Зачем вам нужны среды Python и как управлять их с кондиционером

Автор оригинала: Gergely Szerovay.

У меня более двух десятилетий профессионального опыта, в качестве разработчика, я знаю широкий спектр структурных и программированных языков, а один из моих любимых – это Python. Я учу его довольно некоторое время, и по моему опыту, Создание условий Python это сложная тема Отказ

Таким образом, Моя основная мотивация для написания этой статьи заключалась в том, чтобы помочь действующим и потенциальным пользователям Python иметь Лучшее понимание Как управлять такими средами.

Если вы открыли эту статью, шансы состоят в том, что вы уже знаете, что такое Python, почему это отличный инструмент, и у вас даже есть Python, установленный на вашем компьютере.

Итак, Почему именно вам нужны среды Python ? Вы можете спросить: не должен ли я просто установить последнюю версию Python?

Почему вам нужны несколько сред Python

Когда вы начинаете изучать Python, Это хорошая отправная точка для установки новейшей версии Python с последними версиями пакетов, которые вам нужны или хотите играть с. Тогда, скорее всего, вы погрузитесь в этот мир, и скачайте приложения Python от Github , Kaggle или другие источники. Эти приложения могут понадобиться другие версии Python/Packages, чем те, которые вы использовали в настоящее время.

В этом случае вам нужно настроить разные так называемые среда Отказ

Помимо этой ситуации, есть больше случаев использования, когда могут пригодны дополнительные условия:

• У вас есть Приложение (Разработано самостоятельно или кем-то еще), что Однажды работал красиво Но теперь вы пытались запустить его, и он не работает. Возможно, один из пакетов больше не совместим с другими частями вашей программы (из-за так называемых Изменения обломки ). Возможное решение состоит в том, чтобы настроить новую среду для приложения, который содержит версию Python и пакеты, которые полностью совместимы с вашим приложением.
• Вы сотрудничать с кем-то еще , и вы хотите убедиться, что ваше приложение работает над компьютером вашего члена команды, и наоборот, поэтому вы также можете настроить среду для приложения (ы) вашего сотрудника.
• Вы Доставка приложения на ваш клиент И снова вы хотите убедиться, что он работает плавно на компьютере вашего клиента.

Окружающая среда состоит из определенной версии Python и некоторых пакетов. Следовательно, если вы хотите Разработать или использовать приложения с различными требованиями к варианту Python или Package Вам нужно настроить различные условия.

Теперь, когда мы обсудили, почему среда полезны, давайте погрузиться и поговорим о некоторых из самых важных аспектов управления их.

Управляющие пакеты и окружающей среды

Два самых популярных инструмента для настройки сред:

• Пип (Менеджер пакета Python; достаточно весеннее, он означает «PIP устанавливает пакеты») с Виртуальский (инструмент для создания изолированных сред)
• Кондей (Пакет и менеджер окружающей среды)

В этой статье я охвачу, как использовать Кондей Отказ Я предпочитаю это, потому что:

1. Очистить структуру : Легко понять его структуру каталогов
2. Прозрачное управление файлами : Это не устанавливает файлы вне своего каталога
3. Гибкость : Он содержит много пакетов (пакеты PIP также устанавливаются в кондейские среды)
4. Многофункциональный : Это не только для управления средами и пакетами Python – вы также можете использовать его для R (язык программирования для статистических вычислений)

На момент написания этой статьи я использую версии кондиционера 4.3.x, но также доступны новые версии 4.4.x.

В случае CODA 4.4 были недавние изменения, влияющие на пользователей Linux/Mac OS X. Они описаны в этом Включение изменений .

Как выбрать подходящую опцию загрузки кондей

Установка вашей кондейской системы немного сложнее, чем загрузка приятной фотографии от Unsplash или покупая новую электронную книгу. Это почему?

1. Установщик

В настоящее время есть 3 разных установщиков :

• Анаконда (бесплатно)
• Миниманда (бесплатно)
• Платформа Anaconda Enterprise (Это коммерческий продукт, который позволяет организациям применять Python и R в корпоративных средах)

Давайте посмотрим на бесплатные инструменты, Анаконда и Миниманда Отказ Теперь, какие основные различия между этими двумя?

Каковы вещи, которые они имеют общего? Они оба устанавливают на вашем компьютере

• Кондей (система управления пакетами и окружающей средой) и
• так называемый «Корневая среда» (больше на что чуть позже).

Что касается основных различий, Миниманда Требуется около 400 МБ дискового пространства, и он содержит только несколько основных пакетов.

Анаконда Установщик требует около 3 ГБ дискового пространства, и он устанавливает более 150 научных пакетов (например, пакеты для статистики и обучения машины). Он также устанавливает навигатор ANACONDA, инструмент GUI, который помогает вам управлять кондиционерами и пакетами.

Я предпочитаю Miniconda, Поскольку я никогда не использовал большую часть пакетов, которые включены в AnaConda по умолчанию. Другая причина в том, что применение Miniconda позволяет более гладкое дублирование окружающей среды (например, если я хочу использовать его на другом компьютере), поскольку я устанавливаю только пакеты, необходимые моим приложением на обоих компьютерах.

Отныне я собираюсь описать, как Miniconda работает (в случае использования Anaconda, процесс почти такой же).

2-3. Платформа (операционная система и счет бита)

В дополнение к этим 3 различным установщикам также есть подтипы на основе количества битов: 32- и 64-битный установщики. И, конечно, они также имеют подтипы для различных операционных систем: Windows, Linux и Mac OS X (За исключением того, что версия Mac OS X – только 64-битная).

В этой статье я фокусирую на Окна Версия (Linux и версии Mac OS X – это лишь немного отличаются. Например, путь к монтажам и некоторые команды командной строки отличаются).

Так 32-битный или 64-битный?

Если у вас есть 64-битная операционная система (OS) с 4 ГБ оперативной памяти или более, вы должны установить 64-битную версию. Кроме того, вам может понадобиться 64-битный установщик, если пакеты, которые вы планируете подать заявку, требуют 64-битных версий Python. Например, если вы хотите использовать TensorFlow – точнее, официальные так называемые двоичные файлы – вам нужна 64-битная версия OS и Python.

Если у вас есть 32-битная OS или вы планируете использовать пакеты, которые имеют только 32-битные версии, 32-битная версия – это хороший вариант для вас.

4. Версия Python (для корневой среды)

Если эти 3 размера недостаточно (установщики, 32/64-битные и операционные системы), есть 4-й на основе Различные версии Python (Включено в установщик – и, следовательно, в корневой среде)!

Так что давайте немного поговорим о разных Доступны версии Python.

В настоящее время ваши варианты являются Версия 2.7 или Версия 3.x (На момент написания этой статьи это 3.6) для Python, который находится внутри корневой среды. Для дополнительных сред вы можете выбрать любую версию – в конечном итоге, именно поэтому вы создаете среды в первую очередь: легко переключаться между различными средами и версиями.

Так что 2.7 или 3.x версия Python для моей корневой среды?

Позвольте мне помочь вам решить это действительно быстро:

Так как 3.x новее Это должен быть вашим выбором по умолчанию. (Версия 2.7 – это устаревшая версия, она была выпущена в 2010 году, и для него не будет новее 2,7 крупных релизы, только исправления.)

Однако, если

• У вас в основном 2.7 Код (Вы сделали или использовали приложения, используя версии 2.7) или
• Вам нужно использовать Пакеты, которые не имеют версий Python 3.x ,

Вы должны установить корневую среду на основе Python 2.7.

Вы можете спросить это: Почему бы мне не просто создавать две среды на основе этих двух версий 2.7 и 3.x? Я рад, что вы спросили. Причина того, что ваша корневая среда является тем, которая создается во время процесса установки, и это активируется по умолчанию Отказ

Я объясню в одном из следующих разделов, как вы можете активировать окружающую среду, но в основном это означает, что корневая среда является более легко доступной, поэтому Осторожно выбрать корневую среду сделает ваш рабочий процесс более эффективным.

На протяжении всего процесса установки MINICONDA позволит вам изменить некоторые Опции, установленные по умолчанию (Например, вы можете проверить/снять флажки некоторых флажков). Когда вы впервые устанавливаете Conda, я рекомендую вам оставить эти параметры Intact (за исключением пути каталога установки).

Я хотел бы упомянуть еще одну вещь здесь. Хотя вы можете иметь несколько сред, которые содержат разные версии Python одновременно на одном компьютере, вы не можете настроить 32- и 64-битные среды используя одну и ту же систему управления кондиционером. Можно Смешайте их как-то , но это не так просто, поэтому я собираюсь посвятить отдельную статью к этой теме.

Среда Python: root и дополнительный

Так что теперь вы выбрали подходящий установщик для себя, хорошо сделано! Теперь давайте посмотрим на различные виды окружающей среды и как они созданы.

Миниманда устанавливает две вещи для вас: Кондей и корневая среда.

Процесс выглядит так: установщик сначала устанавливает Conda, что является – как я уже упоминал – инструмент управления пакетами и окружающей средой. Тогда Кондей создает корневая среда, которая содержит две вещи:

• определенная версия Python и
• некоторые основные пакеты.

Рядом с корневой средой вы можете создать столько Дополнительные условия как ты хочешь. И весь смысл в том, что эти дополнительные среды Может содержать разные версии Pythons и другие пакеты Отказ Значит, это означает, что, например, если вашему драгоценному небольшое приложение больше не работает в новейшей, современной среде, которую вы только что настроили, вы всегда можете пойти «назад» и использовать еще одну версию (S ) некоторых пакетов (в том числе сама питон – питон – это пакет, больше на этом позже).

Как я уже обобщенный в начале статьи, Основные случаи использования Применение дополнительной среды это:

• Вы Разработать приложения с различными требованиями к варианту Python или в пакете
• Вы Используйте приложения с различными требованиями к варианту Python или в пакете
• Вы Сотрудничать с другими разработчиками
• Вы создаете Python Applications для клиентов

Перед погружением в основы управления окружающей средой давайте посмотрим на структуру каталогов вашей кондейской системы.

Структура каталогов

Как я уже упоминал выше, система CODA установлена в один каталог. В моем примере этот каталог: D: \ miniconda3-64 \ Отказ Он содержит корневую среду и два важных каталога (другие каталоги не имеют отношения к нему):

• \ pkgs (Он содержит кэшированные пакеты в сжатых и несжатых форматах)
• \ env Офс (Он содержит среду – за исключением корневой среды – в отдельных подкаталах)

Самый значительный Исполняемые файлы и каталоги Внутри кондейской среды (размещены в каталоге \ env \ ExentryName ):

• \ python.exe – исполняемый файл Python для приложений командной строки. Так, например, если вы находитесь в каталоге Пример приложения , вы можете выполнить его по: Python.exe Exampleapp.py.
• \ pythonw.exe – исполняемый файл Python для приложений GUI или полностью менее UI-менее приложений
• \ Scripts – исполняемые файлы, которые являются деталями установленных пакетов. При активации окружающей среды этот каталог добавляется в системный путь, поэтому исполняемые файлы становятся доступными без их полного пути
• \ Scripts \ activate.exe – активирует окружающую среду

И если вы установили Jupyter, это также важный файл:

• \ Scripts \ jupyter-notebook.exe – Jupyter Notebook Launcher (часть Jupyter Пакет). Короче говоря, ноутбук Jupyter создает так называемые документы для ноутбуков, которые содержат исполняемые детали (например, Python), а также для читаемости человека. Это примет другую статью, чтобы попасть в нее более подробно.

Итак, теперь у вас должен быть, по крайней мере, одна среда Python, успешно установлена на вашем компьютере. Но как вы можете начать использование этого? Давайте приблизимся.

Гиб против командной строки (терминал)

Как я уже упоминал выше, установщик Anaconda также устанавливает графический интерфейс пользователя (GUI) Инструмент под названием Anaconda Navigator. Я также указал, что предпочитаю использовать Miniconda, и это не устанавливает для вас GUI, поэтому вам нужно использовать текстовые интерфейсы (например, инструменты командной строки или терминал).

В этой статье я фокусирую на Инструменты командной строки (Windows). И хотя я концентрируюсь на версии Windows, эти примеры могут быть применены к Linux и Mac OS X, а также только путь к монтажам и некоторые команды командной строки.

Чтобы открыть командную строку , выберите «ANACONDA 32-BIT» или «ANACONDA 64-BIT» (в зависимости от вашей установки) в меню «Пуск» Windows, затем выберите «Подсказка ANACONDA».

Я рекомендую прочитать через официальный Conda Cheat Lists (PDF), поскольку он содержит команды различия между Windows и Mac OS X/Linux.

В следующих разделах я собираюсь дать вам немного Примеры основных команд свидетельствует о своих результатах. Надеюсь, это поможет вам лучше управлять вашей новой средой.

Управляющие условия

Добавление новой среды

Для создания новой среды имени, например Мыньюнв (Вы можете назвать его, что угодно), что включает в себя, скажем, Python версии 3.4., Запустить:

conda create --name mynewenv python=3.4

Вы можете изменить версию Environment Python, используя команды управления пакетами, которые я опишу в следующем разделе.

Активация и уход (деактивация) среда

Внутри новой установки CODA корневая среда активируется по умолчанию, поэтому вы можете использовать его без активации.

В других случаях, если вы хотите использовать среду (например, управлять пакетами, или запустить сценарии Python внутри него), вам нужно сначала активировать Это.

Вот a Шаг за шагом Руководство процесса активации:

Во-первых, откройте командную строку (или терминал на Linux/Mac OS X). Активировать Мыньюнв Окружающая среда, используйте следующие команды в зависимости от операционной системы:

• В окнах:

activate mynewenv

• На Linux или Mac OS X:

source activate mynewenv

Команда строки изменения по активации окружающей среды. Это становится, например, (Mynewenv) C: \> или (root) d: \> Поэтому в результате активации он теперь содержит имя активной среды.

Каталоги активной среды Исполняемые файлы добавляются в системный путь (Это означает, что теперь вы можете получить доступ к ним легче). Вы можете оставить окружающую среду с этой командой:

deactivate

На Linux или Mac OS X используйте этот:

source deactivate

Согласно официальной документации CODA, в Windows – это хорошая практика, чтобы деактивировать окружающую среду, прежде чем активировать другую.

Необходимо упомянуть, что при деактивации окружающей среды корневая среда становится активной автоматически.

К Перечислите доступные среды В установке CODA запустите:

conda env list 

Пример Результат:

# conda environments:#mynewenv                 D:\Miniconda\envs\mynewenvtensorflow-cpu           D:\Miniconda\envs\tensorflow-cpuroot                  *  D:\Miniconda

Благодаря этой команде вы можете перечислить все свои условия (root и все дополнительные). Активный Окружающая среда отмечена звездочка (В каждом данном момент может быть только одна активная среда).

Как вы узнаете версию вашей кондей?

Может быть полезно проверить Какую версию кондей вы используете А также каковы другие параметры вашей среды. Я собираюсь показать вам ниже, как легко перечислить эту информацию.

К Получите версию CODA В настоящее время активной среды запустите эту команду:

conda --version

Пример Результат:

conda 4.3.33

Чтобы получить Подробный список информации О окружающей среде, например:

• Кондейская версия,
• Платформа (операционная система и счет бита – 32- или 64-бит),
• Версия Python,
• Среда на окружающую среду,

Запустите эту команду:

conda info

Пример Результат:

Current conda install:

Current conda install:

platform : win-64
          conda version : 4.3.33
       conda is private : False
      conda-env version : 4.3.33
    conda-build version : not installed
         python version : 3.6.3.final.0
       requests version : 2.18.4
       root environment : D:\Miniconda  (writable)
    default environment : D:\Miniconda\envs\tensorflow-cpu
       envs directories : D:\Miniconda\envs
                          C:\Users\sg\AppData\Local\conda\conda\envs
                          C:\Users\sg\.conda\envs
          package cache : D:\Miniconda\pkgs
                          C:\Users\sg\AppData\Local\conda\conda\pkgs
           channel URLs : https://repo.continuum.io/pkgs/main/win-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/main/noarch
                          https://repo.continuum.io/pkgs/free/win-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/free/noarch
                          https://repo.continuum.io/pkgs/r/win-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/r/noarch
                          https://repo.continuum.io/pkgs/pro/win-64
                          https://repo.continuum.io/pkgs/pro/noarch
            config file : C:\Users\sg\.condarc
             netrc file : None
           offline mode : False
             user-agent : conda/4.3.33 requests/2.18.4 CPython/3.6.3 Windows/10 Windows/10.0.15063    
          administrator : False

Теперь вы знаете некоторые основные команды для управления вашей средой. Давайте посмотрим на управление пакетами внутри окружающей среды.

Управляющие пакеты

В зависимости от установщика вы выбрали, вы собираетесь в конечном итоге с некоторыми основными (в случае использования miniconda) или многое (в случае использования Anaconda) пакетов для начала. Но что произойдет, если вам нужно

• А Новый пакет или же
• Еще одна версия уже установленного пакета?

CODA – Ваша среда и инструмент управления пакетами – придет к спасению. Давайте посмотрим на это более подробно.

Пакетные каналы

Каналы – это места из репозиториев (на иллюстрации я называю их хранилищами) где Conda ищет пакеты Отказ По установке Conda, каналы Connuum’s (Developer) Connowuum (Conda) установлены по умолчанию, поэтому без каких-либо дополнительных модификаций это расположение, где ваша кондей начнет поиск пакетов.

Каналы существуют в иерархическом порядке Отказ Канал с наивысшим приоритетом является первым, который проверяет CODA, ищет пакет, о котором вы просили. Вы можете изменить этот заказ, а также добавлять его каналы (и установить их приоритет).

Это Хорошая практика, чтобы добавить канал в список каналов как самый низкий приоритетный предмет Отказ Таким образом, вы можете включить «специальные» пакеты, которые не являются частью тех, которые устанавливаются по умолчанию (~ каналы Continuum). В результате вы получите все пакеты по умолчанию – без риска перезаписи их по сравнению с более низким приоритетом канала – и что «особенный» вам нужен.

Чтобы установить определенный пакет, который не может быть найден внутри этих каналов по умолчанию, вы можете искать это «Специальный» пакет на этом Сайт Отказ Не все пакеты доступны на всех платформах System & Bit Count, например, 64-битные Windows), однако, вы можете Узберите свой поиск на конкретную платформу. Если вы найдете канал, который содержит пакет, который вы ищете, вы можете добавить его в свой список каналов.

К Добавить канал (назван, например NewChannel ) с самый низкий приоритет , запустить:

conda config --append channels newchannel

Чтобы добавить канал (с именем NewChannel ) с самый высокий приоритет , запустить:

conda config --prepend channels newchannel

Необходимо отметить, что на практике вы, скорее всего, вы будете устанавливать каналы с наименьшим приоритетом. Для новичка добавляя канал с наивысшим приоритетом является краевой случай.

К Перечислите активные каналы и их приоритеты Используйте следующую команду:

conda config --get channels

Пример Результат:

--add channels 'conda-forge'   # lowest priority
--add channels 'rdonnelly'
--add channels 'defaults'   # highest priority

Есть еще один аспект, который я хотел бы обобщить здесь. Если Несколько каналов содержат пакет , и один канал содержит более новую версию, чем другой, иерархический порядок каналов определяет, на какой из этих двух версий будет установлен, даже если канал более высокого приоритета содержит более старую версию.

Поиск, установка и удаление пакетов

Перечислить все Установленные пакеты В текущей активной среде запустить:

conda list

Команда приводит к списку соответствующих имен пакетов, версий и каналов:

# packages in environment at D:\Miniconda:
#
asn1crypto                0.22.0           py36h8e79faa_1  
bleach                    1.5.0                     
ca-certificates           2017.08.26           h94faf87_0

...

wheel                     0.29.0           py36h6ce6cde_1  
win_inet_pton             1.0.1            py36he67d7fd_1  
wincertstore              0.2              py36h7fe50ca_0  
yaml                      0.1.7            vc14hb31d195_1  [vc14]

К Поиск Для всех Доступные версии определенного пакета , вы можете использовать Поиск команда. Например, перечислить все версии морской Пакет (это инструмент для визуализации данных), выполняется:

conda search -f seaborn

Точно так же Кондейский список Команда, это приводит к списку подходящих имен пакетов, версий и каналов:

Fetching package metadata .................
seaborn           0.7.1                    py27_0  conda-forge     
                  0.7.1                    py34_0  conda-forge     
                  0.7.1                    py35_0  conda-forge
                  
...
                  
                  0.8.1            py27hab56d54_0  defaults        
                  0.8.1            py35hc73483e_0  defaults        
                  0.8.1            py36h9b69545_0  defaults

К Установить пакет (например, Searborn ) То есть Внутри канала, который находится в вашем списке каналов , запустите эту команду (если вы не укажете, какую версию вы хотите, она автоматически устанавливала последнюю доступную версию из канала приоритета наивысшего приоритета):

conda install seaborn

Вы также можете Укажите версию пакета :

conda install seaborn=0.7.0

Чтобы установить пакет (например yaml – то есть, кстати. Внутри канала, который не находится в вашем списке каналов , запустить:

conda install -c conda-forge yaml

К Обновите все установленные пакеты (Это только влияет на активную среду), используйте эту команду:

conda update

К Обновить один конкретный пакет , Например морской Пакет, запустить:

conda update seaborn

К Удалить морской Пакет, запустить:

conda remove seaborn

Есть еще один аспект управляющих пакетов, которые я хотел бы прикрыть в этой статье. Если вы не хотите иметь дело с проблемами совместимости (изменения вручения), вызванные новой версией одной из пакетов, которые вы используете, вы можете предотвратить обновление этого пакета. Как я уже упоминал выше, если вы запустите Conda Обновление Команда все ваши установленные пакеты будут обновляться, поэтому в основном речь идет о создании «Список исключений». Так как ты можешь сделать это?

Предотвратить пакеты от обновления (Pinning)

Создать файл с именем Закреплен в окружающей среде Conda-Meta каталог. Добавьте список пакетов, которые вы не хотите обновляться в файл. Так, например, чтобы заставить морской Пакет до ветвления 0,7 .x и заблокировать Ямл Пакет до версии 0.1.7, добавьте следующие строки в файл с именем Закреплен :

seaborn 0.7.*
yaml ==0.1.7

Изменение версии Python окружающей среды

И как ты можешь Изменить Python версию среды ?

Python тоже пакет Отказ Почему это актуально для вас? Поскольку вы собираетесь использовать ту же команду для замены установленной в настоящее время версии Python с другой версией, которую вы используете, когда замените любой другой пакет с другой версией того же пакета.

Во-первых, вы должны перечислить доступные версии Python:

conda search -f python

Пример результата (список содержит доступные версии и каналы):

Fetching package metadata .................
python   2.7.12     0  conda-forge     
         2.7.12     1  conda-forge     
         2.7.12     2  conda-forge
         
...

3.6.3      h3b118a2_4  defaults        
         3.6.4      h6538335_0  defaults        
         3.6.4      h6538335_1  defaults

К Заменить текущую версию Python С, например, 3.4.2, запустить:

conda install python=3.4.2

К Обновите версию Python до последней версии его филиала (например, обновление 3.4.2 до 3,4,5 от филиала 3.4), запустите:

conda update python

Добавление пакетов PIP

К началу этой статьи я рекомендовал использовать CONDA в качестве вашего пакета и менеджера окружающей среды (а не PIP). И как я упомянул выше, Пакеты PIP также могут быть установлены в кондициону Conda Отказ

Поэтому, если пакет недоступен через каналы CODA, вы можете попытаться установить его из Индекс пакета PYPI Отказ Вы можете сделать это, используя Пип команда (Эта команда производится установщиком PODA по умолчанию, поэтому вы можете применить его в любой активной среде). Например, если вы хотите установить lightgbm Пакет (это градиентная структура усиления), запускается:

pip install lightgbm

Резюме

Итак, давайте упасть это. Я знаю, что кажется довольно сложным – и это на самом деле сложно. Тем не менее, Использование среды сэкономит вам много неприятностей Отказ

В этой статье я кратко известел, как вы можете:

• Выберите подходящий Установщик Conda для себя
• создать Дополнительные условия (рядом с корневой средой)
• Добавить или заменить пакеты (И я также объясню, как каналы работа)
• Управляйте своим Python версия (ы)

Есть много аспектов в области управления Python Environment, Поэтому, пожалуйста, дайте мне знать, какие аспекты вы находите самые сложные. Также дайте мне знать, если у вас есть хорошие практики, которые я здесь не упоминаю. Мне интересно ваш рабочий процесс, поэтому, пожалуйста, не стесняйтесь делиться в разделе ответа ниже, если у вас есть какие-либо Предложения !

Рекомендуемые статьи

Если вы заинтересованы в этой теме, я призываю вас также проверить эти статьи. Спасибо за эти великие ресурсы Майкл Галарний , Высыхание Cronje , Райан Абернатей , Саньям Бутани , Джейсон Браунна и Джейк Вандерплас Отказ

Управление средой Python с кондиционером (Python 2 + 3, с использованием нескольких версий Python) Зачем вам нужны виртуальные среды? Скажем, у вас есть несколько проектов, и они все полагаются на библиотеку (Pandas, Numpy … updatascuita.com

Настройте вашу машину Windows 10 для машинного обучения Как настроить машину Windows 10 для машинного обучения с помощью оболочки Ubuntu Bash и Conda Старшам

Пользовательские кондиционеры для науки о данных на кластерах HPC Проблема, с которой многие ученые должны иметь дело, – это то, как запустить наш код Python в кластере HPC (например, Xsede … Medile.com

Основные учебники Часть 3 Кондей Medium.com.

Как настроить экологическую среду для машинного обучения и глубоко обучения с анаконкой – машиной … Может быть трудно установить среду обучения машины Python на некоторых платформах. Сам Python должен быть установлен … machinelearningmastery.com.

Кондей: мифы и неправильные представления Я провел большую часть последнего десятилетия, используя Python для моих исследований, обучая инструменты Python для других ученых и … jakevdp.github.

Используя Docker

Немного Боковая заметка Основываясь на одном из вопросов моего читателя (спасибо за то, что довели это Vikram Durai !):

Если ваше приложение

• использует сервер (например, сервер базы данных с предварительно загруженными данными) и
• Вы хотите распределить этот сервер и его данные вместе с вашим приложением и его средой Python для других (например, для того, чтобы другой разработчик или клиент),

Вы можете “Контейнеризация” все это С докером Отказ

В этом случае все эти компоненты будут инкапсулирован в докеренном контейнере :

• Само приложение ,
• Кондейская среда которые могут запускать ваше приложение (так что совместимая версия Python и пакеты),
• локальный сервер или услуга (Например: сервер базы данных и веб-сервер), необходимый для запуска приложения

Вы можете узнать больше о том, как AnaConda и Docker работают вместе в этой статье Кристофер Олгёх :

Anaconda и Docker – лучше вместе для воспроизводимых наук данных Anaconda объединяет со многими различными поставщиками и платформами, чтобы дать вам доступ к библиотекам науки о данных … www.anaconda.com.

Еще несколько статей о контейнерах Docker (Preethi Kasireddy и Alexander Ryabtsev):

Для новичков введение в контейнеры, VMS и Dockerif Вы программист или технология, шансы, по крайней мере, слышали о Docker: полезный инструмент для упаковки, доставка …

Что такое Docker и как его использовать с Python (учебник) Это вводное руководство по контейнерам Docker. К концу этой статьи вы получите идею о том, как использовать … djangostars.com.

R espond? – Пожалуйста, дайте мне знать в разделе ответа, если у вас есть какие-либо предложения или вопросы!

Спасибо за прочтение! ?

И благодаря моей жене Криштина Сазеровай, который помог мне сделать эту статью более понятную и создать иллюстрации. Если вы заинтересованы в UX Design (если вы являетесь разработчиком, вы должны быть:)), проверить ее эскизы базы знаний UX здесь:

UX знание базы эскиза Коллекция на эскизах UX Knowledges для UX-дизайнеров и всех, кто интересуется дизайном UX или в наброске. uxknowledgebase.com.