herokuでPythonﾗｲﾌﾞﾗﾘ(pandas,sklearnとか)を使えるようにするための方法

#ローカル(開発)環境で使うには

これは、言わずもがなですが、コマンドからpipでインストールすればいいだけです。

#herokuで使うには

いくつか、ファイルを編集する必要があります。git pushはできたけど、ブラウザ開いたらModuleNotFoundErrorになった時は、これをする必要があるかもしれません。

まずは、

pip freeze > requirements.txt

でrequirements.txtを生成する必要があります。すると、例えば以下のようなファイルが生成されます。(あくまで、一例です)

requirements.txt

beautifulsoup4==4.6.1
certifi==2018.4.16
chainer==4.3.1
chardet==3.0.4
cycler==0.10.0
dj-database-url==0.5.0
Django==2.1
django-heroku==0.3.1
filelock==3.0.4
gunicorn==19.9.0
html5lib==1.0.1
idna==2.7
jsm==0.19
kiwisolver==1.0.1
lxml==4.2.4
matplotlib==2.2.2
numpy==1.15.0
pandas==0.23.4
pandas-datareader==0.6.0
pipenv==2018.7.1
protobuf==3.6.0
psycopg2==2.7.5
pyparsing==2.2.0
python-dateutil==2.7.3
pytz==2018.5
requests==2.19.1
requests-file==1.4.3
requests-ftp==0.3.1
scikit-learn==0.19.2
scipy==1.1.0
six==1.11.0
sklearn==0.0
urllib3==1.23
virtualenv==16.0.0
virtualenv-clone==0.3.0
webencodings==0.5.1
whitenoise==3.3.1
wrapt==1.10.11

つぎに、Pipfileを編集します。例えば、pandasを使うなら、下記のようにpackagesに追加する必要があります。

[[source]]
url = "https://pypi.python.org/simple"
verify_ssl = true
name = "pypi"

[packages]
dj-database-url = "*"
django = "*"
gunicorn = "*"
psycopg2 = "*"
whitenoise = "*"
requests = "*"
pandas = "*"
jsm = "*"
pandas_datareader = "*"
matplotlib = "*"
chainer="*"
sklearn="*"
scipy="*"

[requires]
python_version = "3.6"

Pipfileを編集した上で、コマンドから、Pipfile.lockを生成します。

pipenv install

pipenvが無ければ、pipからpipenv自体をインストールしましょう。

これで、git add→commit→pushでできるハズです。