Помоги проекту - поделись книгой:
• интерфейс для формата HDF5 h5py (http://www.h5py.org/);
• адаптер для базы данных PostgreSQL Psycopg (http://initd.org/psycopg/);
• абстракция базы данных и объектно-ориентированный менеджер памяти (mapper) SQLAlchemy (http://www.sqlalchemy.org/).
В Ubuntu в консоли оболочки введите следующий код:
$ sudo apt-get update --fix-missing
$ sudo apt-get install python3-dev # Для Python 3
$ sudo apt-get install python-dev # Для Python 2
В Fedora в консоли оболочки введите такой код:
$ sudo yum update
$ sudo yum install gcc
$ sudo yum install python3-devel # Для Python 3
$ sudo yum install python2-devel # Для Python 2
С помощью команды pip3 install --user желаемый_пакет вы сможете выполнить сборку для инструментов, которые должны быть скомпилированы. (Или pip install --user желаемый_пакет для Python 2.) Вам также потребуется установить сам инструмент (чтобы узнать, как это делается, обратитесь к документации по установке HDF5 (https://www.hdfgroup.org/HDF5/release/obtain5.html)). Для PostgreSQL в Ubuntu вам необходимо ввести следующий код в консоли оболочки:
$ sudo apt-get install libpq-dev
Для Fedora:
$ sudo yum install postgresql-devel
virtualenv
Команда virtualenv доступна после установки пакета virtualenv (https://pypi.python.org/pypi/virtualenv), который создает изолированные среды Python. Она создает каталог, содержащий все необходимые исполняемые файлы пакетов, которые могут понадобиться для проекта, написанного на Python.
Для того чтобы установить virtualenv с помощью менеджера пакетов Ubuntu, введите следующий код:
$ sudo apt-get install python-virtualenv
Для Fedora:
$ sudo yum install python-virtualenv
Вы можете установить пакет с помощью команды pip. Запустите менеджер в командной строке консоли оболочки и добавьте параметр --user, чтобы установить пакет локально для себя (не выполняя установку для всей системы):
$ pip3 install --user virtualenv
Для Python 2:
$ sudo pip install --user virtualenv
Как только вы окажетесь в виртуальной среде, всегда сможете использовать команду pip независимо от того, работаете вы с Python 2 или Python 3 (что мы и будем делать на протяжении остальной части этого руководства).
Установка Python на Windows
Пользователям Windows приходится труднее остальных, поскольку в этой операционной системе сложнее выполнять компиляцию и многие библиотеки Python втайне используют расширения, написанные на С.
Благодаря формату wheels бинарные файлы можно загрузить из PyPI с помощью pip (если они существуют), поэтому работать с Python стало несколько проще.
У вас есть два пути: использовать коммерческий дистрибутив (они рассматриваются в разделе «Коммерческие дистрибутивы Python» далее) или CPython. Работать с дистрибутивом Anaconda гораздо проще, особенно если вы собираетесь заниматься научными расчетами. Практически каждый разработчик, применяющий Python для Windows (кроме тех, кто самостоятельно разрабатывает библиотеки для Python, основанные на С), порекомендует Anaconda. Но если вы разбираетесь в процессах компилирования и связывания, если хотите вносить свой вклад в проекты, которые используют код на C, или не желаете выбирать коммерческий дистрибутив (вам нужны только бесплатные функции), рассмотрите возможность установки CPython14 (когда требуется интегрировать Python во фреймворк .NET). Однако, если вы только начинаете осваивать Python, знакомство с этим интерпретатором, скорее всего, лучше отложить на будущее. На протяжении этой книги мы рассказываем о CPython.
Со временем все больше пакетов, содержащих библиотеки, написанные на С, будут поддерживать формат wheels для PyPI. Их можно будет получить, воспользовавшись командой pip. Проблемы могут возникнуть, если у зависимости для необходимой вам библиотеки нет решения, написанного в соответствии с wheel. Это одна из причин, почему вы можете предпочесть коммерческие дистрибутивы Python вроде Anaconda.
Вам следует использовать CPython, если вы работаете под Windows и при этом:
• вам не нужны библиотеки Python, которые зависят от расширений, написанных на С;
• у вас есть компилятор для Visual C++ (не тот, что распространяется бесплатно);
• можете настроить MinGW;
• можете загрузить бинарные файлы вручную15, а затем установить их с помощью команды pip install.
Если вы планируете использовать Python в качестве замены R или MATLAB или же хотите быстро включиться в работу и установить CPython позже при необходимости (в разделе «Коммерческие дистрибутивы Python» далее вы сможете найти несколько советов), выбирайте Anaconda16.
Если желаете работать в IDE (integrated development environments — интегрированная среда разработки), чей интерфейс в основном графический («указать и щелкнуть»), или если Python — ваш первый язык программирования и вам предстоит окунуться в первую установленную IDE, используйте Canopy.
Когда вся ваша команда уже применяет один из представленных здесь вариантов, вам следует действовать так же.
Чтобы установить стандартную реализацию CPython для Windows, для начала понадобится загрузить последнюю версию Python 3 (https://www.python.org/ftp/python/3.5.0/python3.5.0.exe) или Python 2.7 (https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/python2.7.10.msi) с официального сайта. Если вы хотите быть полностью уверены в том, что устанавливаете последнюю версию (либо же знаете, что вам необходим 64-битный установщик17), можете воспользоваться ресурсом Python Releases for Windows (https://www.python.org/downloads/windows/) (там найдете необходимый вам релиз).
Версия для Windows включает пакет MSI. Этот формат позволяет администраторам Windows автоматизировать установку с помощью стандартных инструментов. Для установки пакета вручную дважды щелкните на файле.
По умолчанию Python устанавливается в каталог, в название которого встроен номер версии (например, версия Python 3.5 будет установлена в каталог C:\Python35\), поэтому у вас может быть несколько версий Python на одной системе и при этом не будет конфликтов. Конечно же, по умолчанию можно использовать всего один интерпретатор. Установщик не изменяет переменную среды PATH18. Все записи разделены точкой с запятой автоматически, поэтому вы всегда сможете самостоятельно выбирать, какую именно копию Python следует запустить.
Вводить полный путь к интерпретатору Python каждый раз утомительно, поэтому добавьте каталоги, в которых хранится версия Python, используемая по умолчанию, в переменную среды PATH. Если эта версия находится в каталоге C:\Python35\, укажите следующий код в переменной PATH:
C:\Python35;C:\Python35\Scripts\
Вы можете сделать это, запустив в PowerShell119 следующие команды:
PS C:\> [Environment]::SetEnvironmentVariable(
"Path",
"$env:Path;C:\Python35\;C:\Python35\Scripts\",
"User")
Второй каталог (Scripts) получает файлы команд, когда устанавливаются определенные пакеты (это очень полезное дополнение). Вам не потребуется устанавливать или конфигурировать что-то еще для применения Python.
С другой стороны, мы настоятельно рекомендуем установить Setuptools, pip и virtualenv перед тем как запускать приложения Python в работу (то есть для работы с совместным проектом). Далее в текущем разделе вы получите более подробную информацию об этих инструментах. В частности, всегда нужно устанавливать Setuptools, поскольку это значительно упростит использование других сторонних библиотек для Python.
Setuptools и pip
MSI устанавливают Setuptools и pip вместе с Python, поэтому, если вы выполняете все рекомендации из этой книги и только что произвели установку, они у вас уже есть. В противном случае лучший способ их получить при работе с версией 2.7 — выполнить обновление до самой последней версии 15 (установщик спросит у вас, можно ли перезаписать существующую версию, — вам следует согласиться; релизы, имеющие одинаковый вспомогательный номер версии, имеют и обратную совместимость). Для Python 3 (версии 3.3 и младше) загрузите сценарий get-pip.py20 (https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py) и запустите его. Откройте оболочку, измените каталог на тот, в котором находится get-pip.py, и введите следующий код:
PS C:\> python get-pip.py
С помощью Setuptools вы можете по сети (обычно по Интернету) загрузить и установить любое совместимое21 ПО для Python, введя одну команду (easy_install). Это также позволит добавить возможность устанавливать софт по сети для ваших собственных программ, написанных с помощью Python, не затратив много усилий.
Команда pip для pip и команда easy_install для Setuptools являются инструментами для установки и управления пакетами Python. Первую команду использовать предпочтительнее, поскольку она также может удалять пакеты, ее сообщения об ошибке более понятны, а частичные установки пакетов невозможны (если процесс установки даст сбой, все его результаты будут отменены).
virtualenv
Команда virtualenv (http://pypi.python.org/pypi/virtualenv) позволяет создавать изолированные среды Python. Она создает каталог, содержащий все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, которые могут понадобиться для проекта, написанного на Python. Когда вы активизируете среду с помощью команды в новом каталоге, она добавит его название в конец строки, представляющей собой переменную среды PATH — версия Python в новом каталоге будут обнаружена в первую очередь, в результате чего будут задействованы пакеты в его подкаталогах.
Для того чтобы установить virtualenv с помощью pip, введите эту команду в командной строке консоли PowerShelname = "note"
PS C:\> pip install virtualenv
В OS X и Linux (поскольку Python предустанавливается для использования системой или сторонним ПО) необходимо явно разграничивать версии pip для Python 2 и Python 3. В Windows вам не нужно этого делать, поэтому, когда мы говорим pip3, имеем в виду pip для пользователей Windows. Независимо от ОС, как только вы попадаете в виртуальную среду, всегда можете использовать команду pip — неважно, работаете вы с Python 2 или Python 3 (это мы и будем делать на протяжении остальной части книги).
Коммерческие дистрибутивы Python
Ваш отдел IT или преподаватель могут попросить вас установить коммерческий дистрибутив Python. Это необходимо, чтобы упростить работу, которую должна выполнить организация, и поддерживать стабильную среду для нескольких пользователей. Все перечисленные здесь дистрибутивы предоставляют реализацию Python, написанную на C (CPython).
Научный редактор первого черновика этой главы сказал, что мы серьезно недооцениваем неудобства, которые большинству пользователей доставляет обычная версия CPython на Windows: несмотря на существование формата wheels, компилирование и/или связывание внешних библиотек, написанных на C, представляет трудность для всех, кроме опытных разработчиков. Мы предпочитаем CPython, но, если вы собираетесь пользоваться библиотеками или пакетами (а не создавать их или добавлять в них что-то свое), вам следует загрузить коммерческий дистрибутив и просто начать работать (это особенно важно, если вы работаете в Windows). Когда захотите внести свой вклад в проекты с открытым исходным кодом, сможете установить обычный дистрибутив CPython.
Вернуться к оригинальной версии Python будет проще, если вы не станете изменять настройки по умолчанию при установке версий Python от сторонних поставщиков.
Кратко опишем коммерческие дистрибутивы.
•
Дистрибутив предоставляет стек SciPy и другие распространенные библиотеки, перечисленные в сопроводительных документах (в формате PDF) (http://bit.ly/intel-python-release-notes). Пользователям Intel Parallel Studio XE доступна коммерческая поддержка, а все остальные могут общаться на форумах. Позволяет вам без особого труда обращаться к научным библиотекам, в остальном ничем не отличается от обычного дистрибутива Python.
Дистрибутив Anaconda поставляется со стеком SciPy и другими инструментами. Anaconda имеет отличную лицензию и максимум бесплатной функциональности. Если вам комфортно работать с командной строкой и нравится R или Scala (идут в комплекте), то лучше выбрать коммерческий дистрибутив. Если подобная функциональность не требуется, используйте вместо него miniconda (http://conda.pydata.org/miniconda.html). Пользователи получают разнообразные компенсации (связанные с лицензией на ПО с открытым исходным кодом, а также проясняющие, кто, чем и когда может пользоваться и на кого и в каких случаях подадут в суд), коммерческую поддержку и дополнительные библиотеки Python.
Enthought предоставляет бесплатные академические лицензии студентам и работникам учреждений образования. Отличительными особенностями дистрибутива от Enthought являются графические инструменты для взаимодействия с Python, которые включают собственную IDE, напоминающую MATLAB, а также графический менеджер пакетов, графический отладчик и графический инструмент для взаимодействия с данными. Как и у других коммерческих дистрибутивов, в нем предусмотрены механизм возмещения ущерба и коммерческая поддержка, а также дополнительные пакеты для покупателей.
5 На момент написания книги.
6 У разных людей разные мнения на этот счет. Реализации OS X Python могут различаться. Они даже могут иметь разные библиотеки, характерные для OS X. Вы можете прочитать небольшую статью, автор которой критикует наши рекомендации, в блоге Stupid Python Ideas (http://bit.ly/sticking-with-apples-python). В ней поднимаются логичные вопросы о конфликтах имен, которые возникают, когда пользователь переключается с CPython 2.7 для OS X на CPython 2.7, независимый от конечной реализации. Если для вас это может стать проблемой, используйте виртуальную среду. Или хотя бы оставьте CPython 2.7 для OS X в том же месте, чтобы система четко работала, установите стандартный Python 2.7, реализованный с помощью CPython, измените путь и никогда не пользуйтесь версией OS X. Далее все будет работать как часы, включая продукты, которым нужна версия Python для OS X.
7 Честно говоря, лучший вариант — с самого начала использовать либо Python 3, либо виртуальные среды, куда вы не будете устанавливать ничего, кроме virtualenv и, возможно, virtualenvwrapper в соответствии с советами Хинека Шлавака (Hynek Schlawack) (https://hynek.me/articles/virtualenv-lives/).
8 Это гарантирует, что версия Python, которую вы собираетесь использовать, будет той, которую только что установил Homebrew (оставил оригинальную версию Python нетронутой).
9 Символьная ссылка — это указатель на реальное местоположение файла. Вы можете проверить, куда ведет ссылка, набрав, например, ls -l
10 Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. Для более подробной информации обратитесь к документации Packaging and Distributing Python Projects (https://packaging.python.org/en/latest/distributing.html), PEP 302 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0302/) и PEP 241 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0241/).
11 Сторонники такого подхода говорят, что это единственный способ гарантировать, что ничто не сможет переписать старую версию существующей библиотеки и тем самым навредить другому коду ОС, зависимому от версии библиотеки.
12 Для получения более подробной информации обратитесь к инструкции по установке pip (https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html).
13 Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. За более подробной информацией обратитесь к документации Packaging and Distributing Python Projects, PEP 302 и PEP 241.
14 Или IronPython (рассматривается в подразделе «IronPython» раздела «Реализации» главы 1).
15 Вы должны знать хотя бы версию Python, которую планируете использовать, а также требуемую разрядность. Мы рекомендуем 32-битную версию, поскольку все сторонние DLL имеют 32-битную версию, но не все — 64-битную. Самое популярное место, где вы можете найти скомпилированные бинарные файлы, — сайт ресурсов Кристофа Голка (Christoph Gohlke) (http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/). Что касается scikit-learn, Карл Клеффнер (Carl Kleffner) выполняет сборку бинарных файлов с помощью MinGW (https://pypi.anaconda.org/carlkl/simple/) для подготовки к итоговому релизу для PyPI.
16 В Anaconda больше бесплатных функций, он поставляется вместе со Spyder — более качественной IDE. Если вы используете Anaconda, для вас может оказаться полезным предметный указатель бесплатного пакета Anaconda (https://repo.continuum.io/pkgs/) и пакета Canopy (https://www.enthought.com/products/canopy/package-index/).
17 Это означает, что вы на 100 % уверены, что все необходимые DLL и драйверы имеют 64-битную версию.
18 В переменной среды PATH перечислены все возможные каталоги, в которых операционная система будет искать исполняемые программы (например, Python и его сценарии вроде pip).
19 Windows PowerShell предоставляет язык сценариев для командной строки, который напоминает оболочки Unix — пользователи Unix могут работать с ним, не читая руководство, но при этом он имеет функциональность, которую можно применять только в Windows. Создан на основе фреймворка .NET. Более подробную информацию ищите в статье «Using Windows PowerShell от компании Microsoft» (http://bit.ly/using-windows-powershell).
20 Для получения более подробной информации обратитесь к инструкциям по установке pip (https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html).
21 Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. Более подробные сведения ищите в документации Packaging and Distributing Python Projects (https://packaging.python.org/en/latest/distributing.html), PEP 302 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0302/) и PEP 241 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0241/).
22 Intel и Anaconda — партнеры (http://bit.ly/announce-anaconda-intel), и все специализированные пакеты компании Intel (https://anaconda.org/intel) доступны только при использовании conda. Однако вы всегда можете выполнить команду conda install pip и применить pip (или pip install conda и использовать conda).
3. Ваша среда разработки
В этой главе приведен обзор текстовых редакторов, интегрированных сред разработки и других инструментов разработки, популярных в настоящий момент.
Поделиться книгой: