Установка библиотек python windows

Установка библиотек python windows

pip — это система управления пакетами, которая используется для установки и управления программными пакетами, написанными на Python.

Установка pip

Прежде чем с помощью pip устанавливать python-пакеты, нужно сначала установить сам pip.

Python 3.4+

Начиная с Python версии 3.4, pip поставляется вместе с интерпретатором python.

Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.

C одной стороны, пакеты Python — это Py-приложения, дополнения или утилиты, которые можно установить из внешнего репозитория: Github, Bitbucket, Google Code или официального Python Package Index . На сервере пакеты хранятся в .zip и .tar архивах, либо в дополнительной упаковке — «яйцах» (.egg, старый формат) или «колесах» (.whl). В составе пакета, как правило, есть сценарий установки setup.py, который хранит сведения о зависимостях — других пакетах и модулях, без которых пакет работать не будет.

С другой стороны, если речь об архитектуре Python-приложения, пакет — это каталог, внутри которого файл __init__.py и, опционально, другие каталоги и файлы .py . Так большую Python-программу разбивают на пакеты и модули. Модуль — файл с исходным кодом, который можно использовать в других приложениях: как «заготовку» для будущих проектов или как часть библиотеки/фреймворка. Но к теме статьи это прямого отношения не имеет, поэтому дальше мы будем говорить только о пакетах из репозиториев.

Чтобы за секунды устанавливать пакеты со всеми зависимостями, используют менеджер пакетов pip или модуль easy_install . В большинстве случаев рекомендуется использовать pip. И только если у вас есть инфраструктура на пакетах .egg, которые pip не открывает, нужен easy_install.

Установка PIP для Python 3 и 2

Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2 — с версии 2.7.9) pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов нужно вручную. Вариантов два:

C помощью скрипта get_pip.py — быстро.

Через setuptools — кроме pip сможем использовать easy_install.

Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>"cmd">OK и пишем:

Остальное установщик сделает сам: если нужно, попутно установит wheel (для распаковки .whl-колес) и setuptools. Чтобы запретить инсталляцию дополнительных инструментов, можно добавить в строку ключи —no-setuptools и/или —no-wheels.

Если возникает ошибка, путь к Python не прописан в переменной среды $PATH. Нужно либо найти эту переменную в системном реестре и задать её значение, либо каждый раз указывать полный путь до python.exe, а за ним уже имя исполняемого Py-файла:

Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.

Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:

python setup.py install

Обновить pip для Python в Windows можно так:
python pip install -U pip

Если это не работает, нужно добавить путь к папке с pip в $PATH.

Установка пакета в pip

Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:

pip install имя_пакета

При установке в Windows, перед pip нужно добавить "python -m".

Обновить пакет не сложнее:

pip install имя_пакета -U

Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:

pip install —force-reinstall

Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:

Найти конкретный пакет по имени можно командой "pip search". О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде "pip help".

Удаление пакета Python

Когда пакет больше не нужен, пишем:

pip uninstall имя_пакета

Как установить пакеты в Python без pip

Формат .egg сейчас используют не часто, поэтому pip его не поддерживает. Модуль easy_install умеет устанавливать как .egg, так и обычные пакеты, но есть у него важные минусы:

он не удаляет пакеты,

он может пытаться установить недозагруженный пакет.

Использовать easy_install можно сразу после установки setuptools. Хранится модуль в папке Scripts вашего интерпретатора. Если у вас в $PATH верно прописан путь, ставить пакеты из PYPI можно короткой командой:

Для обновления после install и перед именем пакета нужно ставить ключ -U. Откатиться до нужной версии можно так:

Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:

Чтобы узнать об опциях easy_install, запустим его с ключом -h:

Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.

К счастью, удалять установленные через easy_install пакеты можно с помощью pip. Если же его нет, потребуется удалить пакет вручную и стереть сведения о нем из easy-install.pth.

Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.

Кстати, для тех, кто изучает Python, мы подготовили список полезных и практичных советов.

Прежде чем что-то устанавливать, давайте разберёмся, что такое пакет, чем он отличается от модуля, и как с ним работать. У слова «пакет» применительно к Python два значения.

Читайте также:  Вместо черных красные пиксели в картинках

C одной стороны, пакеты Python — это Py-приложения, дополнения или утилиты, которые можно установить из внешнего репозитория: Github, Bitbucket, Google Code или официального Python Package Index . На сервере пакеты хранятся в .zip и .tar архивах, либо в дополнительной упаковке — «яйцах» (.egg, старый формат) или «колесах» (.whl). В составе пакета, как правило, есть сценарий установки setup.py, который хранит сведения о зависимостях — других пакетах и модулях, без которых пакет работать не будет.

С другой стороны, если речь об архитектуре Python-приложения, пакет — это каталог, внутри которого файл __init__.py и, опционально, другие каталоги и файлы .py . Так большую Python-программу разбивают на пакеты и модули. Модуль — файл с исходным кодом, который можно использовать в других приложениях: как «заготовку» для будущих проектов или как часть библиотеки/фреймворка. Но к теме статьи это прямого отношения не имеет, поэтому дальше мы будем говорить только о пакетах из репозиториев.

Чтобы за секунды устанавливать пакеты со всеми зависимостями, используют менеджер пакетов pip или модуль easy_install . В большинстве случаев рекомендуется использовать pip. И только если у вас есть инфраструктура на пакетах .egg, которые pip не открывает, нужен easy_install.

Установка PIP для Python 3 и 2

Если вы используете виртуальные окружения на базе venv или virtualenv, pip уже установлен. Начиная с Python 3.4 (для Python 2 — с версии 2.7.9) pip поставляется вместе с интерпретатором. Для более ранних версий устанавливать менеджер пакетов нужно вручную. Вариантов два:

C помощью скрипта get_pip.py — быстро.

Через setuptools — кроме pip сможем использовать easy_install.

Вариант 1. Скачиваем скрипт get_pip.py и запускаем в консоли. Для этого открываем терминал через Win+R>"cmd">OK и пишем:

Остальное установщик сделает сам: если нужно, попутно установит wheel (для распаковки .whl-колес) и setuptools. Чтобы запретить инсталляцию дополнительных инструментов, можно добавить в строку ключи —no-setuptools и/или —no-wheels.

Если возникает ошибка, путь к Python не прописан в переменной среды $PATH. Нужно либо найти эту переменную в системном реестре и задать её значение, либо каждый раз указывать полный путь до python.exe, а за ним уже имя исполняемого Py-файла:

Полный путь полезен и в том случае, если у вас на компьютере несколько версий Python и вы ставите пакет для одной из них.

Вариант 2. Скачиваем архив с setuptools из PYPI и распаковываем в отдельный каталог. В терминале переходим в директорию setuptools c файлом setup.py и пишем:

python setup.py install

Обновить pip для Python в Windows можно так:
python pip install -U pip

Если это не работает, нужно добавить путь к папке с pip в $PATH.

Установка пакета в pip

Пора запустить pip в Python и начать устанавливать пакеты короткой командой из консоли:

pip install имя_пакета

При установке в Windows, перед pip нужно добавить "python -m".

Обновить пакет не сложнее:

pip install имя_пакета -U

Если у вас последняя версия пакета, но вы хотите принудительно переустановить его:

pip install —force-reinstall

Посмотреть список установленных пакетов Python можно с помощью команды:

Найти конкретный пакет по имени можно командой "pip search". О других командах можно прочесть в справке, которая выдается по команде "pip help".

Удаление пакета Python

Когда пакет больше не нужен, пишем:

pip uninstall имя_пакета

Как установить пакеты в Python без pip

Формат .egg сейчас используют не часто, поэтому pip его не поддерживает. Модуль easy_install умеет устанавливать как .egg, так и обычные пакеты, но есть у него важные минусы:

он не удаляет пакеты,

он может пытаться установить недозагруженный пакет.

Использовать easy_install можно сразу после установки setuptools. Хранится модуль в папке Scripts вашего интерпретатора. Если у вас в $PATH верно прописан путь, ставить пакеты из PYPI можно короткой командой:

Для обновления после install и перед именем пакета нужно ставить ключ -U. Откатиться до нужной версии можно так:

Если нужно скачать пакет из альтернативного источника, вы можете задать URL или локальный адрес на компьютере:

Чтобы узнать об опциях easy_install, запустим его с ключом -h:

Список пакетов, установленных через easy_install, хранится в файле easy-install.pth в директории /libs/site-packages/ вашего Python.

К счастью, удалять установленные через easy_install пакеты можно с помощью pip. Если же его нет, потребуется удалить пакет вручную и стереть сведения о нем из easy-install.pth.

Теперь вы умеете ставить и удалять пакеты для вашей версии Python.

Кстати, для тех, кто изучает Python, мы подготовили список полезных и практичных советов.

Машинное обучение − это просто. Но знаете ли вы, что можно использовать Python для машинного обучения? Вот инструкция по настройке для Windows.

Люди привыкли выполнять большую часть работы автономно. В этой статье рассказываем о возможностях языка Python для машинного обучения на Windows, описание дистрибутива Anaconda, процесс его установки и создание нейронной сети.

Используемый в Python pip не идеален. Для оптимизации работы был выпущен дистрибутив Anaconda и система управления Conda, которые могут помочь в настройке Python для машинного обучения.

Хотя Conda тесно связана с Anaconda, эти проекты отличаются своими функциями. Anaconda − дистрибутив ПО в экосистеме PyData, которая включает сам язык программирования Python, а также двоичные файлы для нескольких сторонних проектов. Существует и Miniconda − версия с минимальным исходным пакетом. Conda − система управления пакетами, которая может быть установлена без Anaconda или Miniconda. Она способна решать проблемы внешних зависимостей, путем загрузки скомпилированных версий ПО. Кроме того, Conda является менеджером среды. С ее помощью вы можете настроить отдельную среду. Сейчас мы рассмотрим процесс установки Miniconda.

Читайте также:  Затранскрибировать текст на английском

Скачайте и установите необходимую версию Miniconda на ПК. При установке продвинутых настроек снимите галочку с первого пункта.

Поскольку при установке не был выбран пункт «Add Anaconda to my PATH environment variable», то команды Anaconda не будут работать в командной строке по умолчанию. Для их использования следует запустить дистрибутив отдельно. Когда он откроется, проверьте доступность Conda, запустив conda —version:

Чтобы получить больше информации об установке, запустите conda info:

При работе с чужими проектами у вас может возникнуть потребность в установке определенных версий пакетов. Виртуальные среды − решение проблемы. Они позволяют создать несколько сред, каждая из которых имеет разные версии пакетов. Базовая настройка Python для машинного обучения включает в себя Virtualenv, инструмент для создания изолированных сред.

Conda включает собственный менеджер среды и дает некоторые преимущества относительно Virtualenv. Кроме того, среды Conda полностью совместимы с базовыми пакетами языка Python, которые могут быть установлены с помощью pip.

Используя Anaconda, можно проверить доступные среды Conda, запустив сonda env list:

Базовая среда − корневая среда, созданная Miniconda. Можно создать еще одну, под названием otherenv, путем запуска conda create —name otherenv:

После завершения процесса создания среды, можно ее активировать, запустив conda activate otherenv. Заметить изменения среды можно, посмотрев на скобки в начале строки:

Откройте Python interpreter в этой среде, запустив python:

Среда включает в себя Python 3.7.0, ту же версию, что включена в корневую среду. Чтобы выйти, запустите quit():

Чтобы отключить среду otherenv и вернуться в корневую среду, пропишите deactivate:

Conda позволяет легко создавать среды с различными версиями Python. Чтобы включить другую версию в среду, укажите ее, используя python = при запуске conda create. Чтобы создать среду с именем py2 с Python 2.7, запустите conda create —name py2 python=2.7:

Как видно из вывода conda create, были установлены новые пакеты, так как среда использует Python 2.7. Можно проверить, что среда действительно использует его, активировав Python interpreter:

Теперь, если вы запустите conda env list, можно увидеть две среды, которые были созданы вами:

Asterisk указывает на активную среду. Ее можно удалить, выполнив команду conda remove —name —all:

Пакеты ПО могут быть установлены с помощью Conda. Корневая база Miniconda включает в себя базовые пакеты, которые не являются частью стандартной библиотеки Python для настройки машинного обучения.

Установка по умолчанию включает минимум пакетов Conda. Чтобы проверить список установленных пакетов, нужно убедиться, что она активна, и запустить conda list. В корневой среде устанавливаются эти пакеты:

Поиск и установка пакетов

Пакеты устанавливаются из репозиториев, называемых channels by Conda. Чтобы выполнить поиск определенного пакета, запустите поиск

. Вот так вы будете искать keras:

Для каждой версии существуют разные версии пакетов и сборки. Предыдущий поиск показывает только пакеты с именем keras. Чтобы выполнить более широкий поиск, используйте *. Например, при запуске conda search *keras*, вы получите следующее:

Вы можете заметить, что в каналах по умолчанию есть и другие пакеты, связанные с keras.

Чтобы установить пакет, запустите conda install

. По умолчанию самая новая версия пакета будет установлена в активной среде. Установите пакет keras в среду otherenv, созданную вами:

Conda управляет необходимыми функциями для пакета. Так как у keras их много, при его установке Conda позволяет установить большой список пакетов.

Поскольку новая сборка keras использует Python 3.6, а среда otherenv была создана с использованием Python 3.7, пакет python 3.6.6 был включен как зависимость. После подтверждения установки вы сможете проверить, что версия Python для среды otherenv была понижена до версии 3.6.6.

Но если вы не хотите понижать версию вашего пакета, просто создайте новую среду с необходимой версией Python. Чтобы проверить список пакетов и прочего, необходимого для ее установки, посмотрите на параметр —dry-run:

При необходимости можно изменить базовую версию Python среды Conda, установив определенную версию пакета python. Создайте новую среду под названием envpython:

Поскольку корневая среда использует Python 3,7, создается envpython с этой же версией.

Чтобы установить определенную версию пакета , запустите conda install

= . Вот так вы установите Python 3.6 в среду envpython:

Если вам нужно установить несколько пакетов, запустите conda install, указав имена пакетов. Вот как вы установите numpy, scipy и matplotlib:

Обновление и удаление пакетов

Иногда вам будет нужно обновлять пакеты. Для этого запустите conda update

. Если вы хотите обновить все пакеты, активируйте среду и запустите conda update —all.
Чтобы удалить пакеты, пропишите conda remove

, но помните, что при удалении пакета, все зависимые от него тоже удалятся:

Использование каналов

Иногда вы не сможете найти нужные вам пакеты на базовых каналах. Вот так вы будете устанавливать pytorch:

Читайте также:  Чем очистить алюминиевый лист

В случае, если будете искать pytorch на сайте anaconda, вы получите следующие результаты:

В канале pytorch имеется пакет под названием pytorch с версией 0.4.1. Чтобы установить пакет с определенного канала, используйте параметр -c вместе с conda install:

Также можно добавить канал, чтобы Conda производила там поиск пакетов. Чтобы посмотреть текущие каналы, запустите conda config —get channels:

Когда у вас появится множество каналов,нужно будет выставить приоритет. Чтобы добавить канал с наименьшим приоритетом в список, запустите conda config —append channels . С наивысшим − conda config —prepend channels . Рекомендуется выставлять новым каналам низкий приоритет, чтобы продолжить использовать каналы по умолчанию. Таким образом, вы можете установить pytorch, добавив канал pytorch и запустив conda install pytorch:

Использование Pip в среде Conda

Иногда при настройке Python для машинного обучения вам могут понадобиться чистые пакеты Python, которые будут недоступны на каналах Conda. Например, Unipath.

Вы сможете найти пакет, используя другой канал. Но так как unipath − чистый пакет Python, то можно использовать pip для его установки. Следует использовать pip, установленный conda create:

Чтобы установить pip, активируйте среду и установите пакет Conda:

Наконец, используйте pip, чтобы установить unipath:

После установки вы можете посмотреть на пакеты с помощью conda list и проверить, что Unipath был установлен:

Также можно использовать пакеты из системы VSC с помощью pip. Чтобы активировать supervisor, version 4.0.0dev0. доступный в репозитории Git, для начала установите последний:

Теперь установите supervisor, используя pip, с помощью репозитория Git:

После завершения установки supervisor будет указан в списке установленных пакетов:

XOR gate − ещё один момент, который стоит знать в процессе настройки Python для машинного обучения: используя Conda обучите нейронную сеть функционировать как XOR gate

XOR gate реализуют операцию OR. Требуется два цифровых входа, равные 0 или 1. И вывода, 1 (true) и 0 (false). Таблица ниже суммирует операции XOR gate:

Операцию XOR можно интерпретировать как classification problem, потому что она принимает два входа и должна классифицировать их как 0 или 1 в зависимости от того, равны они друг другу или нет. Именно этот пример обычно используется в качестве первого случая обучения нейронной сети, поскольку он прост, но в то же время требует нелинейного классификатора, такого как нейронная сеть. Чтобы реализовать нейронную сеть, создайте среду Conda, названную nnxor:

Теперь активируйте и установите пакет keras:

keras − высокоуровневый API, который упрощает внедрение нейронных сетей поверх известных библиотек, таких как TensorFlow. Обучите следующую нейронную сеть действовать как XOR gate:

Сеть берет два входа (A, B) и передает их двум нейронам, показанными большими кругами. Затем она принимает входные данные этих нейронов и подает их на выходной нейрон, который должен обеспечивать классификацию в соответствии с таблицей XOR.

Процесс обучения состоит в том, чтобы настроить значения w_1 до w_6, чтобы выход соответствовал таблице. Для этого входные примеры начнут подаваться по одному, вывод станет рассчитываться с текущими значениями, и, сравнивая вывод с желаемым, значения будут корректироваться.

Для этого создайте папку с именем nnxor в директории (C:UsersIEUser) с файлом под именем nnxor.py, чтобы сохранить программу Python для реализации нейронной сети.

В файле nnxor.py выберите сеть для обучения и тестирования:

Импортируйте numpy, инициализируйте случайный seed, чтобы можно было воспроизвести те же результаты при повторном запуске программы и импортировать keras, используемый в сети.

Определите массив X, содержащий 4 возможных набора A-B входов, и массив y, содержащий выходные данные.

Следующие пять строк сформируют нейронную сеть. Модель Sequental() − одна из моделей keras для определения нейронной сети. Определите первый слой из двух входных нейронов, определив их функцию активации в качестве sigmond function. Затем обозначьте входной слой их одного нейрона с той же функцией активации.

Следующие две строки определяют детали обучения сети. Чтобы настроить параметры, используйте Stochastic Gradient Descent с оптимальной скоростью обучения, равной 0,1. Наконец, выполните обучение с помощью fit(), используя X и Y в качестве примеров обучения, после того, как каждый пример будет загружен в сеть (batch_size=1). Число epochs представляет собой количество попыток обучения сети.

В этом случае вы повторяете операцию 5500 раз, используя обучающий набор, содержащий 4 примера ввода и вывода. После обращения нейросети к исходным данным тренировочные варианты перемешиваются заново.

На последней строке вы печатаете прогнозируемые значения 4 возможных примеров ввода.

После обучения, вы можете проверить прогнозы, которые дает сеть для возможных входных значений:

Как вы определите X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]), ожидаемые входные округленные значения станут равны 0,1,1 и , что согласуется с прогнозами сети.

Машинное обучение применяется в различных областях, охватывая все большую аудиторию. Тем не менее, создание среды может быть сложней задачей. В этой статье вы узнали об основах создания среды Python на Windows с использованием Anaconda. Теперь, когда у вас есть основа, пришло время начать работу с настоящими приложениями.

Источник: Настройка Python для машинного обучения on Realpython

Ссылка на основную публикацию
Установка mac os transmac
В сети сейчас полно копипастов, по сути одной и той же статьи, про установку MacOS X на хакинтош примерно с...
Тест для определения цвета волос
Пожалуйста, не копируйте понравившиеся вам статьи незаконно. Мы предлагаем вам разместить активную ссылку на наш сайт в случае, если вы...
Тест графики видеокарты 3dmark
Наиболее известная программа тестирования производительности, ставшая де-факто стандартом и точкой отсчета в измерениях игровых возможностей видеокарт. Основную популярность программе обеспечило...
Установка op com на windows 10
Всем привет! Очень многие вектроводы заказывают с Китая OP-COM и сталкиваются с проблемами установки драйверов самого OP-COM на различных системах...
Adblock detector