С помощью этого пошагового руководства настройте среду Python для обработки данных за считанные минуты.
Когда я недавно перешел на новый компьютер и свою первую операционную систему MacOs, естественно, при самой первой загрузке я искал способы настроить новую среду Python с нуля для всех моих потребностей в машинном обучении и науке о данных. Я наткнулся на множество статей в Интернете, и одновременное чтение двух и трех руководств сбило меня с толку, и, честно говоря, после небольшой борьбы я наконец смог все установить и начал правильно работать, потом я подумал - почему бы не написать все это , чтобы я мог обратиться к записям в следующий раз, когда мне понадобится сделать то же самое.
В случае, если есть люди вроде меня, которые ищут способы настроить и запустить свой компьютер для своих нужд, вот пошаговый процесс, который я использовал для своего.
1 - Установите Homebrew
Homebrew - самый популярный менеджер пакетов для операционной системы Mac. Он понадобится вам для установки других важных пакетов в будущем.
Откройте терминал, введите и введите:
Это должно сопровождаться экраном с простыми инструкциями по установке homebrew. Для получения более подробных инструкций вы можете обратиться к этому официальному сайту https://treehouse.github.io/installation-guides/mac/homebrew , если хотите.
2 - Установите инструмент управления версиями Python
Если вы похожи на меня и у вас одновременно работает несколько проектов - некоторые из Интернета, а некоторые из моих собственных - все они также работают с разными версиями Python, вам также понадобится инструмент для управления версиями Python, не прибегая к испортить среду ваших проектов.
Я использую pyenv для управления моими установленными версиями Python. Введите и введите в свой терминал следующее:
После этого следует немного сложная часть добавления pyenv в переменные PATH. Три строки, отображаемые в конце терминала, покажут вам точную инструкцию по добавлению pyenv в ваш PATH. Скопируйте эти строки из терминала.
- В терминале введите и введите:
Замените свое имя пользователя в приведенной выше команде. Потом:
2. Чтобы показать скрытые файлы в папке типа:
Это должно показать ваш файл .zhrc, отображаемый в списке. Откройте его, набрав:
3. Когда файл отобразится в TextEdit, добавьте в него скопированные строки, сохраните и закройте файл.
Вот и все, готово! Просто перезапустите терминал после сохранения и закрытия файла.
4. Проверьте установленные версии Python с помощью pyenv, набрав:
Это должно показать вашу «систему» - уже установленную - версию python.
3 - Установите определенную версию python
Установите конкретную версию python, набрав и введя:
Теперь, когда вы вводите и вводите версии pyenv, он также должен показать вам эту версию python в списке.
Есть еще одна необязательная вещь, которую вы можете сделать - установить глобальную версию Python, выполнив следующие действия:
Это будет версия Python по умолчанию, используемая вашими проектами, если вы не укажете ее с помощью cd в папке проекта и запустите:
4 - Установите виртуальную среду для использования с вашими проектами.
Проверьте установленную версию pip:
Я использую pipenv в качестве виртуальной среды для своих проектов. Установите его с помощью этой строки:
Вы можете просто активировать среду Python, указав cd в папке проекта и запустив:
Установка пакетов осуществляется с помощью:
Чтобы выйти из виртуальной среды, достаточно ввести:
5 - Установите Git
Контроль версий необходим для всех проектов, и вы можете установить его в своей системе, введя:
Дополнительно - Установите Jupyter Notebook
Это, пожалуй, самый популярный инструмент для запуска проектов в области науки о данных, который можно установить с помощью:
Вот полное руководство по установке https://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install/notebook-classic.html, если хотите посмотреть.
Дополнительно - Установить VSCode
Если вы часто используете редактор кода, что может быть лучше Visual Studio Code? Вы можете установить его, перейдя по этой ссылке.
https://code.visualstudio.com/download
Установите расширение Python от Microsoft на вкладке расширений в VSCode, и все готово!
Это почти все, что нужно для руководства по настройке новой среды Python для вашей новой машины. Я надеюсь, что это поможет, и вы сможете вернуться к продуктивности в кратчайшие сроки! 😁
Получите мое БЕСПЛАТНОЕ руководство по созданию модели глубокого обучения и ее простому развертыванию как API здесь.