みんなのPython勉強会#22 2017/03/08 driller@patraqushe

1. WindowsでPython
みんなのPython勉強会#22
2017/03/08
driller@patraqushe

2. 自己紹介
○ driller / どりらん @patraqushe
○ - 2010: コンピュータの会社に勤務
○ 2010 -: 個人トレーダー
○ 2015 -: Pythonをはじめる

3. fin-pyの紹介
Python + 金融のコミュニティです
毎月もくもく会をやってます
金融について詳しくない方でも興味が
あるかた大歓迎です
次回は3/26(日)11:00- です

4. お申込みは今すぐ！
https://connpass.com/event/52667

5. 注意事項(重要)
○ 複数の環境構築方法ついて説明しますが、優劣をつける
意図は全くありません
○ #stapy のハッシュタグで、特定のOSやパッケージ等につ
いてネガティブなツイートをしようようにしてください

6. 宗派が違ってもお互いを尊重して仲
良くしましょう
ケンカはダメ。ゼッタイ。

7. Agenda
1. Windows + Pythonの状況
2. 環境構築について
3. 仮想環境について
4. おまけ

8. Windowsを
取り巻く昨今の状況
おもいでぽろぽろ

9. 一昔前のWindows+Python環境
○ Pythonのイベントに行けば、みんな当たり前のように
MacBook
○ Linuxでしか動かないパッケージ
○ Linuxの情報しかない

10. Windowsユーザが増えてきた？
○ IT以外の職種
● 科学技術
● 統計、マーケティング
● 金融
○ 機械学習ブーム
○ Pythonブーム

11. Windowsを使う理由
○ 以前からWindowsユーザ
○ 職場がWindows
● 非IT系が多い
○ H/Wの選択肢を広げる
● ( ﾟ∀ﾟ)o彡° Ryzen！Ryzen！
○ Windowsソフト、win32api

12. Windowsが
避けられていた理由
なぜITエンジニアからは敬遠されるのか

13. 文字コード
○ CP932
○ 1982年の規格
● 35年前！
○ 文字化けとの長い戦い・・・

14. コンソール(ターミナル)環境
○ コマンドプロンプトが主流だった
○ コンソール上でエディタが使いづらい
○ スクリプト処理でできることが限られている
○ MS-DOS時代(1981年)から殆ど進化していない

15. Pythonパッケージの対応
○ Windowsが後回しにされるケースが多い
○ Windows用にビルドされたwheelがない
○ ビルドが大変
● scipy, lxml, mecab, opencv

16. Windows環境の改善
やればできる子？

17. Python3.6でのWindows対応
○ PEP529: ファイルシステムエンコーディングがUTF-8に
○ PEP528: コンソールエンコーディングがUTF-8に
○ ロングパス対応
● 260文字制限がなくなった

18. コンソールエンコーディングを試す
下記のコマンドを実行してみましょう
python -c "print('€')"
もしくはpythonを実行して
>>> print('€')

19. PowerShell
○ 130個以上の標準的なコマンドラインツール
○ 管理タスクに重点を置いた新しいスクリプト言語
○ 一貫性のある構文とユーティリティ
○ エイリアスによるUNIXコマンドとの共通化

20. コンソール
サードパーティのソフトの機能がそれなりに充実
○ ConEmu
○ Cmder
○ etc

21. 仮想環境
○ virtualenvwrapper-winはコマンドプロンプトしか使えな
かった
● Python2ではvirtualenvwrapper-powershellをインストールすると
PowerShellが使える
● virtualenvwrapper-powershellは少しめんどくさい
○ venvでPowerShellが使えるように
● Pythonの標準として使える

22. ビルドが必要なパッケージ
○ Visual C++ 2015 Build Tools
● Visual Studioのインストールが不要に
○ 非公式バイナリ
● http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
○ ANACONDA

23. Docker for Windows
○ VirtualBox、Gitのインストールが不要に
● インストールが楽になった
○ PowerShell対応

24. Bash on Ubuntu on Windows
○ WindowsでBash(Ubuntu)が使えるように
○ Pythonも動作
○ オーバヘッドなしにLinuxのバイナリが動作
○ ベータ版で発展途上だが着々と改善している

25. Windowsでも
Pythonが使えるようになってきた

26. 環境構築の重要性
人はなぜ環境構築の話になると
熱くなるのか？

27. 本当にあった怖い話
○ 会社員時代に仕様書に従って三日三晩かけてシステムを
構築
○ 32bitのOSじゃないとアプリケーションが動かないことが判
明
○ OSから全部入れ直し・・・

28. 環境構築を甘く見ていると・・・
○ プラットフォームの選択を誤ると、そもそもやりたかったこと
ができなくなる
○ 壊れたときにやり直しが大変になる
○ 変更をした影響で既存のプログラムが動かなくなる

29. Windowsにおける
Pythonの選択肢
意外と色々ある

30. WindowsにおけるPythonの選択肢
○ 公式のPython
○ ディストリビューション
● 公式
● ANACONDA
● Intel® Distribution for Python*
● etc

31. その他の選択肢
○ VM
● VirutualBox, VMWare
○ Docker
● Docker for Windows
● Doker Toolbox
○ Cygwin, MSYS, MSYS2
○ Bash on Ubuntu on Windows

32. 公式配布のPython
○ python.orgから配布されているPython
○ 公式なので色々と安心
● 情報が充実
● 事例が豊富
○ 最新版のリリースが一番早い
○ vanilla Pythonとも呼ばれるらしい

33. 32bit or 64bit
○ 32bitにする理由
● OSが32bit
● win32APIを呼び出す
● C拡張を32bitでビルドして配布する
○ 上記以外の理由がなければ64bitでよさそう
○ 両方入れるという選択肢も

34. ANACONDA
○ Continuum Analytics社が提供しているPythonのディス
トリビューション
○ データ分析等によく使われる多数のパッケージがプリイン
ストール
○ パッケージ管理が独自仕様
○ 最小構成で入れる場合はMinicondaを選択

35. 公式配布のPython or ANACONDA
○ きのこたけのこ戦争並の論争に
○ それぞれに利点と欠点があるので、それを踏まえた選択
を
○ 両方入れるという選択肢も

36. ANACONDA
利点
○ 必要そうなパッケージ
が大抵入ってる
○ すぐにはじめられる
○ パッケージがビルド済
み
欠点
○ パッケージが独自仕様
○ 最新版とのラグ
○ 問題が会った場合のト
ラブルシュートが困難

37. Intel® Distribution for Python*
○ 様々な点で高速化されている
● MKL: Numpy, Scipy, scikit-learn
● Threading Building Blocksライブラリ
● JITコンパイル(Numba)
● CythonとMPIライブラリを使用したmpi4pyの高速化
● pyDAALを介したデータ解析アクセラレーションライブラリ
○ pip, condaを使用したパッケージ管理が可能
○ 最新のPythonがビルドされるまでのラグがある
● 2017年02月時点ではPython3.5

38. その他のディストリビューション
○ Enthought Canopy
● scipy.orgのスポンサー
○ Python(x,y)
● 2系のみ、開発終了？
○ WinPython
● ポータブル
● バージョンが古い

39. 複数のPythonを入れる場合のTips
○ インストール時にPathを設定しないようにする
● システムで使いたいPythonだけ設定する
○ Pathを切り替える方法を用意する
● コマンドプロンプト
■ バッチファイル
■ doskey
● PowerShell
■ スクリプト
■ Set-Alias

40. PATHの通し方(コマンドプロンプト)
例: "C:Python36"にpython.exeがある場合
○ 既存のPATHを含める
PATH=C:Python36;C:Python36Scripts
○ 既存のPATHを含めない
PATH=C:Python36;C:Python36Scripts;%PATH%

41. PATHの通し方(PowerShell)
例: "C:Python36"にpython.exeがある場合
○ 既存のPATHを含める
$Env:Path = "C:Python36;C:Python36Scripts;" + $Env:Path
○ 既存のPATHを含めない
$Env:Path = "C:Python36;C:Python36Scripts"

42. 環境を切り替えるコマンドを登録
Windows PowerShell プロファイルを作成して編集
New-item –type file –force $profile
notepad $profile
Set-AliasでPATHを通すコマンドを登録しておく

43. Demo
コマンド一発でPython環境を切り替え
○ Python3.6(64bit)
○ Python3.6(32bit)
○ Python2.7(32bit)
○ ANACONDA Python3.6(64bit)
○ ANACONDA Python3.6(32bit)
○ Intel® Distribution for Python*

44. Bash on Ubuntu on Windows
○ Windows Subsystem for Linux(WSL)上で動作する
Ubuntu
○ 14.04LTS→Build 14943以降から16.04LTSに
○ PythonはUbuntuと同じ方法でインストール
● apt-get
● ソースからビルド
● pyenv
○ 大抵のパッケージは動作
● GUI系は少し工夫が必要

45. 仮想マシン、コンテナ
Linuxの環境と合わせることができる
○ 仮想マシン
● VMWare
● VirtualBox
● Vagrant
○ コンテナ
● Docker for Windows
● Docker Toolbox

46. なぜわざわざLinux環境にするのか
○ 殆どのパッケージが動作
○ 豊富な事例、ノウハウ
○ シェルスクリプト
○ 文字コード
○ 高い互換性
● manylinux wheel

47. Demo
○ 数多の挑戦者を退けてきたmecabを試す
● Bash on Ubuntu on Windows
● Docker for Windows

48. 自分に合ったものを入れよう

49. 仮想環境のすゝめ
最強のリスクヘッジ

50. なぜ仮想環境を使うのか？
○ スクラップアンドビルドが容易
○ 変更が全体に影響を及ぼさない
○ 複数のバージョンを扱える
○ 必要最小限の環境をつくれる

51. スクラップアンドビルド
○ 変更を加えるとおかしくなることがある
● パッケージ、拡張機能のインストール
● 環境変数の変更
○ 場合によっては再インストールが必要に
○ 仮想環境にしておけば、削除して作り直しが簡単にできる

52. 変更に対する影響
○ PATHの上書き
○ アップデートしたパッケージの変更
○ Python自体のバージョン変更の影響

53. 複数のバージョン
○ Pythonのバージョンを複数に
○ パッケージのバージョンを複数に
○ PATHを自動で設定できる

54. 最小環境
○ 単体でテストができる
● 依存パッケージの確認
● パッケージの配布
○ 問題の切り分けが容易

55. Windows + Python
の仮想環境
virtualenv
venv
conda env

56. virtualenv
○ Python2の仮想環境の主流
○ virtualenvwrapperと組み合わせることで利便性が向上
○ Windowsではコマンドプロンプトのみ対応
● PowerShellは一部対応

57. venv
○ Python3.3から標準ライブラリとして使用可能
○ PowerShellに対応
○ 任意のディレクトリに仮想環境を作成できる

58. venv超入門
○ 仮想環境の作成
<python-path> -m venv <envname>
○ 仮想環境に切り替え
<envdir>ScriptsActivate.ps1
コマンドプロンプトの場合はActivate.bat
○ 仮想環境から抜ける
deactivate

59. ANACONDAの仮想環境(conda env)
○ ANACONDA独自の仮想環境
○ 複数バージョンのPythonを構築できる
○ PowerShellで使う場合はPSCondaEnvsのActivateスクリ
プトを使用する
● https://github.com/Liquidmantis/PSCondaEnvs

60. conda env超入門
○ 仮想環境の作成
conda create -n <envname> python=<python-version>
○ 仮想環境に切り替え
activate <envname>
○ 仮想環境から抜ける
deactivate.ps1
コマンドプロンプトの場合はdeactivate.bat

61. Demo
○ venvによる仮想環境の切り替え
○ conda envによる仮想環境の切り替え

62. 仮想環境からはじめよう

63. おまけ
ベンチマーク

64. 動作環境(プラットフォーム)
Host OS Guest OS Python
Windows-10-10.0.
15025-SP0
(build15025.1000)
Python3.6.0 64bit
Python3.6.0 32bit
ANACONDA Python3.6.0 64bit
ANACONDA Python3.6.0 32bit
Intel® Distribution for Python*
3.5(Version 2017 (Update 2))
Linux-4.4.0-43-Microsoft-x86_
64-with-Ubuntu-16.04-xenial
Python3.6.0 (BoW)
Linux-4.9.8-moby-x86_64-wit
h-debian-8.7
Python3.6.0
(Docker for Windows 10072)
ArchLinux Python3.6.0

65. プログラム
○ コードはPure Python
○ 与えられた自然数(今回は100,000,000)から
素数を探索するアルゴリズム
● https://github.com/famzah/langs-performance
○ 計測はBenchmarkerを使用
● 5回施行し、最大値と最小値を除く3回の実行時間の平
均値

66. ベンチマーク結果
※ Arch Linuxは同一のH/Wで実施(参考値)

67. ベンチマークについて
○ 懸念されていたBoWのオーバヘッドはなかった
● むしろ他より速かった
○ 個別パッケージのベンチマークをしたほうがよさそう
● Numpy, scipy, 機械学習系, 画像処理系
○ パッケージのビルド方法によって差が出る可能性も

68. 速度が気になる人は測ってみよう

69. まとめ
○ WindowsでもPythonできる
○ 自分に合った環境構築を
○ 仮想環境を活用しよう
○ 速度が気になる人は比べてみよう