Créer un environnement Python avec WSL + Pyenv + Jupyter + VSCode

introduction

Avec le récent boom de l'IA tel que le Deep Learning, il était difficile pour moi de passer du temps à créer un environnement Python et à insérer les packages nécessaires ... Cependant, j'ai commencé une tentative de l'automatiser dans un script, donc je vais le résumer. J'espère que cela contribuera à raccourcir le temps nécessaire pour créer un environnement.

Dans cet article, je présenterai un environnement Python qui peut être créé et détruit de manière désinvolte sans polluer l'environnement système avec pyenv [^ 1] et pyenv-virtualenv [^ 2], et y placerai les packages nécessaires avec pip. Je vais. Il utilise également l'extension Python de VSCode pour permettre à Python de s'exécuter sous la forme de Jupyter Notebook. Tous ces environnements sont construits sur Ubuntu fonctionnant sur le sous-système Windows pour Linux.

Script d'installation

J'ai créé un script pour créer un environnement. Le script est téléchargé sur GitHub. Les problèmes, etc. sont les bienvenus.

Ce script prend le nom de l'environnement python (créé avec pyenv-virtualenv) comme argument, alors exécutez-le comme suit.

./setup_env.sh env_name

Si vous n'ajoutez pas env_name, cela se terminera par une erreur. De plus, apt installera certains packages nécessaires, il vous sera donc demandé le mot de passe root en cours de route. Attendons un moment jusqu'à ce qu'il se termine.

Les packages suivants sont également installés avec pip. Je n'ai pas confirmé toutes les opérations, donc cela peut ne pas bien fonctionner ...

• numpy
• six
• matplotlib
• pandas
• opencv-python
• opencv-contrib-python
• Pillow
• jupyter --Packages qui dépendent de ce qui précède (installé automatiquement par pip)

Une fois terminé, pyenv-virtualenv crée un nouvel environnement python et l'applique (pyenv global env_name est terminé). De plus, pour utiliser pyenv, le paramètre sera ajouté à ~ / .bashrc.

Utiliser Jupyter avec VS Code

Après avoir installé Jupyter avec pip, ouvrez Jupyter Notebook à partir de VS Code et du code tout en regardant le résultat.

Connexion à l'installation de l'extension WSL + Python

Tout d'abord, connectez-vous à WSL avec Remote Development. Appuyez sur le bouton marqué "> <" ← en bas à gauche de VS Code pour vous connecter à WSL. Je suis désolé pour le développement à distance, mais j'apprécierais que vous y fassiez référence dans un autre article [^ 3].

[^ 3]: Essayez d'utiliser le développement à distance de VS Code

Ensuite, installez l'extension Python.

Vous pouvez maintenant ouvrir le bloc-notes Jupyter dans VS Code. Vous pouvez également changer la version avec Pyenv. L'utilisation simple est expliquée ci-dessous.

Créer un nouveau cahier

Ouvrez la palette de commandes avec cmd + shift + p dans VSCode, entrez "jupyter" et certaines commandes apparaîtront, alors sélectionnez "Python: Create New Blank Jupyter Notebook".

Ensuite, un nouveau Notebook sera créé. L'image écrit Hello world.

Changer d'environnement avec Pyenv

La version actuelle de Python est affichée en bas à gauche de VSCode, et vous pouvez changer la version en cliquant dessus.

Vous pouvez sélectionner l'environnement Python que vous souhaitez utiliser dans la liste. Lorsque vous utilisez Jupyter Notebook, sélectionnez l'environnement dans lequel jupyter est installé avec pip.

en conclusion

J'ai essayé de résumer comment configurer un environnement Python avec Pyenv + Jupyter + VS Code. Pour la programmation telle que l'apprentissage en profondeur, c'est OK si vous installez ce que vous voulez utiliser tel que Pytorch [^ 4].