Cela fait un an que j'ai commencé à utiliser Python pour l'automatisation des tests GUI avec Selenium.
Quand j'ai pensé à apprendre Python pour la première fois, je suis presque tombé sur la construction de l'environnement. Il y avait différentes façons d'installer Python, en fonction des livres, des sites et des vidéos que vous regardiez.
À moins que vous ne l'utilisiez à des fins professionnelles, la conclusion lorsque vous voulez apprendre quelque chose individuellement est «Ce n'est pas grave si vous l'installez avec l'installateur officiel».
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
En regardant les vidéos et les articles de commentaires Web d'Udemy, "parce qu'il contient beaucoup de choses utiles" "parce que vous pouvez mettre en plusieurs versions" "parce qu'il est pratique de gérer" Mettons en Python en utilisant Anaconda , Il y a quelque chose qui explique.
Mais si vous ne savez pas, arrêtez de l'utiliser.
En fait, après quelques mois d'utilisation de Python, vous aurez éventuellement l'occasion de faire l'expérience des tracas de la gestion des packages et des différentes versions. Il est recommandé d'utiliser Anaconda, etc. pour éliminer le problème. C'est déroutant si vous commencez quand vous ne savez rien ou n'en avez pas besoin.
Tout comme Anaconda, pourquoi ne pas étudier un peu! Je n'ai pas besoin de beaucoup de monde.
Si vous en avez besoin pour travailler, veuillez.
Par exemple, Construction d'un environnement Python avec Docker --Sukusuku Scrap, un modèle pour créer un environnement pour Python avec Docker ..
Ce n'est pas non plus le premier choix. Si vous êtes habitué aux deux autres langues et à Docker, vous pouvez le faire, mais ces personnes ne devraient pas le lire en premier lieu.
Pour ceux qui sont novices en programmation, ou qui n'ont jamais écrit Java et n'ont jamais touché à Ruby, c'est recommandé sans aucune hésitation.
C'est la même méthode simple que le logiciel général, où seule une version spécifique est placée dans votre PC.
De nombreuses sources recommandant Docker et Anaconda
--Parce que vous pouvez changer de version ――Parce que les modules fréquemment utilisés sont inclus dans un ensemble ――Parce que cela n'affecte pas le PC local lorsque quelque chose se produit
Nous recommandons chaque méthode pour des raisons telles que, mais c'est OK ** une fois que vous vous y êtes habitué.
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