木村
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Index of Tables(Memo)†
HomeBrew†
HomeBrewはMacOSに提供されているアプリケーション一元管理ツールです.
インストールするパッケージと依存関係にある必要なものを自動的に補完し,
また,アンインストールの際に不要なゴミを残さずにクリーンにアンインストールが可能です.
MacOSを使用している人にオススメのツールです.
- HomeBrew インストール
ターミナルを起動し,以下のコマンドを実行します.
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
実行すると途中で,
Press RETURN to continue or any other key to abort
と表示されるのでEnterを押します.
その後,パスワードが要求されるので,自分のアカウントのパスワードを入力してください.
しばらくするとHomeBrewのインストールが完了します.
- HomeBrewのチェック(飛ばしても大丈夫)
$ brew doctor
Your system is ready to brew.
と表示されればOK.
もし,Worningが出ても対処コマンドが表示されるので,そのコマンドを実行すれば大丈夫.
- HomeBrewの更新
user@host $ brew update
Already up-to-date.
HomeBrewの更新はこまめに行いましょう.
- インストール済みパッケージの確認・アンインストール
以下のコマンドを実行すると,インストール済みのパッケージが確認できます.
& brew list
また,パッケージのアンインストールは,
$ brew uninstall 'パッケージ名'
で実行できます.
Pythonの開発環境構築(pyenv)†
- pyenvのインストール
pyenvはHomeBrewを使ってインストールしましょう.コマンドは以下のものを実行します.
$ brew install pyenv
実行後は,パスを通すために以下のプロファイル書き換えのコマンドを実行します.
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ exec $SHELL -l
- Python(Anaconda)のインストール
以下のコマンドでインストール可能なバージョンが表示されます.
$ pyenv install -l
自分の構築したい開発環境に応じてインストールするバージョンを変えましょう.
※Python2系はMacOSに標準インストールされています.
今回は,Python3系のインストールを紹介します.
Python3系をインストールしたい場合は,anaconda3-x.x.xのいずれかをインストールしましょう.
$ pyenv install anaconda3-x.x.x
$ pyenv global anaconda3-x.x.x
globalは開発環境の変更宣言です.これでPython3系が利用できるようになりました.
※ディレクトリごとに開発環境を変えるlocalもありますが,今回は説明を省きます.
- Pythonのバージョン確認
以下のコマンドでインストールされているPythonのバージョン一覧が確認できます.
$ pyenv versions
- Jupyter Notebook・Jupyter Labの利用(Labの推奨)
$ jupyter notebook
あるいは,
$ jupyter lab
をターミナルで実行することによりそれぞれ起動することができます.
現在,Notebookの開発は行われておらず,Labの開発が進められています.
なので,Jupyter Labの利用を推奨します.
control + cを押すと,
Shutdown this notebook server (y/[n])?
と表示されるので,yを入力しEnterを押すと元のシェルに戻ります.
Google Colaboratory†
- GPUを使用しながらPythonができるらしいぞ!!!
MySQL†
- MySQL 逆引きリファレンス(わからないことはここに書いてるかも)
- MySQL コマンド・操作方法など(こっちの方が強そう)
- MySQL データ削除の際に気をつけること(TRUNCATEを使用すれば問題なし)
- MySQL フラグメンテーションの確認とその解消方法
- MySQL データの自己結合方法
Python†
- python 可視化ライブラリ Dash(なんか面白そう)
- JupyterLabでのDash利用ライブラリ(使い方がよくわからんので注意)
- python コードの書き方(参考に)
- JupyterLab おしゃれなプログレスバー
- python 機械学習の環境構築
- python 深層学習ライブラリKeras 公式ドキュメント
データ分析†
基礎知識一覧掲載ページ†
Other†