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Jörg Kantel<p>Neue Py5-Releases: Auf Version 0.10.5a0 folgte ganz schnell Version 0.10.6a0</p><p>Die letzte Aktualisierung für heute: Vor wenigen Tagen hatte James Schmitz stolz mit Py5 Version 0.10.5a0 das erste Update in diesem Jahr von Py5, dem Processing-Python3-Modul, das Processings Original-Bibliotheken (via JPype) nutzt, freigegeben. <a href="https://kantel.github.io/posts/2025052203_py5_010_6a0/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">kantel.github.io/posts/2025052</span><span class="invisible">203_py5_010_6a0/</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Py5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Py5</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Python</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Processing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Processing</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/CreativeCoding" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>CreativeCoding</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/JupyterLabDesktop" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>JupyterLabDesktop</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/PyCharm" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>PyCharm</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Thonny" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Thonny</span></a></p>
Jörg Kantel<p>Creative Coding mit Py5 und Python: Alles andere als »Tote Hose«!</p><p>Gestern trudelte per Email eine Anfrage des hier schon mehrfach erwähnten Freundes aus Bremen ein, ob ich wisse, was mit Py5 aktuell los sei, der Python-3-Variante von Processing, die mit allen CPython-Modulen zusammenspielt. Er hätte schon länger darüber nichts mehr gelesen und vermute deshalb, daß das Projekt zu einer toten Hose geworden ist. <a href="https://kantel.github.io/posts/2024111401_py5_updates/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">kantel.github.io/posts/2024111</span><span class="invisible">401_py5_updates/</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Py5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Py5</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Python</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/CreativeCoding" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>CreativeCoding</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Processing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Processing</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/JupyterLabDesktop" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>JupyterLabDesktop</span></a></p>
Jörg Kantel<p>Virtuelle Umgebungen für P5 (Python) und Py5</p><p>Natürlich mußte ich die vor wenigen Tagen gemachte Entdeckung, daß man mit Conda Environments sich nicht in einem unübersichtlichen Dschungel verirrt, sondern einen aufgeräumten Garten mit wiederauffindbaren Beeten anlegt, sofort testen. Was lag näher, als je eine Umgebung für P5 (Python) und Py5 anzulegen. <a href="https://kantel.github.io/posts/2024062801_conda_env_python/" rel="nofollow noopener" translate="no" target="_blank"><span class="invisible">https://</span><span class="ellipsis">kantel.github.io/posts/2024062</span><span class="invisible">801_conda_env_python/</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Python" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Python</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Conda" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Conda</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/JupyterLabDesktop" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>JupyterLabDesktop</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/VSCode" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>VSCode</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/P5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>P5</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Py5" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Py5</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/Processing" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>Processing</span></a> <a href="https://mastodon.social/tags/CreativeCoding" class="mention hashtag" rel="nofollow noopener" target="_blank">#<span>CreativeCoding</span></a></p>

Python Environments in Jupyter und JuypterLab Desktop

Um Pythons »virtuelle Umgebungen« – neudeutsch auch Virtual Environments (kurz venv genannt) – hatte ich bisher immer einen großen Bogen gemacht. Weniger, weil ich befürchtete, daß ich mir mit Mehrfach-Installationen meine Festplatte zumüllen würde, sondern mehr, weil ich bei meinem Chaos davon ausging, daß ich die Übersicht über die virtuellen Umgebungen verliere. kantel.github.io/posts/2024062 #Python #Anaconda #Jupyter #JupyterLabDesktop #Spyder

JupyterLab Desktop goes Thonny

Doch jetzt geht JupyterLab Desktop, die Variante der Jupyter-IDE, die JupyterLab aus den Klauen der Webbrowser befreien will, mit der aktuellen Version 4.1 noch einen Schritt weiter: Sie erlaubt die Erstellung, Verwaltung und den Aufruf virtueller Umgebungen aus der Applikation heraus, ohne sich in die (Un-) Tiefen der Kommandozeile begeben zu müssen. kantel.github.io/posts/2024022 #Jupyter #Python #JupyterLabDesktop #Jupytext #MySTMarkdown

Es muß nicht immer Thonny sein: Py5 und JupyterLab Desktop

Da ich mich in Erinnerung an meine frühen Jahre, in denen ich offenen Auges und mit wachsender Begeisterung in die Mac-Only-Falle getappt war, mittlerweile sehr unwohl fühle, wenn ich von einem Programm und/oder einem Betriebssystem abhängig bin, wollte ich mich bei meinen Py5-Experimenten aus meiner Abhängigkeit von Thonny lösen. kantel.github.io/posts/2023081 #Py5 #Jupyter #JupyterLabDesktop #Python #Processing

Noch ein Update: JupyterLab (Desktop) 4.0.1 ist draußen

Die Jupyter Community ist stolz darauf, JupyterLab 4.0 anzukündigen, die nächste große Version dieser voll ausgestatteten Entwicklungsumgebung für Scientific Computing mit Python. Das Paket ist jetzt auf PyPI und Conda-Forge verfügbar. Ihr könnt ein Upgrade durchführen, indem Ihr pip install --upgrade jupyterlab oder conda install -c conda-forge jupyterlab ausführt. kantel.github.io/posts/2023060 #Python #JupyterLab #JupyterLabDesktop

JupyterLab Desktop als Arbeitsumgebung für SimPy und Mesa

Die Tutorials zu den von mir am Wochenende vorgestellten (Python-) Simulationsbibliotheken SimPy und Mesa scheinen alle davon auszugehen, daß man als Python-Umgebung irgendetwas mit Jupyter nutzt, sei es JupyterLab oder gar Google Colab. Zwar wird in einigen Tutorials betont, daß die Jupyter-Nutzung »optional« sei. kantel.github.io/posts/2023052 #SimPy #Mesa #JupyterLab #JupyterLabDesktop