オススメのPython環境構築

顔認識をTensorFlowでやってみた際、開発環境の構築方法が複数あったり、Python2に問題があってPython3に切り替えたりいろいろ試行錯誤がありました。

その中で一番楽で開発しやすいと思った環境の構築手順をまとめておきます。

メモ書きそのままコピペなので、少しずつ記事として読みやすくしていきます。

各OSデフォルトのPython

Python 2.x系

• MacOS
• CentOS 7
• Ubuntu 16,17

Not installed

• Windows

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Python 2.x系の問題点

• 文字コードのデフォルト設定がASCII
• 3.x系と互換性が無い

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とは言え、OSデフォルトのPythonを変えるのは怖い

解決策：pyenv

• OSデフォルトのPythonはそのまま残せる
• 開発環境毎にPythonバージョンを切り替えられる

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+ pyenv-virtualenv

• pyenvのプラグイン
• Pythonバージョンと合わせて開発環境も管理
  • →複数の開発環境をすぐに切り替えられる
  • 例）Stable版とDevelop版

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pyenvのインストール

↓この記事の手順を参考にインストール
PyenvによるPython3.x環境構築(CentOS, Ubuntu)

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インストール可能なバージョン一覧

$ pyenv install --list
Available versions:
  2.1.3
  2.2.3
  2.3.7
 ~
  3.5.1
  3.5.2
  3.5.3
  3.6.0
  3.6-dev
  3.6.1
  3.6.2
  3.7-dev

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任意のバージョンをセットする

$ pyenv local 3.4.6

$ pyenv versions
  system
* 3.4.6 (set by
/Users/k_nagadou/Documents/Workspace/Documents/.python-version)
  3.4.6/envs/tensorflow
  tensorflow