LinuxおよびUnixシステムでのPython環境の設定

概要 :このガイドでは、Linuxや他のUnix系システムでPython環境を設定する方法を説明します。

WindowsでPython開発環境を設定しようとしたことがあるなら、それがどれほど難しいのか知っているでしょう。 最近、Pythonはそのプロセスをほとんど痛みのないものにしたインストーラーの新しいバージョンをリリースしました、しかしそれはあなたが箱から出して最高の開発環境を手に入れることを意味しません。 C ++環境では、Pythonでも同じようにします。

素晴らしいニュース、Pythonはもうそこにあります

* nixユーザーとして(これはOsXにも当てはまるため)、システムにはすでにPythonのいくつかのバージョンがインストールされています。 実際、それはおそらくあなたのパッケージインストーラがどのように動作するかの大部分です。 一番の問題は、どのPythonバージョンをデフォルトでインストールしたか、そしてどのPythonバージョンを使ってプログラミングを計画しているかを調べることです。 端末を開いて、持っているものを確認してください。

python --version

以下のいずれかを返します。

Python3.xx

または

Python 2.xx

戻ってきたものによっては、pythonコマンドにその番号を追加して、他のリリースも試してみることをお勧めします。 私の場合、デフォルトのPythonインストールは2なので、次のように入力します。

python3 --version

そして適切なPython 3.xx応答を取り戻してください。

これは、私たちが使用しているインタープリタからPythonコードをどのように実行するかを決定するため、重要になります。 あなたのデフォルトのPythonインストールを変更することについて書かれるべきである全く別の記事があるので、ここではその議論を避けるつもりです。 あなたのマシンがどちらをデフォルトにしていて、どれをターゲットにしたいのか覚えておいてください。

どちらかが足りない場合、または古いバージョンを実行していると思われる場合は、最新のものをインストールしてください。

sudo apt-get install python *または* python# sudo apt-get install python

環境問題

Pythonの素晴らしいところの1つは、動作するのが非常に簡単であるということです。 この単純さも落とし穴の1つです。 作業環境を適切に設定することが重要になり、最初は混乱する可能性があります。単純に自分のマシンにインストールした状態で書く準備ができていると思うかもしれないからです。

Pythonのどのバージョンでも、同じ設定を実稼働環境にデプロイする必要があることを覚えておく必要があります。 たとえば、パッケージインデックスから入手したパッケージは、実稼働マシンにもインストールする必要があります。 これらを後でインストールするためにpipで使用できるテキストファイルで追跡することをお勧めします。

最初にやるべきことは、仮想環境をセットアップすることです。

Python 2

Python 2では、pipを使ってvirtualenvをインストールしたいでしょう。

pip install virtualenv

ここでエラーが発生した場合は、最初にpipをインストールする必要があると言って、先に進んでください。 Pipはパッケージを管理するための最も信頼性の高い方法です、そして上のリンクが言っているように、それもそれをするために推奨される方法です。 (ここに来たOS Xユーザーのためのヒント、 sudo easy_install pip試してください、あなたはpipの代わりにpip2としてコマンドを使わなければならないかもしれません、ちょうど--versionをチェックしてください)

virtualenvがインストールされていれば、プロジェクトディレクトリに移動して新しい環境を作ることができます。

virtualenv [name_of_your_project]

これにより、現在のディレクトリmy_project内にpythonファイルのビンが作成されます。 それでは、次に進む前に「仮想環境の使用」にジャンプしてください。

Python 3

Python 3では、仮想環境モジュールをインストールする必要があるかもしれません。

sudo apt-get install python3-venv

cdしたら、プロジェクトディレクトリに移動して次のコマンドを実行します。

python -m venv [name_of_your_project]

これにより、現在のディレクトリmy_project内にpythonファイルのビンが作成されます。

あなたのPython仮想環境を使う

環境がインストールされていれば、どちらのバージョンのPythonでも手順はほとんど同じです。 わかりやすくするために、次のコマンドに作業ディレクトリを含めました。

[email protected]/to/my_dir$ source my_project/bin/activate

(my_project) [email protected]/to/my_dir$

基本的に、このコマンドが実行しているのは、仮想環境でそのローカルでクリーンなPythonのインストールを使用してコマンドを実行することです。 これをテストするには、Pythonインタープリターを環境の中から実行して、pythonのメインインストールにあることがわかっているモジュール(例えばnumpy)をインポートしてみます。

環境から抜け出すには:

(my_project) [email protected]/to/my_dir$ deactivate

[email protected]/to/my_dir$

あなたがプロジェクトの中でソースとしているときはいつでも、あなたはそのソース環境を変えようとしているが、あなたのメイン環境は変えていないことを覚えていてください。

あなたのPython環境を価値のあるものにする

作業中は、実稼働マシンに同じ環境パッケージをインストールできるように、環境パッケージのリストをエクスポートしたいことがあります。

(my_project) [email protected]_dir$ pip freeze > requirements.txt

こうすると、プロジェクトディレクトリ内にテキストファイルが作成され、その環境にインストールしたすべてのPythonパッケージのリストとして機能します。 このようにして、プロジェクトをプロダクションマシンに配置するときには、単に実行するだけです。

pip install -r requirements.txt

LinuxでPythonプログラムを実行する

開発環境が正しく設定されたので、簡単なpythonコードを書くことでそれをテストできます。 私はコードを書くためにvimを使います、それで私はあなたが私がPython3コードのこの次のビットを始めて、そしてそれを実行するのを見るところです。 djangoはメインのマシンにインストールされているのではなく、ソースだけにインストールされていることを覚えておいてください。

import django

print("Got here")

したがって、基本的には、LinuxでPythonプログラムを実行するには、次のようにコマンドを使用するだけです。

python program-name.py

すみません、私はこの最後のgifのために環境を変えなければなりませんでした、しかしあなたは絵を手に入れます。 最初に実行したときはソースとして(my_project)に入っていますが、ソースとして(my_project)を離れていると失敗します。

そこにIDEのバンドルがあります、そして、あなたがしていることに注意を払うならば、それらのほとんどはこの種のことをうまく取り扱います。 プロジェクト内にpythonをインストールすることが、コードを実行するために使用したいものであることを忘れないでください。

大きな警告

私はミスを犯したので、若いころ* nixのことをしていたので、ここでいくつかの知恵を伝えようと思います。 sudoとしてpipコマンドを実行しないでください。 あなたはあなたのPythonのメインインストールを台無しにするでしょう、そしてそれはあなたのLinuxパッケージマネージャを台無しにするでしょう…そして基本的に、それはあなたの日を台無しにするでしょう。 私はこれまでにMintのインストール全体を失ったので、このようなことをしないようにしてください。

もし興味があれば、Ubuntuでpipを使うことを学ぶべきです。

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