Créer un environnement Python pour ceux qui veulent devenir des data scientists 2016

À propos de la création de l'environnement python

Si vous recherchez sur Google avec "construction d'environnement python", vous obtiendrez environ 200 000 visites, mais le contenu est relativement ancien. Le titre indique Data Scientist, mais à part le Data Scientist, l'anaconda est recommandé.

―― 2.x ou 3.x? 3.x a de nombreuses bibliothèques qui ne fonctionnent pas, donc 2.x est recommandé> Il y a des bibliothèques qui ne fonctionnent pas avec 3.x. --Pip avec easy_install, setuptools, mais il y a aussi une roue ...> C'est vieux. --virtualenv Requis> Ce n'est pas vrai.

• Dans win, 64 bits a de nombreux problèmes, donc 32 bits est recommandé> ancien. --Pour gagner, téléchargez et installez à partir de Unofficial Binary> Merci pour votre aide, mais je ne l'ai pas utilisé récemment.

** Version 2016 de la méthode de construction de l'environnement python édition définitive pour chaque OS **

• Windows:anaconda(orminiconda)
• linux:git+pyenv+anaconda(orminiconda)
• MacOS: homebrew + pyenv + ** anaconda (ou miniconda) ) ** # Je n'ai jamais fait ça moi-même
• ChromeOS:chromebrew+git+pyenv+anaconda(orminiconda)

L'important est que vous n'ayez pas à inclure le python officiel **.

Les défis de la création d'un environnement python

――C'est mieux qu'avant, mais vous devez utiliser correctement 2 systèmes et 3 systèmes en fonction de l'objectif et de la bibliothèque utilisés.

• Système de contrôle de version requis: pyenv, pythonz, etc. --Il y a des cas où vous souhaitez utiliser différents environnements de développement, tels que certaines bibliothèques qui ne peuvent pas coexister, ou vous voulez essayer une nouvelle version de développement de la bibliothèque.
• Système de gestion de l'environnement requis: virtualenv, pyvenv (python 3.4 ou version ultérieure), etc.
• Le système de gestion des paquets fait pleurer les débutants --Standard est pip (index du package python) --Pip n'est pas pré-installé jusqu'à python 3.3, donc installez-le à partir du système de gestion de paquets appelé setuptools (actuellement distribué) ... ―― Le système de gestion des paquets nécessite une gestion des paquets. N'est-ce pas la batterie incluse? «Je ne comprends plus. La page de ici est détaillée. --linux et Mac sont livrés avec python pré-installé, mais la plupart sont python 2.x --Lorsque j'essaye de mettre à niveau le système python, cela convient parfaitement.
• À la fin, vous devrez mettre plusieurs versions de python avec apt-get, yum et brew, mais les variables d'environnement seront en conflit. --J'ai installé ipython sur python3 avec pip mais cela ne fonctionne pas> Je l'ai installé sur un autre orz python ...

Vous n'avez pas à vous en préoccuper dans l'édition définitive de la loi sur la construction environnementale.

Qu'est-ce que Anaconda?

Anaconda

--Une des distributions de python, vous pouvez installer les principales bibliothèques tout-en-un. (numpy, scipy, pandas, ipython, jupyter, scikit-learn etc ...) --Il existe également une miniconda qui a une configuration minimale.

• Les deux python 2.x et 3.x sont pris en charge. (python 3.x depuis l'été 2014)
• La version Linux, la version Mac, la version Win sont disponibles. --Il existe à la fois 32 bits et 64 bits. --Il existe des choses similaires comme enthought et python (x, y), mais seul Anaconda prend en charge toutes les plates-formes & 2/3.

Qu'est-ce que le conda?

• Vous pouvez utiliser un système de gestion de paquets appelé conda. : ** Au lieu de pip **
• Actuellement, plus de 400 packages sont pris en charge.
• Puisque pip est compilé côté client, il peut être de la mousse en fonction de l'environnement.
• Puisqu'il peut être utilisé avec pip, les bibliothèques non incluses dans conda peuvent être installées avec pip. --conda peut également gérer les versions. : ** Au lieu de pyenv ** --Par exemple, si vous incluez anaconda3-xx.xx, tout sera inclus basé sur python 3.5. - conda create -n py2 python=2.7 --En tapant la commande ci-dessus, vous pouvez créer un environnement virtuel pour python2.7. --Utilisez source activate py2 pour entrer dans l'environnement virtuel de python2.7. --conda peut également être utilisé pour la gestion de l'environnement virtuel. : ** Au lieu de virtualenv / venv **
• Vous pouvez installer des packages avec conda ou pip dans un environnement virtuel.
• Puisque l'environnement virtuel créé par conda peut absorber les différences dans les versions de python, on peut dire qu'il est ** compatible vers le haut avec virtualenv **.
• En fait, lorsque vous essayez d'utiliser virtualenv avec anaconda, vous serez averti de créer un environnement avec conda. (Une virtualenv peut être créée.) ――Conda est le meilleur. ――Trois des points soulevés dans la question de la construction de l'environnement seront résolus. (Parce qu'il y en a un quatrième, linux / Mac doit être combiné avec pyenv.)

Construction d'environnement pour chaque OS

Pour les fenêtres

windows est pré-installé et python n'est pas inclus. Cependant, puisque pyenv ne prend pas du tout en charge Windows, vous devriez également envisager la gestion des versions. Mais ne t'inquiète pas. Il n'y a pas de problème si vous ne mettez que de l'anaconda.

Méthode de construction de l'environnement

-Téléchargez le programme d'installation pour Windows à partir du site de téléchargement. ――Je pense que 3,5 est bien, mais si vous n'utilisez que 2,7, veuillez le laisser tomber pour 2,7. ――Vous n'avez pas à vous inquiéter autant car vous pouvez créer un environnement 2.7 plus tard avec conda.

• Exécutez exe et suivez les instructions pour installer. (On vous demandera si vous souhaitez l'ajouter au chemin en chemin.)

Les binaires non officiels ne résolvent pas les dépendances, donc j'en ai assez des bibliothèques que je veux avec des dépendances complexes. ..

Pour Linux

Le système est pré-installé avec python.

―― La plupart d'entre eux sont 2.x, je voudrais donc coexister avec 3.x. ――Il s'adapte lorsque vous touchez le système.

• Même si vous le mettez séparément comme ʻapt-get install python3` etc., vous devez jouer vous-même avec les variables d'environnement. ――Il y a en fait un problème avec l'anaconda seul. --Installez curl, sqlite3, openssl, etc. ensemble pour conserver l'opération.
• La recommandation est via pyenv.
• Le pyenv actuel est supportant anaconda.

Méthode de construction de l'environnement

1. Installez pyenv.

$ git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

2. Installez anaconda. Peu importe qu'il s'agisse de 3 séries ou de 2 séries, mais 3 n'est pas gênant dans la plupart des cas. Il est possible de faire coexister les deux avec pyenv, mais l'un d'eux convient car vous pouvez changer 2/3 avec conda.

$ pyenv install -l | grep ana
#Vérifiez la dernière version. anaconda3-2.5.0 (2 système est anaconda-2.5.0)
#Si vous aimez miniconda, veuillez ajouter miniconda.
$ pyenv install anaconda3-2.5.0
$ pyenv rehash
$ pyenv global anaconda3-2.5.0
#Définissez anaconda comme python principal.
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2.5.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc
#Depuis activer le bâton avec pyenv et anaconda, spécifiez-le dans path.
$ conda update conda
#Mettez à jour conda lui-même au cas où.

(Corrigé le 24/03) $ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2.5.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc A pour effet secondaire de n'accepter aucun pyenv global ou pyenv local et utilisera toujours anaconda. Pour ceux qui utilisent autre chose que anaconda, ou ceux qui veulent principalement fonctionner avec pyenv local, il est nécessaire d'arrêter de lister dans Path et d'entrer conda activate avec le chemin complet. source ~ / .pyenv / versions / anaconda3-2.5.0 / bin / activate <nom de l'environnement> Pour ceux qui ne changent pas fréquemment d'environnement et utilisent simplement anaconda, je pense qu'il vaut mieux le spécifier dans le chemin.

(4/8) J'ai créé un autre article sur activer le problème de collision lorsque pyenv et anaconda coexistent.

Pour Mac

** Je n'ai pas de Mac, donc c'est par ouï-dire. Veuillez pardonner. ** ** ↓ Puisqu'il existe une telle histoire, il semble préférable d'insérer pyenv comme Linux. L'histoire selon laquelle l'environnement Homebrew a été époustouflé lors de l'ajout d'Anaconda

Méthode de construction de l'environnement

Je ne l'ai pas, alors veuillez vous référer à l'article d'une autre personne. Je pense que c'est la même chose sauf que pyenv devient Homebrew au lieu de via github. Note de l'installation de Homebrew à la création d'un environnement Anaconda pour Python avec pyenv

Je ne l'ai pas vérifié moi-même, mais comme avec Linux, activez anaconda et pyenv au bâton. Je pense qu'il est plus facile de suivre le chemin de l'anaconda.

$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/versions/anaconda3-2.5.0/bin/:$PATH"' >> ~/.bashrc
$ source ~/.bashrc

Pour Chrome OS

Vous pouvez acheter quelque chose comme MacBook Air pour environ un tiers du prix (^^

Voir ici Créer un environnement ubuntu avec crouton Il est possible de le mettre, mais c'est un peu gênant.

Utilisation basique de conda

Environnement virtuel

--Construire un environnement virtuel

** conda create -n <nom de l'environnement> python = <nom de bibliothèque séparé par des espaces> **

conda create -n py2 python=2.7 numpy scipy pandas jupyter
#Il est également possible de les assembler sous forme d'anaconda.
conda create -n anaconda2 python=2.7 anaconda

--Vérifiez l'environnement virtuel

conda env list
#Il apparaît également ici.
conda info -e

--Saisie et sortie de l'environnement virtuel

#Entrez dans l'environnement virtuel
source activate py2
#activer py2 dans windows
#Sortez de l'environnement virtuel
source deactivate
#désactiver dans windows

--Supprimer l'environnement virtuel

conda remove -n py2 --all

Gestion des packages

• Installation et désinstallation du package

conda install numpy scipy #Identique à pip, multiple OK avec séparateur d'espace
conda install numpy=1.10.4 #La version peut être spécifiée
conda install -n py2 numpy scipy # -Vous pouvez également spécifier le nom de l'environnement avec n

conda update numpy # update

pip install numpy #Vous pouvez également utiliser pip. Utilisez ceci quand vous n'êtes pas en conda
source activate py2;pip install numpy #Doit être activé lors de l'entrée dans un environnement virtuel

conda uninstall -n py2 numpy #Désinstaller

--Vérifiez le paquet

conda list
#Liste des packages actuellement inclus

conda list -n py2
# -Vous pouvez également sélectionner sous environnement virtuel avec n

conda list --export > env.txt
conda create -n py2_copy --file env.txt
#Il peut être exporté et réutilisé,
#Les packages placés avec pip ne peuvent pas être exportés, il est donc nécessaire de les sortir séparément avec pip freeze.

édition cloud anaconda

Quelqu'un a peut-être publié un package sur le cloud anaconda (anaconda.org) qui n'est pas fourni par anaconda.

anaconda search -t conda ggplot
#Sortez de différentes manières
# ...
#bokeh/ggplot              |    0.6.8 | conda           | linux-64, win-32, win-64, linux-32, osx-64
#                                          : ggplot for python
#...
anaconda show bokeh/ggplot # <USER/PACKAGE>Vous pouvez voir les détails en spécifiant avec
#Using Anaconda Cloud api site https://api.anaconda.org
#Name:    ggplot
#Summary: ggplot for python
#Access:  public
#Package Types:  conda
#Versions:
#   + 0.6.5
#   + 0.6.8
conda install -c bokeh ggplot #Nom d'utilisateur-Installez le package en spécifiant avec c

C'est difficile à voir et il semble que vous ne puissiez pas rechercher par système d'exploitation, il peut donc être plus rapide de rechercher à partir de https://anaconda.org/.

prime

«Je pense qu'il y a des gens qui disent que la science des données est R!

• Vous pouvez également installer R avec conda.

conda create -n r -c r r-irkernel

Avec cela, vous pouvez même créer un environnement pour utiliser R dans le désormais populaire Jupyter.

――Vous pouvez utiliser R normalement, ou vous pouvez l'utiliser via Rstudio.

• L'utilisation par Jupyter de R est facile car elle dépend de la version de R et de rzmq.

Super, Anaconda.

Postscript ou pied de serpent

C'est un peu en dehors de l'édition définitive. (Post-scriptum 3/24)

pyenv Il ne peut pas être utilisé dans Windows, mais il y a de bonnes choses à faire si vous mordez pyenv sur Mac / Linux.

--Facile à reconstruire l'environnement. ――Quand vous ne pouvez pas vous en empêcher, vous pouvez supposer que ce n'était pas pyenv uninstall.

• Alternativement, lorsqu'une nouvelle version d'anaconda sort, vous pouvez commencer à utiliser le nouvel anaconda.
• Vous pouvez utiliser d'autres que Cpython tels que pypy, jython, stackless. --pyenv local peut être utilisé.

pyenv local Parmi ceux-ci, «pyenv local» est très utile.

Par exemple, si vous définissez ce qui suit, anaconda2 démarrera au lieu de anaconda3 uniquement lorsque vous passerez à py2.

mkdir py2
cd py2
pyenv local anaconda2-2.5.0

En fait, l'environnement virtuel de ** anaconda peut également être spécifié localement. ** **

conda create -n py2 python=2.7
pyenv local anaconda3-2.5.0/envs/py2
python
#Python 2.7.11 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Dec  6 2015, 18:08:32)
#[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux2

Cependant, [Création de l'environnement pour la version Linux](http://qiita.com/y__sama/items/5b62d31cb7e6ed50f02c#%E7%92%B0%E5%A2%83%E6%A7%8B%E7%AF%89%E6 % 96% B9% E6% B3% 95-1), $ echo'export PATH =" $ PYENV_ROOT / versions / anaconda3-2.5.0 / bin /: $ PATH "'>> ~ / .bashrc Si ʻest défini, pyenv local` sera ignoré et anaconda3-2.5.0 sera lu.

Que ce soit pour couper l'environnement dans le répertoire pour chaque projet et fonctionner avec pyenv local, ou pour frapper explicitement source activer <nom de l'environnement virtuel> lorsque le changement est nécessaire, dépend de vos préférences et du contenu d'utilisation. Je pense donc veuillez choisir celui que vous aimez.

pyenv-virtualenv

Le plugin pyenv appelé pyenv-virtualenv est très déroutant. Ceci est différent du système de gestion d'environnement virtuel virtualenv de python, et vous pouvez basculer entre les environnements virtuels créés avec virtualenv ou venv (python3.4 ou version ultérieure). De plus, il prend en charge même l'environnement créé par conda. Par conséquent, il résout le problème du bâton de l'activation locale et de la source de pyenv.

L'installation est facile, clonez depuis git et placez-le dans le dossier plugin sous le dossier d'installation pyenv.

git clone git://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
souce ~/.bashrc

Pyenv-virtualenv facile à utiliser

#Vérifiez l'environnement
pyenv virtualenvs
#>>>anaconda3-2.5.0 (created from /home/vagrant/.pyenv/versions/anaconda3-2.5.0)
#>>>anaconda3-2.5.0/envs/py2 (created from/home/vagrant/.pyenv/versions/anaconda32.5.0/envs/py2)

#Activez l'environnement
pyenv activate anaconda3-2.5.0/envs/py2
python
#>>>Python 2.7.11 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Dec  6 2015, 18:08:32)

#Désactiver l'environnement
pyenv deactivate

Vous pouvez créer un environnement avec conda et changer d'environnement avec pyenv activate et pyenv local. Pour ceux qui changent souvent d'environnements virtuels sur Mac / Linux, l'ajout de pyenv-virtualenv peut augmenter la productivité.