Таня Шлюссер - Автостопом по Python

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 ( https://wiki.ubuntu.com/Python). 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] ( https://www.python.org/dev/peps/pep-0394/)) 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 [12] Для получения более подробной информации обратитесь к инструкции по установке pip ( https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html ). ( https://bootstrap.pypa.io/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 https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

$ sudo python3 get-pip.py

Для Python 2:

$ wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py

$ 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 [13] 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. 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 ( http://pythonwheels.com/) (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 ( https://docs.python.org/3/library/threading.html);

• библиотека для обработки событий (Python 3.4+) asyncio ( https://docs.python.org/3/library/asyncio.html);

• библиотека, основанная на сопрограммах, curio ( https://curio.readthedocs.org/);

• библиотека для работы с сетями, основанная на сопрограммах, gevent ( http://www.gevent.org/);

• управляемая событиями библиотека для работы с сетями Twisted ( https://twistedmatrix.com/).

Научный анализ:

• библиотека для работы с линейной алгеброй NumPy ( http://www.numpy.org/);

• набор инструментов для работы с числами SciPy ( http://www.scipy.org/);

• библиотека для работы с машинным обучением scikit-learn ( http://scikit-learn.org/);

• библиотека для построения графиков Matplotlib ( http://matplotlib.org/).

Интерфейс для работы с данными/базой данных:

• интерфейс для формата HDF5 h5py ( http://www.h5py.org/);

• адаптер для базы данных PostgreSQL Psycopg ( http://initd.org/psycopg/);

• абстракция базы данных и объектно-ориентированный менеджер памяти (mapper) SQLAlchemy ( http://www.sqlalchemy.org/).

В Ubuntu в консоли оболочки введите следующий код: