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Pythonインストールいろいろ

 

Pythonのウェブサイトからバージョンを選んでインストールAnacondaのインストールAnacondaの使用について備忘録としてまとめてみた。

Pythonのウェブサイトからダウンロード・インストールするとき、「Install Now」を選ぶと、インストールは簡単であるが、pipコマンドが使えないなど制約がある。また、最新バーsジョンにはいろいろ不具合が残っている可能性が高いので、より安定している以前のバージョンを使いたいときもある。

複数のバージョンのPythonを同じPC上で使うときは、Anacondaで仮想環境をそれぞれのバージョンに対応したものを用意すればよい。

 

Pythonのウェブサイトからバージョンを選んでインストール

 

Pythonのウェブサイトからダウンロード・インストールするときに、「Install Now」を選ぶとpipコマンドが使えないなどの制約がある。これらの制約がないように「Customize installation」を選んでインストールする方法は、このウェブサイトで説明している。

Pythonの最新版は、まだいろいろなモジュール(ライブラリ)が十分に対応していないとか、不具合が目立つなどの問題がある可能性がある。多くのモジュールが対応している安定したバージョンを使用したいときは、Pythonのバージョンを選んでインストールすることになる。現在(2021.03.15)の最新版はPython 3.9.2である。この1つ前のバージョンはPython 3.8であるので、その最新版はPython 3.8.8である。現在の最新版Python 3.9より安定している1つ前のバージョンはPython 3.8であり、その中の最新版Python 3.8.8Python 3.8の中でも不具合が最も少ないと期待される。

Pythonのバージョンを選んでインストールする方法は、このウェブサイト、あるいはこのウェブサイトで説明している。

インストールしたPythonの使い方は、このウェブサイトで説明している。

 

 

Anacondaのインストール

 

複数のPythonのバージョンを1台のPCにインストールして使うときは、Anacondaの仮想環境としてPythonの複数のバージョンをインストールする方法がある。Anacondaのインストールの説明は、Windows用がこのウェブサイトLinux用がこのウェブサイトに用意されている。

なお、Linux用の説明のウェブサイトに以下の記述がある。

 

インストールの終わりの方で

Do you wish the installer to initialize Anaconda3

in your /home/user1/.bashrc ? [yes|no]

と聞かれた場合は、noがお薦めとされている。

 

no」がお薦めとされていると書かれているが、「yes」で良いようである(2021.03.14)。

 

なお、AnacondaによるPsychoPyのインストールは、このウェブサイトで説明している。

 

 

Anacondaの使用

 

Anacondaをインストールしたら、まずアップデートした方が良い。アップデートは端末を起動して、コマンド

 

conda update anaconda

 

を仮想環境baseで実行すればよい。Anacondaをインストールすると、基礎となる仮想環境がbaseという名前で構築される。Windowsの場合は、anacondaの端末を起動すれば、仮想環境baseactiveな状態で端末が起動される。Linuxの場合は、起動した端末で、コマンド

 

conda activate

 

を実行すれば、仮想環境baseactiveな状態の端末になる。

仮想環境がactiveなとき、その仮想環境の名前がコマンド入力行の先頭に

 

(仮想環境名)・・・

 

の形式で表示される。

Anacondaの仮想環境を始動したとき、最初の仮想環境はbaseであるので、端末の入力行は

 

(base)

 

で始まる。

仮想環境における端末においても、通常の端末のコマンドが使用できる。

 

仮想環境がbaseでのPythonのバージョンはPython 3.8.5である(2021.03.14)。他のバージョン、例えばPython 3.9を使用する仮想環境を用意するときは、例えば、仮想環境baseactiveな状態でコマンド

 

conda create n py39 python=3.9

 

を実行すればよい。「py39」は仮想環境の名前で、適当な名前を用いればよい。「Python=3.9」の指定により、Python 3.9Anacondaにおける最新版(2021.03.14では、Python 3.9.2)がインストールされる。等号=が1つであることに注意。

作成した仮想環境をactiveにして、その環境内でAnaconda(Python)を使用するときは、コマンド

 

conda activate 仮想環境名

 

を実行すればよい。上で作成した仮想環境py39activeにするときは、

 

conda activate py39

 

である。仮想環境py39activeになると、コマンドの入力行は

 

(py39)

 

で始まる。

この状態で、コマンド

 

conda update --all

 

を実行すると、activeな仮想環境、今の場合py39、のモジュールが更新される。

 

仮想環境py39activeなときに、それをactiveでないようにするときは、コマンド

 

conda deactivate

 

を実行すればよい。上のコマンドを実行すると、直前にactiveであった仮想環境がactiveになる。

作成した仮想環境、例えばpy39を削除するときは、基礎の仮想環境baseactiveにして、コマンド

 

conda remove n py39 --all

 

を実行すればよい。

どのような仮想環境が作成されているか、リストをとるときは、コマンド

 

conda env list

 

を実行すればよい。

仮想環境においてモジュールをインストールするときは、対象となる仮想環境がactiveな状態で、コマンド

 

conda install モジュール名

 

を実行すればよい。

例えば、仮想環境py39jupyterをインストールするときは、仮想環境py39activeな状態で、コマンド

 

conda install jupyter

 

を実行すればよい。モジュールjupyterは、基礎となる仮想環境baseにはAnacondaのインストール時にインストールされているが、後で作成した仮想環境には特に指定しない限りインストールされないので、当該の仮想環境の作成後にインストールする必要がある。Jupyter Notebookを使わないのであれば、インストールは不要である。

jupyterのインストール後、Jupyter Notebookを起動するときは、コマンド

 

jupyter notebook

 

を実行すればよい。Jupyter Notebookは、上記のコマンドが入力されたときのカレントディレクトリ(フォルダ)以下の項目を表示するので、上記のコマンドの実行前に、カレントディレクトリをJupyter Notebookで扱いたいディレクトリ(フォルダ)か、あるいはそれを含む上位のディレクトリに移しておく必要がある。カレントディレクトリの移動はコマンドcdで行える。コマンド

 

cd 移動先ディレクトリ

 

を実行すればよい。

 

現在(2021.03.14)、pymc3arvizPython 3.8の仮想環境において

 

conda install pymc3 arviz

 

とインストールすると、pymc3import時にエラーが出る。

これは、arvizのバージョンを1つ前の古いものarviz 0.11.1に替えると大丈夫なようである。つまり、コマンド

 

conda install arviz==0.11.1

 

を実行すると、arviz 0.11.1に置き換えられる。等号=2つ「==」であることに注意。

仮想環境にインストールされているモジュールとそのバージョンは、コマンド

 

conda list

 

を実行するとリストが端末画面に表示される。リストが長すぎて、先頭の方が見れないときは、「|more」を付けて区切るか、「>ファイル名」を付けてファイルに出力すればよい。

 

AnacondaでのPythonの使い方は、このウェブサイトで説明している。

 

Jupyter Notebookでのプログラミングは、このウェブサイトで説明している。

 

Jupyter間のプログラムのコピーなどは、このウェブサイトで説明している。

 

既に作成されたPythonスクリプトファイルのJupyterでの利用法は、このウェブサイトで説明している。

 

なお、データ分析のPythonスクリプト例を、<岡本安晴「いまさら聞けないPythonでデータ分析」丸善出版>に用意している。Windowsパソコンの場合、第1部と第2部(グラフ描画、ファイル入出力、多変量解析)は、Pythonのウェブサイトからのダウンロード・インストールしたもので充分であるが、第3部の内、Stanに関する部分はAnacondaの仮想環境、PyMC3に関する部分はJupyter Notebookでの実行が望まれる。

 

 

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