PowerShell_ISEを使ってみた

ちょっと迷っている。それは、今までのPowerShellがWindows用だけであったのに対して、PowerShell core 6.0以降がWindowsだけでなくLinux、MacOSにも対応しているからである。

PowerShell_ISEを使ってみた

Windows PowerShell ISE(Integrated Script Environment)を使ってみた。
ちょっと迷っている。それは、
今までのPowerShellがWindows用だけであったのに対して
PowerShell core 6.0以降がWindowsだけでなくLinux、MacOSにも対応しているからである。
普通のWindowsPowerShellが新規開発を行わずにBugのみに対応するのに対して、
coreの方はこれからずっと新規機能にも対応する。
しかし、coreの方は日本語文書もまだ出回っておらず反対にPowerShellの方は豊富に出回っている。
私はLinuxの方はWSLで使うがその他はWindowsだけで今のところ十分である。
そこで見切り発車して今までのWindows PowerShell_ISEで開発することとした。
アイキャッチ画像は
①通常の配列を使った例
②パイプを使ってForEach-Objectにて配列で①と同等の処理を行った例です。
・変数は数値や文字列を一時的に保存する箱のようなもの。
・ForEach-Objectを使うと配列の全要素に対して処理をするスクリプトをシンプルに書くことができます。

ForEach-Object(配列処理)


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Jupyternotebook-ModuleNotFoundについて

そこでググってみたらバージョン2と3を両方入れている場合はバージョン3のほうはpip3を使うと示していたのでpip3でnumpy,matplotlib etcをインストールしてみた。(Anaconda3でインストールしていると両方入ってしまう)

WSL Jupyternotebook-ModuleNotFoundについて

AI関連開発を再開した。

① Python3.6はコマンドプロンプトのバーチャルエンバイロメントで動いている。
② これは(>atom .)で起動する。
③ 上記はWSLでHydrogenをインストールしてもShift+Enterで動かないため回避策で行った。
④ コマンドプロンプトでは
・>python -m venv hydrovenv
・>hydrovenv\scripts\activate
・>pip freeze
・>atom .
で行う。
こののちAtomのOpen Projectをクリックして求めるPath上のフォルダを指定する。
⑤ これでShift+Enterでmatplotlibなどをインストールしている場合、図形などを描くことができる。
⑥ (hydrovenv)C:\Users\xxxxx>pip install Numpyなどでライブラリに入れるモジュールをインストールする。
⑦ しかしWSLでJupyternotebookを走らせなければならなかった。
⑧ プログラムからNumpy,matplotlib,Scipyなどを呼び出すとモジュール・ノットファウンドになってしまう。
⑨ 最初はWindowsの環境変数の問題だと思った。
⑩ 次に
・>pip list | grep numpy
をやったらnumpy(1.16.3)と表示された。(numpyが入っている証拠)
・>pip show numpyとやってみた。
/home/xxxxx/.local/lib/python2.7/site-packages
と表示された。(python2.7に入っていることを示す証拠)Python3を動かして、
・>>>import sys
・>>>import pprint
・>>>pprint.pprint(sys.path)
をやってみた。
⑪ バージョン2が入っていたので
・$ cp -r python2.7 pythonbu2.7(python2.7を無効化)
・Module not foundの現象は変わらなかった。
⑫ そこでググってみたらバージョン2と3を両方入れている場合はバージョン3のほうはpip3を使うと示していたのでpip3でnumpy,matplotlib etcをインストールしてみた。(Anaconda3でインストールしていると両方入ってしまう)(結局python3の方にはもともとnumpyなどが入っていなかったことになる)
⑬ みごとJupyter-notebookは稼働した。
⑭ No module named errorは解決された。
以上

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Anaconda無しのHydrogen

先日、Anaconda無しのHydrogenを当コマンドプロンプトにインストールした。これはWSL(Windows Subsystem for Linux)をUbuntu上で実現してPython3を走らせると「No kernel for grammar Python found」になってしまうのを防ぐ手立てになった。

Anaconda無しのHydrogen

先日、Anaconda無しのHydrogenを当コマンドプロンプトにインストールした。
これはWSL(Windows Subsystem for Linux)をUbuntu上で実現してPython3を走らせると「No kernel for grammar Python found」になってしまうのを防ぐ手立てになった。
これは今年の5月から出ていた現象だった。追及しても一人ではどうにもならなかった。
それが今回「Qiita」の記事でコマンドプロンプトにHydrogenをインストールする方法を知りPythonのプログラムをデバッグできる状況になった。
これは私にとって大きな福音である。
アイキャッチ画像はPythonのListとTupleを使ったデバッグの様子である。

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Accessを使用してみた

昨日関連本が自宅まで届いて今日は3章のクエリまでon machineで学習した。身近な住所録管理に応用してみようと思う。それから将来のSQLの足掛かりにするつもりだ。

Accessをやってみた

中古PCについてきたOffice365の中にあるAccessを使ってみた。
直感的にはまだまだ操作できないが会社時代使っていた、
T/MAKERというデータベースとデータベース以外のスプレッドシート
ワードプロセッサーにもなったソフトウェアと本質的には変わらないので
意外と素直に入れたと思う。
データベースが基本的に持っているテーブルの作成、クエリ、リレーションシップ、レポート、フォームは基本的にはT/MAKERと一緒である。
昨日関連本が自宅まで届いて今日は3章のクエリまでon machineで学習した。
身近な住所録管理に応用してみようと思う。それから将来のSQLの足掛かりにするつもりだ。

Accessパッケージ

(写真はネットより借用)

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