Qual é a melhor maneira de instalar pacotes Python no Ubuntu 11? Eu sou um recém convertido para o Ubuntu e quero aprender as melhores práticas.
Para o contexto, estou procurando instalar o pacote tweeststream, mas não o vi no meu gerenciador de pacotes Synaptic. Além disso, sou muito novo em programação, mas geralmente consigo acompanhar amostras de código.
Acho que a melhor maneira para você seria instalar o sistema de pacotes Python como "python-pip". Você pode instalá-lo com o Synaptic ou o Ubuntu Software Center.
O Pip permitirá que você instale e desinstale facilmente os pacotes do Python, simplesmente como pip install package .
No seu caso, seria algo assim do terminal:
sudo pip install tweeststream
atualizado: 2017-03-27: PEP 513 - manylinux binários para PyPI
atualizado: 2016-08-19: Opção Continua Anaconda
Isto é um pouco uma duplicata de easy_install / pip ou apt-get .
O Ubuntu usa o Python para muitas funções importantes, portanto, interferir no Python pode corromper seu sistema operacional. Esta é a principal razão pela qual eu nunca uso o pip no meu sistema Ubuntu, mas ao invés disso eu uso o Ubuntu Software Center, synaptic , apt-get , ou o mais novo apenas apt , que todos, por padrão, instalam pacotes do repositório do Ubuntu . Esses pacotes são testados, geralmente pré-compilados, para que sejam instalados mais rapidamente e projetados para o Ubuntu. Além disso, todas as dependências necessárias também são instaladas e um log de instalações é mantido para que possam ser revertidas. Acho que a maioria dos pacotes tem repositórios Launchpad correspondentes para você arquivar problemas.
Outro motivo para usar os pacotes do Ubuntu é que às vezes esses pacotes do Python têm nomes diferentes dependendo de onde você os baixou. O Python-chardet é um exemplo de um pacote que ao mesmo tempo foi nomeado uma coisa no PyPI e outra coisa no repositório do Ubuntu. Portanto, fazer algo como pip install requests não vai perceber que chardet já está instalado no seu sistema porque a versão do Ubuntu tem um nome diferente e, consequentemente, instalar uma nova versão que irá corromper seu sistema de forma insignificante mas ainda assim por que você faria isso? .
Em geral, você só quer instalar um código confiável em seu sistema operacional. Então, você deve estar nervoso sobre digitar $ sudo pip <anything-could-be-very-bad> .
Por fim, algumas coisas são mais fáceis de instalar usando os pacotes do Ubuntu. Por exemplo, se você tentar pip install numpy para instalar numpy & amp; scipy a menos que você já tenha instalado gfortran, atlas-dev, blas-dev e lapack-dev, você verá um fluxo interminável de erros de compilação. No entanto, a instalação de numpy & amp; scipy através do repositório do Ubuntu é tão fácil como ...
$ sudo apt-get install python-numpy python-scipy
Você está com sorte, porque está usando o Ubuntu, uma das distribuições mais amplamente suportadas e frequentemente atualizadas. O mais provável é que cada pacote do Python que você precisará esteja no repositório do Ubuntu e, provavelmente, já instalado em sua máquina. E a cada 6 meses, um novo ciclo de pacotes será lançado com a mais recente distribuição do Ubuntu.
Se você está 100% confiante de que o pacote não irá interferir com o seu sistema Ubuntu de alguma forma, então você pode instalá-lo usando pip e o Ubuntu é bom o suficiente para manter esses pacotes separados dos pacotes distro colocando os pacotes distro uma pasta chamada dist-packages/ . O repositório do Ubuntu possui pip, virtualenv e setuptools. No entanto, eu sugiro a sugestão de Wojciech para usar virtualenv.
Se você precisar da versão mais recente, ou se o módulo não estiver no repositório do Ubuntu, inicie um virtualenv e use pip para instalar o pacote. Embora pip e setuptools tenham sido mesclados, o pip do IMO é preferível ao invés de easy-install ou distutils, porque ele sempre esperará até que o pacote seja completamente baixado e construído antes de copiá-lo para o seu sistema de arquivos, tornando a atualização ou desinstalação fácil. De muitas maneiras, é semelhante ao apt-get, em que geralmente lida bem com dependências. No entanto, você irá pode ter que lidar com algumas dependências, mas desde O PEP 513 foi adotado e agora há manylinux binários no Python Package Index (PyPI) para distribuições Linux populares como Ubuntu e Fedora . por exemplo, como mencionado acima para NumPy e SciPy, certifique-se de ter instalado gfortran, atlas-dev, blas-dev e lapack-dev do repositório do Ubuntu
manylinux wheels por padrão usando OpenBLAS em vez de ATLAS. Você ainda pode criá-los a partir da fonte usando as opções de pip --no-use-wheel ou --no-binary <format control> .
~$ sudo apt-get install gfortran libblas-dev liblapack-dev libatlas-dev python-virtualenv
~$ mkdir ~/.venvs
~$ virtualenv ~/.venvs/my_py_proj
~$ source ~/.venvs/my_py_proj/bin/activate
~(my_py_proj)$ pip install --no-use-wheel numpy scipy
Veja a próxima seção, "Você não está em sudoers ", abaixo para instalar versões atualizadas do pip, setuptools, virtualenv ou wheels no seu perfil pessoal usando o esquema de instalação --user com pip. Você pode usar isso para atualizar o pip para seu uso pessoal como JF Sebastian indicou em seu comentário para outra resposta . NOTA: o -m é realmente necessário apenas no MS Windows ao atualizar o pip
python -m pip install --user pip setuptools wheel virtualenv
Versões mais recentes do pip armazenam automaticamente as rodas, de modo que o seguinte é útil apenas para versões mais antigas do pip. Como você pode acabar instalando isso muitas vezes, considere usar wheel com pip para criar um wheelhouse. A roda já está incluída em virtualenv desde a v13.0.0 , portanto, se sua versão de virtualenv for muito velho, você pode precisar instalar a roda primeiro.
~(my_py_proj)$ pip isntall wheel # only for virtualenv < v13.0.0
~(my_py_proj)$ pip wheel --no-use-wheel numpy scipy
Isso criará arquivos de roda binária em <cwd>/wheelhouse , use -d para especificar um diretório diferente. Agora, se você iniciar outro virtualenv e precisar dos mesmos pacotes que você já os construiu, você poderá instalá-los a partir de sua casa do leme usando pip install --find-links=<fullpath>/wheelhouse
Leia Instalando módulos do Python na documentação do Python e Obter Pacotes na página principal do Índice de Pacotes Python. Também pip , virtualenv e roda .
sudoers e virtualenv não está instalado. Outra opção para usar um ambiente virtual, ou se você estiver usando um compartilhamento Linux sem privilégios de root, usando a --user ou --home=<wherever-you-want> Os esquemas de instalação do Python com distutils do Python instalarão pacotes com o valor de site.USERBASE ou para onde você quiser. As versões mais recentes do pip também têm uma opção --user . Não use sudo !
pip install --user virtualenv
Se a versão do pip do Linux for muito antiga, você poderá passar as opções de configuração usando --install-option que é útil para passar opções personalizadas para alguns scripts setup.py de alguns pacotes que criam extensões, como a configuração de PREFIX . Você pode precisar apenas extrair a distribuição e usar distutils para instalar o pacote da maneira antiga, digitando python setup install [options] . Lendo algumas das documentação de instalação e o distutils documentation pode ajudar.
O Python é bom o suficiente para adicionar site.USERBASE ao seu PYTHONPATH antes de qualquer outra coisa, então as alterações só afetarão você. Um local popular para --home é ~/.local . Consulte o guia de instalação do módulo do Python para obter a estrutura de arquivos exata e especificamente onde estão seus pacotes de site. Observação : se você usar o esquema de instalação --home , talvez seja necessário adicioná-lo ao PYTHONPATH usando export no seu .bashrc , .bash_profile ou no seu shell para que seus pacakges localizados estejam disponíveis em Python.
Outra opção relativamente nova que pode estar disponível para você é Anaconda Python by Continuum . O Anaconda só instala em seu perfil pessoal, ie: /home/<user>/ e altera seu ~/.bashrc ou ~/.bash_profile para pré-adicionar o caminho do Anaconda ao seu $PATH - isso só afeta você - o caminho do seu sistema não foi alterado . Portanto você não precisa de acesso root ou sudo para usar o Anaconda! Você pode reverter esse comportamento removendo a nova exportação de caminho para o Anaconda do seu ~/.bashrc ou ~/.bash_profile e, em seguida, seu sistema Python será o primeiro novamente.
Isso é um pouco semelhante à opção --user que expliquei na última seção, exceto que se aplica ao Python como um todo e não apenas aos pacotes. Portanto o Anaconda está completamente separado do seu sistema Python , ele não irá interferir com o seu sistema Python e somente você poderá usá-lo ou alterá-lo. Como ele instala uma nova versão do Python e todas as suas bibliotecas, você precisará de pelo menos 200 MB de espaço, mas é muito inteligente sobre o armazenamento em cache e o gerenciamento de bibliotecas, o que é importante para algumas das coisas legais que você pode fazer com o Anaconda.
O Continuum seleciona uma coleção de binários e bibliotecas do Python exigidos por dependências em um repositório on-line chamado Anaconda binstar . O gerenciador de pacotes usado pelo Anaconda, conda , é usado para instalar pacotes do Anaconda binstar. Mas conda pode fazer muito mais do que apenas instalar pacotes, mas também pode criar e gerenciar ambientes virtuais como virtualenv . Portanto, como o Anaconda cria ambientes virtuais, o gerenciador de pacotes pip pode ser usado para instalar pacotes do PyPI em um ambiente Anaconda sem raiz ou sudo . Do não use sudo com o Anaconda!
O Anaconda também é similar em alguns aspectos ao Ruby RVM se você estiver familiarizado com essa ferramenta. O Anaconda conda também permite criar ambientes virtuais com versões diferentes do Python . EG : conda create -n py35sci python==3.5.2 numpy scipy matplotlib pandas statsmodels seaborn criará uma pilha de dados científicos / científicos usando o Python-3.5 em um novo ambiente chamado py35sci . Você pode alternar ambientes semelhantes a virtualenv , pesquisando o script activate :
~/Projects/myproj $ source activate py35sci
Mas espere mais! O Anaconda também pode instalar idiomas diferentes, como R para programação estatística do canal r . Além disso, o Anaconda divide o binstar em diferentes canais , o que evita confrontos de nomes. Você pode até mesmo configurar seu próprio canal para fazer o upload de distribuições de pacotes usando o protocolo de compilação conda. Na verdade, existe um canal chamado conda-forge por conda-forge que mantém compilações automatizadas de muitos dos pacotes no PyPI.
Existem muitas opções para manter seus projetos Python no Linux, dependendo das suas necessidades e acessos pessoais. No entanto, se há uma coisa que eu espero que você tire dessa resposta é que você quase nunca precisa usar sudo para instalar pacotes Python . O uso de sudo deve ser um cheiro para você que algo está errado. Você foi avisado.
Boa sorte e feliz codificação!
Além da adição do Novarchibald, geralmente é uma boa idéia criar um ambiente virtual para seu projeto python e instalar dependências nele. Isso permite que você tenha melhor controle sobre as dependências e suas versões. Para configurar um ambiente virtual, digite:
virtualenv --no-site-packages --distribute my_python_project
Em seguida, ative-o com:
cd my_python_project
source bin/activate
Neste ponto, qualquer coisa que você instalar com o pip será mantida dentro deste ambiente virtual. Se você deseja instalar algo globalmente, primeiro saia virtualenv com:
deactivate
Você pode descobrir mais sobre o virtualenv aqui .
Além da resposta do Zetah'a, o comando para instalar o python-pip do terminal é:
sudo apt-get install python-pip
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