Pythonを使うための環境は何を使うのが良いのだろうか

Pythonを使うための環境は何を使うのが良いのだろうか?

何をやりたいのか用途によって、その答えは変わるのだろう。

とりあえず、自分の場合、
(1) 機械学習の勉強でTensorFlowを弄ってみるのにPythonを使ってみる。
(2) Raspberry Piで何か動かすのにPythonを使う。
(3) iPad用のPython環境のPythonistaを使って、何か作ってみる。
といったことをやりたいと考えている。

(1)については、
まずOS無しのショップ製ノートPCにUbuntu 14.04LTSを入れて、既に入っているPythonをそのまま使って、TensorFlowを入れて 勉強会のハンズオンで使っている
Ubuntu 16.04LTSに入れ替える時に、一旦MacOS X El Capitanで同様にTensorFlowを入れて動かした

勉強会が進むにつれてハンズオンの課題で動かす計算量が大きなものになってきたため、貧弱なCPUだと厳しくなっている。
そのためゲーミングノートPCを使うことにした。OSはWindows 10だ。
Windows10にはbash/Ubuntuの機能が最近追加されたので、TensorFlowを動かすことができる

動かすことができるということ自体には不満はないのだけれど、もう少し便利な近代的な統合環境のIDEとかで使うことができないだろうかというのが最近の悩みだ。

生のpythonの対話モードでなく、iPythonというのを使う方が便利だとか?
iPython notebookというのがあるのだとか。(追記 – 今はJupyterという名前だそうだ)
そのあたりを調べてみている。

pythonのバージョンとライブラリのバージョンの不整合を防ぐために環境をしっかりと管理しないといけないらしい。先週土曜日の勉強会でPython東海の人がそのあたりの発表をしていた

WindowsでPython環境を作るのならば、Anacondaを使うのがいいらしい。

TensorFlowを使っている人によってはDockerというのを使っている人もいるようだ。
Dockerは、どういうものなのかよく知らないのであとで調べてみる。
Windows版のDockerはHyper-VとかVirtualBoxを使っていて、結局のところ仮想環境を簡単に使えるようにしたものみたいな感じだろうか。

あと、勉強会などで、クラウドに環境を作ってWebブラウザで動かしたりするというのも見かけたりしたのでちょっと調べてみたい。

それと、MicrosoftのVisual StudioのIDEでPythonが使えるらしい?というのも気になっている。


(2)のRaspberry Piについては、Ubuntu MATEを入れると普通のPC版のUbuntuに近い使い方ができるので、割と簡単にできそうだ。


(3)のPythonistaについて、ちょっと持て余している。
同様なiPad上で動かすSwift言語環境のSwift Playgroundで遊んでいたりする
iPad/iOSで何かを動かすためにはPythonistaを使うよりもSwiftを勉強した方が早いのかもしれないと思い直している。

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