築 Pythonのバージョン、環境名を指定して仮想環境を構築します。 copy_alluv venv -p <Pythonのバージョン> <実行環境名> 以下はPython3.12を利用して.venv312という仮想環境を構築する例です。 copy_alluv venv -p 3.12 .venv312 仮想環境を有効化する 構築した仮想環境で処理の実行やパッケージのインストールをするには、仮想環境を有効化する必要があります。 以下はLinux/Macの例です。 copy_allsource .venv312/bin/activate 続いてWindowsの例です。 copy_all.\.venv312\Scripts\activate 逆に、仮想環境を無効にするときは以下のコマンドです。 copy_alldeactivate パッケージのインストール 以下のコマンドで任意のパッケージがインストールできます。 copy_alluv pip install <パッケージ名> requirements.txtという、インストールするパッケージの(バージョンと)リストが記述されたファイルを元にインストールする場合は、以下のコマンドです。 copy_alluv pip sync requirements.txt

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Windows11へJupyterLab Desktopをインストールして使えるようにする

概要 データサイエンスの勉強のため、JupyterLabのデスクトップアプリ版であるJupyterLab DesktopをWindows11へインストールします。インストール手順をまとめました。 インストールとアプリケーション実行に関する注意 JupyterLab Desktopは2025年10月3日現在、以下のような注意書きがされています。 私はデータサイエンスのための勉強ができればいいので、無視してインストール、アプリケーションを実行することとします。機密性の高いデータを利用するときや信頼できないノートブックを開いて実行するときは別の選択肢(Desktopではなく従来のJupyterLabを使用する等)を検討すべきかと思います。 インストール手順 GitHubページからインストーラをダウンロードします。今回はWindows11へインストールするので、図のリンクをクリックします。 ダウンロードしたインストーラをダブルクリックして実行し、ライセンス内容を確認してから「同意する」をクリックします。 インストールが終わると作成されたショートカットからJupyterLab Desktopが起動できます。ダブルクリックで起動したら右上のハンバーガーアイコン > 「Manage Python environments」をクリックします。 「Environments」 > 「Create new」をクリックします。 以下の内容で「Create」をクリックします。「Name」や「Environment type」はご自身の環境に合わせて設定してください。 しばらくするとPythonの実行環境が作成されます。作成されたら「New notebook」をクリックします。 新しいノートブックが開けばインストールは成功です。 必要に応じて外部ライブラリのインストールを行ってください。例えばセルに、 copy_allpip install pandas と入力してShift + Enterを押下すると、Pandasがインストールされます。

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Linux上に構築した仮想環境をJupyterLabで動かす

準備:仮想環境の作成 JupyterLabで動かす仮想環境を作っておきます。以下では用意した仮想環境の名前を.venv313であるとし、作成した仮想環境と同じ階層にいるものとします。参考:uvコマンドの使い方 ipykernelのインストール 作成した仮想環境を有効化し、ipykernelをインストールします。 copy_all# 仮想環境を有効化する source .venv313/bin/activate # ipykernelを仮想環境にインストールする uv pip install ipykernel カーネルの作成 以下のコマンドを実行し、JupyterLab上で動かすカーネルを作成します。 copy_all# .venv313の仮想環境を有効化するカーネルを作成する # Python3.13(data_science)はJupyterLab上での表示名 python -m ipykernel --user --name .venv313 --display-name "Python3.13(data_science)" カーネルの再起動 仮想環境にパッケージを追加する等の変更を加えたりメモリのリセット(入力/出力の消去)をしたりする場合、カーネルの再起動をするとよいです。ページ上部タブの「カーネル」 > 「カーネルを再起動」から再起動ができます。 補足:カーネルの削除 不要なカーネルを削除する場合は、 copy_alljupyter kernelspec list でカーネルに対する一覧を表示して削除したいカーネルのパスを確認した後、 copy_allrm -rf <カーネルのパス> でカーネルが削除できます。

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