Anaconda - EPD Enthought - Python'un manuel kurulumu [kapalı]

Çeşitli Python paketlerinin (EPD / Anaconda) manuel yüklemeye göre göreceli avantajları / dezavantajları nelerdir?

EPD akademik kurdum ve bununla ilgili bir sorunum yok. İhtiyaç duyacağımı düşündüğüm daha fazla paket sağlıyor ve enpkg enstaller kullanarak güncelleme yapmak çok kolay. EPD akademik lisansı yıllık yenileme gerektirir ve ücretsiz sürüm güncellemeleri bu kadar kolay yapmaz.

Şu anda ben gerçekten sadece gibi paketlerin bir avuç kullanmak Pandalar , numpy , SciPy , matplotlib , ipython , Statsmodels ve kendi bağımlılıkları.

Bu tür sınırlı kullanım için manuel kurulumda daha iyi durumda mıyım ve pip install --upgrade 'package'veya paketler bunun dışında bir şey sunuyor mu?

2015 Güncellemesi : Bugünlerde her zaman Anaconda'yı öneriyorum. Bilimsel hesaplama, veri bilimi, web geliştirme vb. İçin çok sayıda Python paketi içerir. Ayrıca conda, Python 2 ve 3 arasında bile ortamlar arasında kolayca geçiş yapılmasına olanak tanıyan üstün bir ortam aracı sağlar. Ayrıca çok kısa sürede güncellenir bir paketin yeni bir sürümü yayınlandıkça ve bunu conda update packagenamegüncellemek için bunu yapabilirsiniz.

Aşağıdaki orijinal cevap :

Windows'ta karmaşık olan matematik paketlerini derlemektir, bu nedenle manuel kurulumun yalnızca Pythonbaşka paketler olmadan yalnızca ilgileniyorsanız uygun bir seçenek olduğunu düşünüyorum .

Bu nedenle EPD'yi (şimdi Canopy) veya Anaconda'yı daha iyi seçin.

Anaconda en bilimsel uygulamalar ve olduğu veri analizi için en önemli olmak üzere yaklaşık 270 paketleri vardır NumPy , scipy , Pandalar , ipython , matplotlib , Scikit-öğrenme . Yani bu sizin için yeterliyse, Anaconda'yı seçerim.

Bunun yerine, diğer paketlerle ilgileniyorsanız ve hatta Enthought paketlerinden herhangi birini kullanıyorsanız ( örneğin Chaco , gerçek zamanlı veri görselleştirme için çok kullanışlıdır), o zaman EPD / Canopy muhtemelen daha iyi bir seçimdir. Akademik sürüm, temel kurulumda daha fazla sayıda pakete ve depoda çok daha fazlasına sahiptir. Anaconda ayrıca Chaco'yu da içerir.

Geçen yıl çeşitli Windows dağıtımlarını denedim, çalışma ortamım için uygun bir tane bulmaya çalıştım (bir proxy arkasında, ancak proxy yapılandırmasına erişim olmadan).

İşte deneyimlerimden aldığım geri bildirim:

EPD / Canopy: EPD lisansımız vardı, ancak eskiydi ve garip proxy durumu nedeniyle güncelleme yapamadık. Bazı paketler eklemek için ( xlrd / xlwt'nin son sürümü gibi ), kaynaktan derledim. Güncellemek için scipy ve numpy i? Derlenmiş yükleyici kullanılan http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ , ancak bazen uyumluluğu berbat olur. Tamamen yapılandırılmış bir Py2exe ve Cython'a sahip olmayı sevdim ve kutudan çıkar çıkmaz işe yaradı.

Bir süre sonra, Canopy'nin ücretsiz sürümünü yüklemeyi denedim, ancak Cython ve py2exe eksik ve ihtiyacım olan bazı özel gelişmiş paketler yok, bu yüzden gerçekten kullanmadım. Meslektaşlarımdan bazıları tam Canopy lisansını satın aldı, ancak nasıl güncelleneceklerinden hala emin değiliz ...

Python (x, y): Lisanslarla uğraşmak istemiyorum, evde Python (x, y) kurdum. Şu anda fark ettiğim tek dezavantaj, standart kurulumun istediğiniz paketleri seçmenizi gerektirmesidir. Bu hem iyi hem de kötü bir nokta, çünkü müşterilerimin kurduğumda yaptığım yapılandırmanın aynısına sahip olacağından emin olamıyorum. (Enthought araç takımı Python (x, y) 'de kurulabilir.) Python (x, y)' yi bir süre kullandıktan sonra, 32 bit sürümünü kurduğumu fark ettim. Web sitelerinde net olmamakla birlikte, Temmuz 2015 itibarıyla 64 bit sürümleri yok gibi görünüyor. Onu kaldırıp 64 bit dağıtım alacağım.

Anaconda: Bunu ilk yazdığımda Anaconda henüz yeterli pakete sahip değilmiş gibi görünüyordu. Birkaç yıl sonra, çok daha iyi görünüyor, bir deneyeceğim!

Manuel: Eski EPD sürümümüzle sürüm uyumluluğu sorunlarını önlemek için, manuel Python kurulumunu kullandım ve yukarıda bağlantısı verilen LFD web sitesinden ek paketler ekledim. Harika çalışıyor, ancak yine de Canopy'yi gelişmiş paketler ( GDAL veya PyFITS gibi) gerektiren yeni bir kullanıcıya öneririm .

Özet: Canopy'ye giderseniz, tam lisansı alın (Akademik veya satın alınmış). Aksi takdirde, Python (x, y) ile gidin, aynı olacaktır.

Ubuntu'da: Dağıtıma gerek yok. Hepsi nispeten yeni (+/- 6 ay tolere edilebilir) ve önceden derlenmiştir. Sadece yürütmen gerekiyor sudo apt-get install python python-scipyve orada! En gelişmiş paketler de orada.

Diğer cevaplar zemini oldukça güzel bir şekilde kapsıyor, bu yüzden henüz kimsenin bahsetmediği belirli bir noktaya dikkat çekmek istiyorum. Muhtemelen oldukça niş, ama olabilir , potansiyel olarak yapmak veya Linux sistemleri altında bazı insanlar için Anaconda veya Canopy kırmak:

Anaconda Python yapıları UCS4 Unicode modunu kullanırken, Enthought Canopy UCS2'yi kullanır.

Bunun pratik terimlerle anlamı şudur: Herhangi bir nedenle kendi kendinize derleyemeyeceğiniz herhangi bir uzantıya (örneğin önceden derlenmiş özel kütüphaneler) güvenirseniz, bunlar aynı modda bir Python sürümü için oluşturulmazsa, daha erken başlayabilirsiniz. veya daha sonra şuna benzeyen hatalarla karşılaşırsınız undefined symbol: PyUnicodeUCS4_AsUTF8String .

PEP 0513'e göre UCS4 şu anda daha popüler ve tavsiye ediliyor gibi görünüyor. Ayrıca, tüm UCS uyumluluk sorunları yalnızca 2.x ve <3.3 sürümlerini etkiliyor gibi görünüyor.

Anaconda'yı yıllarca kullandım ve oldukça beğendim. Ne yazık ki, IPython Notebook (şimdi Jupyter ) kurumsal sürüm olmadan kullanılamaz.

Sınıfta Jupyter not defterlerini kullanmak istiyorum, bu yüzden Canopy'ye geçtim. İhtiyacımız olan tüm paketleri kurmak yeterince kolay görünüyor. Kuşkusuz hepsini test etmedik.