Автостопом по Python - страница 7

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

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).

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 CPython[14] (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 вручную[15], 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 Anaconda