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Pythonの環境導入 2014年春季版
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- 3. Pythonの流儀 • 小さい実行エンジン • ライブラリは適宜追加 •シンプルな文法 • 尐ない予約語数 • 字下げの強要 • バージョン依存問題への対応には仮想環 境を利用
- 4. OS別のPython本体の導入方法の違い • Windows – ビルド済みのものを入れるのが一般的 •Unix系 – パッケージ管理ツール（apt-get, yum）があれ ば、ビルド済みが普通は用意されている • Mac – ビルド済みが用意されている – まずはHomebrewをインストールしよう
- 5. Pythonの系統 • 2.xと3.x系統がある • 文字列の扱いが大きく異なる •その他、例外処理の書き方など尐々異なる • 音系ライブラリの一部はまだ2.x系でないと 動作しない • Python 2.xは2.7が最後であるとアナウンス済 み – 2014-05-17現在、ver. 2.7.6
- 6. Pythonのインストール上の注意 • 注意対象OS – Unix系OS（Red Hat,Fedora, Mac, Ubuntu, etc.） • 注意内容 – OSがPython 2.xを利用しており、パッケージ の依存関係から別バージョンを上書きすると OSが起動しなくなる
- 7. パッケージの配布形態 • Pythonのパッケージはソースやバイナリで配 布 • ソースの場合、ビルドが必要 •ビルドには数時間かかることもある • ソースの公式配布サイト – https://pypi.python.org/pypi • Windows用バイナリ非公式配布サイト – http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
- 8. 数値計算のための必須パッケージ • 数値計算：NumPy • 数値計算：SciPy •グラフ、図形作成：Matplotlib ＊上記のライブラリは、上から順にインストールする必要がある
- 9. その他の便利パッケージ • パッケージ管理：distribute, pip •仮想環境：virtualenv – 環境を汚したくない場合に使う – パッケージの組み合わせが異なる環境の構築 に利用 • CSVデータ読み込み：Pandas • 機械学習（各種）：scikit-learn • 自然言語処理：MeCab, Ngram, Nltk • Oauth認証：requests-oauthlib
- 10. 開発環境情報の賞味期限 • １年だと思ってください • 毎年、便利な環境構築方法が出てきます •みんな移り気なので、古い方法は２年ほ ど掛けて徐々にメンテナンスされなくな ります
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- 12. はじめに for Windows •インストールなしにPythonを使う – Portable Python – http://portablepython.com/ – パッケージツールも同梱されている上、数値 計算に必要なパッケージは既に用意されてい る • 好きなPythonバージョンを使いたい場合は 次ページからの操作でインストール – 実現したい機能に合わせて、利用パッケージ のバージョン依存性を要チェック
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- 14. 環境変数を設定 • 環境変数PATHに追加 – Python3.4.xの場合、以下の３つを追加 • C:Python34 • C:Python34Scripts • C:Python34Libsite-packages
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- 16. ビルド環境の構築 • ビルドが必要なパッケージを使うには、ビル ドツールのインストールが必要 • VisualStudio 2013 Express/Proをインストール – ネット接続環境 – ２時間は必要 – ハードディスク容量は３GB程度減るかもしれな い ＊x64版のアプリをビルドするためであっても、ビ ルドツール自体がx64版である必要はありません。
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- 18. virtualenvによるバージョン使い分 け • pythonにvirtualenvを追加 – pipinstall virtualenv • 使うバージョンのPythonをインストール – パスは通さない • virtualenvのコマンドで仮想環境を構築 – virtualenv --python=(Path)python.exe NAME – 例： virtualenv --python=C:¥Python33¥python.exe py33 • ホームディレクトリにpy33が作成される • コマンドプロンプトからpy33内のactivate.batを実行 し、任意のスクリプト・pipコマンドを実行
- 19. バッチファイルでバージョン使い 分け • 全てのバージョンにパスを通す – ただし、主に利用するバージョンが最初に走査さ れる様にする •python.exeのあるフォルダに以下の内容の バッチファイルを置く • バッチファイルの名前 – pythonXY.bat – 例：python27.bat @echo off C:Python27Python.exe %1 %2 %3 %4 %5 %6 %7 %8 %9
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- 21. 次のツールを導入 • GCC最新版 • gfortranコンパイラ •pyenv ＊Macなら、Homebrewを使ってインストールした方が良い
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- 23. パッケージ管理ツールを導入 • Homebrewをインストール *PythonはHomebrewのフォーミュラに登録されている。 2014-05-16時点で登録されているものはPython 2.7.5とPython3.4.0。 ただし、Pythonインタプリタのバージョンに依存したライブラリも存在 するため、HomebrewによるPythonのインストールはお勧めしない。
- 24. pyenvをインストール • pyenvのインストール – brewinstall pyenv-virtualenv pyenv • ホームディレクトリに以下のファイルを 作成 – ファイル名「.bash_profile」 – 内容を以下に示す • bashの設定を再読み込み – source ~/.bash_profile export PATH="$HOME/.pyenv/bin:$PATH" eval "$(pyenv init -)”
- 25. Python本体をインストール • 以下のコマンドでインストール – pyenvinstall x.y.z 例：pyenv install 3.3.5 Ref: http://morizyun.github.io/blog/python-pyenv-rehash-mac-development/
- 26. pyenvによるPythonの切り替え • どこで合っても有効とする • pyenvglobal 3.3.5 • 実行したディレクトリでのみ有効とする • pyenv local 2.7.6
- 27. Macにビルド環境を作る • App StoreよりXcodeをインストール •Command Line Toolsをインストール – 注意：OS X 10.9よりインストール方法が変 わった • gcc最新版をインストール – 正式リリースの最新版は2014-05-18現在で 4.8.2 – brew install gcc48 • gfortranをインストール
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- 29. Anacondaという手もある • Anacondaとは、DARPAが支援したPythonの数値計 算環境パッケージ • Windows,各UNIX系OSに対応 – Intel Galileoにはminicondaが対応 • 2014-05-18現在 – 標準ではPython 2.7.5 – 仮想環境機能を利用して、Python 3.3.5を導入可能 • バイナリが配布されている他、pyenvでの導入もで きる – pyenvはUnix系のみ • OpenCV等のビルド時に困る可能性はある