Автостопом по Python - страница 10

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.

• ActivePython от ActiveState. Дистрибутив от ActiveState (http://www.activestate.com/downloads) выпущен под лицензией ActiveState Community License и бесплатен только во время пробного периода, потом понадобится лицензия. ActiveState предоставляет решения для Perl и Tcl. Основной плюс этого дистрибутива — его широкие возможности по выплате компенсаций (связанных с лицензией на ПО с открытым исходным кодом) для более чем 7000 пакетов, расположенных в его каталоге пакетов (https://code.activestate.com/pypm/) (их можно получить с помощью инструмента pypm, заменяющего pip).

• Canopy от Enthought. Дистрибутив от Enthought (https://store.enthought.com/downloads/) выпущен под лицензией Canopy Software License, включает в себя менеджер пакетов enpkg, который используется вместо pip для связи с каталогом пакетов Canopy (http://bit.ly/enthought-canopy).

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.

В этой главе приведен обзор текстовых редакторов, интегрированных сред разработки и других инструментов разработки, популярных в настоящий момент.

Мы предпочитаем использовать Sublime Text в качестве редактора и PyCharm/IntelliJ IDEA (оба рассматриваются в следующем разделе) в качестве IDE, но при этом понимаем, что лучший вариант зависит от решаемых вами задач и используемых языков программирования. В этой главе перечислены самые популярные приложения и их достоинства/недостатки.

Для Python не нужны инструменты сборки вроде Make, Java’s Ant или Maven, поскольку это интерпретируемый, а не компилируемый язык[23], поэтому мы не будем рассматривать эти вопросы. Но в главе 6 опишем, как использовать Setuptools для упаковки проектов и Sphinx для сборки документации.

Мы также не будем рассматривать системы контроля версий, поскольку они не зависят от языка, но программисты, которые поддерживают реализацию Python, написанную на C (ссылочную), не так уж давно перешли с Mercurial на Git (см. PEP 512 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0512/)). Оригинальное обоснование использования Mercurial в PEP 374 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0374/) небольшое, зато представлено сравнение четырех вариантов, популярных в настоящее время: Subversion, Bazaar, Git и Mercurial.

Завершается глава кратким обзором современных способов управления интерпретаторами для воссоздания разных ситуаций, которые могут возникнуть при развертывании, на этапе кодирования.