Python(Anaconda)を使ってプログラムを作ってみる　その１　Python開発環境(IDE)選び

2019年1月28日

これまでに

CoopTec
組込用液晶でフリーフォントを使えるようにしてみた
https://www.cooptec.jp/archives/442
私は現在、組込系液晶で文字を表示する場合は半角英数字と記号（いわゆるASCIIコード＋半角カナ）程度の8x8ドット程度のビットマップフォントを作成して使用しています。大きい文字を表示したい場合は8x8ビットマップフォントデータを2倍や3倍にしています。このやり方をすると文字を大きくすればするほどドットが荒くなり見栄えが悪くなっていきます。そこで今回この悩みを解消しようと具体的に行動をおこすことにしました。以前からおぼろげながら「truetypeフォントを活用できないかなぁ」と考えていたので、インターネットで調べて...

 

のフリーのturetypeフォントを使って組込用液晶で使えるようにフォントデータを変換するプログラムをPythonを使ってみたことはありました。

その際は、PIPコマンドを使って必要なライブラリ（パッケージ）をインストールして、テキストエディタを使ってPyhtonのプログラムコードを入力し、pythonコマンドを使って作ったプログラムを実行するというスタンダードというか原始的な方法でプログラムを作成しました。

今回はPythonのIDE環境での開発を求められたこともあり、Pyhtonにおける IDE 環境を調査し、いずれかのIDE環境を実際に使用してプログラム開発を行ってみたいと思います。

PyhtonのIDE環境をネットでググってみると

PyCharm

JetBrains
PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains
https://www.jetbrains.com/pycharm/
The Python & Django IDE with intelligent code completion, on-the-fly error checking, quick-fixes, and much more...

 

PyScripter

SourceForge
PyScripter
https://sourceforge.net/projects/pyscripter/
Download PyScripter for free. Python IDE. PyScripter is an open-source Python Integrated Development Environment (IDE) created with the ambition to become competitive in functionality with commercial IDEs available for other languages. It is a feature-rich but also lightweight.

 

Spyder

PyPI
spyder
https://pypi.org/project/spyder/
The Scientific Python Development Environment

 

等々が見受けられた。ネーミングだけをみてもどれを使った方がよいのかわからない、というのが正直なところです。また、調べれば調べるほど今度は情報がありすぎて調べるだけで時間を消費してしまう。

こんな時はあまり考えずどれか１つを先ずは使ってみるにかぎる。プログラム開発を依頼された方も Spyder をインストールされていたということもあり Spyder をインストールして使い方を学習してみようと思う。

Spyder を使おうと調査を進めてみると Pythonの他に複数の必須パッケージのインストールが必要になるようで多少手間がかかるように思えてきた。さらに調査をしていくと最も簡単に Spyder を使おうとした場合 AI用途向けのPythonディストリビューションとしての Anaconda をインストールするのがよいということらしい。

Anaconda
Home - Anaconda
https://www.anaconda.com
Anaconda is the most popular Python data science platform with 6 million users. Anaconda Enterprise enables data science teams to collaborate, share and deploy data science, and allows enterprise IT organizations to govern, scale and manage data science pipelines.

 

しかしながら、現在の私のPCはCNCや３Dプリンタアプリケーション（bCNCやpronterface）を動かすためのPython2.7とPython3.7の両方が使えるように整えた状態にあるのです。この状態のPCに Anaconda をインストールした場合、正常に使えていた既存のPython環境が壊れやしないか不安もよぎるところです。

もうちょっと詳しく調べてみると Anacondaではパッケージ管理が pipコマンドではなくcondaという別のコマンド行うようでこの点も不安を大きくするところです。

ここは、既存のPython環境が破壊されるリスクを受け入れて Anaconda の導入を決断しないといけないようだ。

ここは焦らず、１、２日考えを熟成させる時間を持つことにする。

 

ANACONDA, Python, 全て