В этой главе показан процесс установки CPython на платформах Mac OS X, Linux и Windows. Информация в разделах, посвященных инструментам упаковки (вроде Setuptools и pip), повторяется, поэтому можете сразу перейти к разделу, касающемуся вашей системы.
Если вы работаете в организации, которая рекомендует вам использовать коммерческий дистрибутив Python вроде Anaconda или Canopy, нужно следовать инструкциям от поставщика. Кроме того, для вас будет полезной информация раздела «Коммерческие дистрибутивы Python» в конце этой главы.
Если в вашей системе уже установлен Python, ни при каких обстоятельствах не позволяйте никому менять символьную ссылку на исполнительные файлы Python. Это может закончиться примерно так же плохо, как и декламация вогонской поэзии (). (Подумайте о системном коде, зависящем от определенной версии Python, которая находится в конкретном месте…)
Самая поздняя версия Mac OS X — El Capitan — поставляется с собственной реализацией Python 2.7.
Вам не нужно устанавливать или конфигурировать что-то еще перед использованием Python. Но мы настоятельно рекомендуем установить Setuptools, pip и virtualenv до того, как вы начнете создавать приложения Python для применения в реальном мире (например, для внесения вклада в совместные проекты). В этом разделе вы узнаете больше о том, как их устанавливать и использовать. В частности, вам всегда следует устанавливать Setuptools, поскольку это значительно упрощает применение других сторонних библиотек Python.
Та версия Python, которая поставляется вместе с OS X, отлично подходит для обучения, но не годится для совместной разработки. Эта версия может быть устаревшей по сравнению с официальной текущей версией, которая считается стабильной производственной версией. Поэтому, если вы хотите использовать Python только для того, чтобы писать сценарии для себя, получать информацию с сайтов или обрабатывать данные, вам больше ничего не понадобится. Но если вы собираетесь вносить свой вклад в проекты с открытым исходным кодом или работать в команде с сотрудниками, которые могут пользоваться другими операционными системами (или планируете заниматься этим в будущем), выбирайте версию CPython.
Перед тем как вы что-либо загрузите, прочтите следующие абзацы. До установки Python вам нужно установить GCC. Для этого загрузите Xcode (/), упрощенную версию Command-Line Tools (/) (вам понадобится учетная запись Apple) или даже версию пакета osx-gcc-installer ().
Если вы уже установили Xcode, не устанавливайте osx-gcc-installer. Их совместная работа может привести к проблемам, которые трудно диагностировать.
Несмотря на то что OS X поставляется с большим количеством утилит Unix, разработчики, знакомые с системами Linux, обнаружат отсутствие одного ключевого компонента: подходящего менеджера пакетов. Эту брешь может заполнить инструмент Homebrew.
Чтобы установить Homebrew, откройте Terminal или ваш любимый эмулятор консоли для OS X и запустите следующий код:
$ BREW_URI=
$ ruby -e "$(curl -fsSL ${BREW_URI})"
Сценарий объяснит, какие изменения он собирается внести, и предупредит вас перед началом процесса. Как только вы установите Homebrew, добавьте каталог Homebrew в начало вашей переменной среды (окружения) PATH. Вы можете сделать это, добавив следующую строку в нижнюю часть файла ~/.profile:
export PATH=/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH
Для установки Python запустите в консоли следующую команду:
$ brew install python3
Для Python 2:
$ brew install python
По умолчанию Python будет установлен в каталог /usr/local/Cellar/python3/ или /usr/local/Cellar/python/ с символьными ссылками для интерпретатора по адресу /usr/local/python3 или /usr/local/python. Если вы планируете использовать параметр --user для команды pip install, то придется обойти баг, который касается disutils и конфигурации Homebrew. Мы рекомендуем работать с виртуальными средами, описанными в подразделе «virtualenv» далее.
Инструмент Homebrew установит Setuptools и pip. Исполняемые файлы, установленные с помощью pip, будут соотнесены для pip3, если вы используете Python 3, или для pip, если вы применяете Python 2.
С помощью Setuptools вы можете загрузить и установить любое совместимое ПО для Python по сети (обычно по Интернету), выполнив всего одну команду (easy_install). Это также позволит вам добавить возможность устанавливать софт по сети для ваших собственных программ, написанных на Python, не затратив много усилий.
Команда pip для pip и команда easy_install для Setuptools — средства для установки и управления пакетами Python. Первую использовать предпочтительнее, поскольку она тоже может удалять пакеты, ее сообщения об ошибке более понятны, а частичные установки пакетов невозможны (если процесс даст сбой, все его результаты будут отменены).
Более детальное сравнение приводится в статье pip vs easy_install () в руководстве Python Packaging User (/) (сюда следует обращаться всякий раз, когда вам требуется актуальная информация о пакетах).
Для улучшения установленной версии pip введите следующий код в консоли оболочки:
$ pip install --upgrade pip
Инструмент virtualenv создает изолированные среды Python — каталог, содержащий все исполняемые файлы, которые будут использовать пакеты, что могут понадобиться проекту, написанному на Python.
Некоторые считают, что хорошим тоном является установка только лишь virtualend и Setuptools и дальнейшая работа исключительно в виртуальных средах.
Для того чтобы установить virtualenv с помощью pip, запустите pip в командной строке консоли оболочки:
$ pip3 install virtualenv
Для Python 2:
$ pip install virtualenv
Как только вы окажетесь в виртуальной среде, всегда сможете использовать команду pip независимо от того, работаете вы с Python 2 или Python 3 (именно это мы и будем делать в остальной части руководства). В подразделе «Виртуальные среды» раздела «Инструменты изоляции» главы 3 использование и мотивация описываются более подробно.
Ubuntu выпускается только с предустановленной версией Python 3 (версия Python 2 доступна по команде apt-get), начиная с версии Wily Werewolf (Ubuntu 15.10). Все подробности вы можете узнать на странице Python для Ubuntu (). Релиз Fedora 23 — первый, в котором доступен только Python 3 (обе версии — Python 2.7 и Python 3 — доступны в версиях 20–22), версия Python 2.7 будет доступна только благодаря менеджеру пакетов.
Большая часть параллельных установок Python 2 и Python 3 создает символьную ссылку на интерпретаторы Python 2 и Python 3. Если вы решите использовать Python 2, текущей рекомендацией для Unix-подобных систем (см. Python Enhancement Proposal [PEP 394] (/)) является необходимость явно указывать python2 (например, #!/usr/bin/env python2 в первой строке файла), не полагаясь на то, что среда сама все сделает.
Несмотря на то что этого нет в PEP 394, теперь принято использовать pip2 и pip3, чтобы указывать на соответствующие установщики пакетов.
Хотя pip доступен в вашей системе благодаря установщику пакетов, для того чтобы гарантировать, что вы будете работать с самой новой версией, выполните следующие шаги.
1. Для начала загрузите get-pip.py ().
2. Далее откройте оболочку, измените каталоги так, чтобы они указывали на то же место, что и get-pip.py, и введите следующий код:
$ wget
$ sudo python3 get-pip.py
Для Python 2:
$ wget
$ sudo python get-pip.py
Эти команды также установят Setuptools.
С помощью команды easy_install, которая доступна благодаря Setuptools, вы можете загрузить и установить любое совместимое ПО для Python по сети (обычно по Интернету). Это также позволит вам добавить возможность устанавливать ПО по сети для ваших собственных программ, написанных на Python, не затратив много усилий.
Команда pip позволяет легко устанавливать пакеты Python и управлять ими. Рекомендуется использовать именно этот инструмент вместо easy_install, поскольку эта команда также может удалять пакеты, ее сообщения об ошибке более понятны, а частичные установки пакетов невозможны (если процесс даст сбой, все его результаты будут отменены).
Практически каждый пользователь Python в какой-то момент захочет обратиться к библиотекам, которые зависят от расширений, написанных на языке С. Возможно, ваш менеджер пакетов будет иметь заранее собранные библиотеки, поэтому вы можете сначала проверить это (с помощью команд yum search или apt-cache search). Более новый формат wheels (/) (заранее скомпилированные характерные для платформы бинарные файлы) дает возможность получить бинарные файлы непосредственно из PyPI с помощью команды pip. Если вы планируете в будущем создавать расширения, написанные на С, или если люди, поддерживающие вашу библиотеку, не создали решения с помощью wheels для вашей платформы, вам понадобятся инструменты разработки для Python: разнообразные библиотеки, написанные на С, команда make и компилятор GCC. Перечислим полезные пакеты, которые работают с библиотеками, написанными на С.
Пакеты для работы с конкуренцией:
• библиотека для работы с потоками threading ();
• библиотека для обработки событий (Python 3.4+) asyncio ();
• библиотека, основанная на сопрограммах, curio (/);
• библиотека для работы с сетями, основанная на сопрограммах, gevent (/);
• управляемая событиями библиотека для работы с сетями Twisted (/).
Научный анализ:
• библиотека для работы с линейной алгеброй NumPy (/);
• набор инструментов для работы с числами SciPy (/);
• библиотека для работы с машинным обучением scikit-learn (/);
• библиотека для построения графиков Matplotlib (/).
Интерфейс для работы с данными/базой данных:
• интерфейс для формата HDF5 h5py (/);
• адаптер для базы данных PostgreSQL Psycopg (/);
• абстракция базы данных и объектно-ориентированный менеджер памяти (mapper) SQLAlchemy (/).
В Ubuntu в консоли оболочки введите следующий код:
$ sudo apt-get update --fix-missing
$ sudo apt-get install python3-dev # Для Python 3
$ sudo apt-get install python-dev # Для Python 2
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 ()). 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 (), 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 (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, 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.
Если желаете работать в IDE (integrated development environments — интегрированная среда разработки), чей интерфейс в основном графический («указать и щелкнуть»), или если Python — ваш первый язык программирования и вам предстоит окунуться в первую установленную IDE, используйте Canopy.
Когда вся ваша команда уже применяет один из представленных здесь вариантов, вам следует действовать так же.
Чтобы установить стандартную реализацию CPython для Windows, для начала понадобится загрузить последнюю версию Python 3 () или Python 2.7 () с официального сайта. Если вы хотите быть полностью уверены в том, что устанавливаете последнюю версию (либо же знаете, что вам необходим 64-битный установщик), можете воспользоваться ресурсом Python Releases for Windows (/) (там найдете необходимый вам релиз).
Версия для Windows включает пакет MSI. Этот формат позволяет администраторам Windows автоматизировать установку с помощью стандартных инструментов. Для установки пакета вручную дважды щелкните на файле.
По умолчанию Python устанавливается в каталог, в название которого встроен номер версии (например, версия Python 3.5 будет установлена в каталог C:\Python35\), поэтому у вас может быть несколько версий Python на одной системе и при этом не будет конфликтов. Конечно же, по умолчанию можно использовать всего один интерпретатор. Установщик не изменяет переменную среды PATH. Все записи разделены точкой с запятой автоматически, поэтому вы всегда сможете самостоятельно выбирать, какую именно копию Python следует запустить.
Вводить полный путь к интерпретатору Python каждый раз утомительно, поэтому добавьте каталоги, в которых хранится версия Python, используемая по умолчанию, в переменную среды PATH. Если эта версия находится в каталоге C:\Python35\, укажите следующий код в переменной PATH:
C:\Python35;C:\Python35\Scripts\
Вы можете сделать это, запустив в PowerShell1 следующие команды:
PS C:\> [Environment]::SetEnvironmentVariable(
"Path",
"$env:Path;C:\Python35\;C:\Python35\Scripts\",
"User")
Второй каталог (Scripts) получает файлы команд, когда устанавливаются определенные пакеты (это очень полезное дополнение). Вам не потребуется устанавливать или конфигурировать что-то еще для применения Python.
С другой стороны, мы настоятельно рекомендуем установить Setuptools, pip и virtualenv перед тем как запускать приложения Python в работу (то есть для работы с совместным проектом). Далее в текущем разделе вы получите более подробную информацию об этих инструментах. В частности, всегда нужно устанавливать Setuptools, поскольку это значительно упростит использование других сторонних библиотек для Python.
MSI устанавливают Setuptools и pip вместе с Python, поэтому, если вы выполняете все рекомендации из этой книги и только что произвели установку, они у вас уже есть. В противном случае лучший способ их получить при работе с версией 2.7 — выполнить обновление до самой последней версии 15 (установщик спросит у вас, можно ли перезаписать существующую версию, — вам следует согласиться; релизы, имеющие одинаковый вспомогательный номер версии, имеют и обратную совместимость). Для Python 3 (версии 3.3 и младше) загрузите сценарий get-pip.py () и запустите его. Откройте оболочку, измените каталог на тот, в котором находится get-pip.py, и введите следующий код:
PS C:\> python get-pip.py
С помощью Setuptools вы можете по сети (обычно по Интернету) загрузить и установить любое совместимое ПО для Python, введя одну команду (easy_install). Это также позволит добавить возможность устанавливать софт по сети для ваших собственных программ, написанных с помощью Python, не затратив много усилий.
Команда pip для pip и команда easy_install для Setuptools являются инструментами для установки и управления пакетами Python. Первую команду использовать предпочтительнее, поскольку она также может удалять пакеты, ее сообщения об ошибке более понятны, а частичные установки пакетов невозможны (если процесс установки даст сбой, все его результаты будут отменены).
Команда virtualenv () позволяет создавать изолированные среды Python. Она создает каталог, содержащий все необходимые исполняемые файлы для использования пакетов, которые могут понадобиться для проекта, написанного на Python. Когда вы активизируете среду с помощью команды в новом каталоге, она добавит его название в конец строки, представляющей собой переменную среды PATH — версия Python в новом каталоге будут обнаружена в первую очередь, в результате чего будут задействованы пакеты в его подкаталогах.
Для того чтобы установить virtualenv с помощью pip, введите эту команду в командной строке консоли PowerShell:
PS C:\> pip install virtualenv
В OS X и Linux (поскольку Python предустанавливается для использования системой или сторонним ПО) необходимо явно разграничивать версии pip для Python 2 и Python 3. В Windows вам не нужно этого делать, поэтому, когда мы говорим pip3, имеем в виду pip для пользователей Windows. Независимо от ОС, как только вы попадаете в виртуальную среду, всегда можете использовать команду pip — неважно, работаете вы с Python 2 или Python 3 (это мы и будем делать на протяжении остальной части книги).
Ваш отдел IT или преподаватель могут попросить вас установить коммерческий дистрибутив Python. Это необходимо, чтобы упростить работу, которую должна выполнить организация, и поддерживать стабильную среду для нескольких пользователей. Все перечисленные здесь дистрибутивы предоставляют реализацию Python, написанную на C (CPython).
Научный редактор первого черновика этой главы сказал, что мы серьезно недооцениваем неудобства, которые большинству пользователей доставляет обычная версия CPython на Windows: несмотря на существование формата wheels, компилирование и/или связывание внешних библиотек, написанных на C, представляет трудность для всех, кроме опытных разработчиков. Мы предпочитаем CPython, но, если вы собираетесь пользоваться библиотеками или пакетами (а не создавать их или добавлять в них что-то свое), вам следует загрузить коммерческий дистрибутив и просто начать работать (это особенно важно, если вы работаете в Windows). Когда захотите внести свой вклад в проекты с открытым исходным кодом, сможете установить обычный дистрибутив CPython.
Вернуться к оригинальной версии Python будет проще, если вы не станете изменять настройки по умолчанию при установке версий Python от сторонних поставщиков.
Кратко опишем коммерческие дистрибутивы.
• Intel Distribution. Предоставляет удобный и бесплатный доступ к высокоскоростной реализации Python (). Основной прирост производительности отмечается благодаря связыванию пакетов Python с нативными библиотеками вроде Intel Math Kernel Library (MKL), улучшению работы с потоками, а также благодаря библиотеке Intel Threading Building Blocks (TBB) (). Для управления пакетами используется conda от Continuum, но подойдет и pip. Дистрибутив можно загрузить самостоятельно либо установить с сайта / в среде conda ().
Дистрибутив предоставляет стек SciPy и другие распространенные библиотеки, перечисленные в сопроводительных документах (в формате PDF) (). Пользователям Intel Parallel Studio XE доступна коммерческая поддержка, а все остальные могут общаться на форумах. Позволяет вам без особого труда обращаться к научным библиотекам, в остальном ничем не отличается от обычного дистрибутива Python.
• Anaconda от Continuum Analytics. Дистрибутив Python от Continuum Analytics () выпущен под лицензией BSD и предоставляет множество заранее скомпилированных научных и математических бинарных файлов в своем каталоге бесплатных пакетов (/). Он использует не pip, а другой менеджер пакетов (conda), который также управляет виртуальными средами, но действует скорее как Buildout (рассматривается в подразделе «Buildout» раздела «Инструменты изоляции» главы 3), а не как virtualenv (управляет библиотеками и другими внешними зависимостями для пользователя). Форматы пакетов несовместимы, поэтому вы не сможете вызвать один установщик из каталога пакетов другого.
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 (). 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 () 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 (/) (их можно получить с помощью инструмента pypm, заменяющего pip).
• Canopy от Enthought. Дистрибутив от Enthought (/) выпущен под лицензией Canopy Software License, включает в себя менеджер пакетов enpkg, который используется вместо pip для связи с каталогом пакетов 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.
На момент написания книги.
У разных людей разные мнения на этот счет. Реализации OS X Python могут различаться. Они даже могут иметь разные библиотеки, характерные для OS X. Вы можете прочитать небольшую статью, автор которой критикует наши рекомендации, в блоге Stupid Python Ideas (). В ней поднимаются логичные вопросы о конфликтах имен, которые возникают, когда пользователь переключается с CPython 2.7 для OS X на CPython 2.7, независимый от конечной реализации. Если для вас это может стать проблемой, используйте виртуальную среду. Или хотя бы оставьте CPython 2.7 для OS X в том же месте, чтобы система четко работала, установите стандартный Python 2.7, реализованный с помощью CPython, измените путь и никогда не пользуйтесь версией OS X. Далее все будет работать как часы, включая продукты, которым нужна версия Python для OS X.
Честно говоря, лучший вариант — с самого начала использовать либо Python 3, либо виртуальные среды, куда вы не будете устанавливать ничего, кроме virtualenv и, возможно, virtualenvwrapper в соответствии с советами Хинека Шлавака (Hynek Schlawack) (/).
Это гарантирует, что версия Python, которую вы собираетесь использовать, будет той, которую только что установил Homebrew (оставил оригинальную версию Python нетронутой).
Символьная ссылка — это указатель на реальное местоположение файла. Вы можете проверить, куда ведет ссылка, набрав, например, ls -l /usr/local/bin/python3 в командной строке.
Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. Для более подробной информации обратитесь к документации Packaging and Distributing Python Projects (), PEP 302 (/) и PEP 241 (/).
Сторонники такого подхода говорят, что это единственный способ гарантировать, что ничто не сможет переписать старую версию существующей библиотеки и тем самым навредить другому коду ОС, зависимому от версии библиотеки.
Для получения более подробной информации обратитесь к инструкции по установке pip ().
Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. За более подробной информацией обратитесь к документации Packaging and Distributing Python Projects, PEP 302 и PEP 241.
Или IronPython (рассматривается в подразделе «IronPython» раздела «Реализации» главы 1).
Вы должны знать хотя бы версию Python, которую планируете использовать, а также требуемую разрядность. Мы рекомендуем 32-битную версию, поскольку все сторонние DLL имеют 32-битную версию, но не все — 64-битную. Самое популярное место, где вы можете найти скомпилированные бинарные файлы, — сайт ресурсов Кристофа Голка (Christoph Gohlke) (/). Что касается scikit-learn, Карл Клеффнер (Carl Kleffner) выполняет сборку бинарных файлов с помощью MinGW (/) для подготовки к итоговому релизу для PyPI.
В Anaconda больше бесплатных функций, он поставляется вместе со Spyder — более качественной IDE. Если вы используете Anaconda, для вас может оказаться полезным предметный указатель бесплатного пакета Anaconda (/) и пакета Canopy (/).
Это означает, что вы на 100 % уверены, что все необходимые DLL и драйверы имеют 64-битную версию.
В переменной среды PATH перечислены все возможные каталоги, в которых операционная система будет искать исполняемые программы (например, Python и его сценарии вроде pip).
Windows PowerShell предоставляет язык сценариев для командной строки, который напоминает оболочки Unix — пользователи Unix могут работать с ним, не читая руководство, но при этом он имеет функциональность, которую можно применять только в Windows. Создан на основе фреймворка .NET. Более подробную информацию ищите в статье «Using Windows PowerShell от компании Microsoft» ().
Для получения более подробной информации обратитесь к инструкциям по установке pip ().
Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. Более подробные сведения ищите в документации Packaging and Distributing Python Projects (), PEP 302 (/) и PEP 241 (/).
Intel и Anaconda — партнеры (), и все специализированные пакеты компании Intel () доступны только при использовании conda. Однако вы всегда можете выполнить команду conda install pip и применить pip (или pip install conda и использовать conda).