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GitHubからPython関係の優良リポジトリを探したかったのじゃー、でも英語は出来ないから日本語で読むのじゃー、英語社会世知辛いのじゃー

conda

conda – OSに依存しない、システムレベルのバイナリパッケージマネージャとエコシステム

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OSに依存しない、システムレベルのバイナリパッケージマネージャとエコシステム https://conda.io


Condaは、クロスプラットフォーム、言語に依存しないバイナリパッケージマネージャです。 Anacondaのインストールで使用されるのはパッケージマネージャですが、他のシステムでも使用できます。 Condaは環境を一流の市民にして、Cライブラリでも独立した環境を簡単に作成できます。 Condaは完全にPythonで書かれており、BSDライセンスのオープンソースです。

コンダは、コンドミニアムの驚くべきメンバーが作成し管理する組織、ツール、リポジトリによって強化されています。 それらのいくつかはここで見つけることができます

インストール

CondaはAnacondaディストリビューションの一部です。 minicondaと呼ばれるcondaとその依存関係のみを含む最小限のインストールをダウンロードすることもできます。

入門

Anacondaをインストールすると、すでに何百ものパッケージがインストールされています。 実行することによってどのパッケージがインストールされているかを見ることができます

$ conda list

利用可能なすべてのパッケージを表示するには、以下を使用します。

$ conda search

パッケージをインストールするには、以下を使用します。

$ conda install <package-name>

コンドームの真のパワーは、環境を管理する能力から来ています。 コンダでは、環境は完全に別個のインストールと考えることができます。 Condaは、可能であればデフォルトでハードリンクを使用して効率的に環境にパッケージをインストールするので、スペース効率が良く、作成に数秒かかる。

conda自体がインストールされているデフォルトの環境はbaseと呼ばれbase 別の環境を作成するには、 conda createコマンドを使用しconda create たとえば、デフォルトでAnacondaに付属しているバージョンよりも古い、IPythonノートブックとNumPy 1.6で環境を作成するには、

$ conda create -n numpy16 ipython-notebook numpy=1.6

これにより、最新バージョンのIPythonノートブックNumPy 1.6とその依存関係を持つnumpy16という環境が作成されます。

これで、この環境を有効にできます。

# On Linux and Mac OS X
$ source activate numpy16

# On Windows
> activate numpy16

これにより、 numpy16環境のbinディレクトリがPATHの前に置かれ、以降のすべてのcondaコマンドのデフォルト環境として設定されます。

基本環境に戻るには、以下を使用します。

# On Linux and Mac OS X
$ source deactivate

# On Windows
> deactivate

独自のパッケージを構築する

あなたはconda用の独自のパッケージを簡単に構築し、 anaconda.orgにアップロードすることができます。anaconda.orgは、condaのパッケージをホスティングする無料のサービスだけでなく、他のパッケージマネージャーにもアップロードできます。 パッケージを作成するには、レシピを作成します。 多くのレシピの例はhttp://github.com/conda/conda-recipes 、レシピの作成方法はhttp://docs.continuum.io/conda/build.htmlを参照してください

anaconda.orgにアップロードするには、アカウントを作成します。 次に、anaconda-clientをインストールしてログインします

$ conda install anaconda-client
$ anaconda login

その後、レシピを作成した後

$ conda build <recipe-dir>

anaconda.orgにアップロードするように求められます。

anaconda.orgチャネル、または他の人のチャネルを追加してconda installがパッケージを見つけてconda installするようにするには、以下を実行します。

$ conda config --add channels https://conda.anaconda.org/username

(ユーザー名を、チャンネルを追加したいユーザーのユーザー名に置き換えusername )。

ヘルプの利用

condaのドキュメントはhttp://conda.pydata.org/docs/にあります あなたはcondaメーリングリストに登録することができます。 condaのソースコードと課題トラッカーはGitHubにあります

貢献する

コンドミニアムへの寄付は大歓迎です。 GitHubリポジトリをフォークし、プルリクエストを送信するだけです。

condaで開発するには、最も簡単な方法は開発ビルドを使うことです。 これは次のようにして実現できます。

  • condaが既にインストールされているコンピュータにコンテナリポジトリを複製する
  • gitクローンのルートディレクトリに移動します
  • $CONDA/bin/python setup.py develop実行します。ここで、 $CONDAはミニコンダインストールのパスです

開発ファイルをビルドするには、gitをインストールする必要があります。

これを元に戻すには、 $CONDA/bin/python setup.py develop -uます。 インストールに$CONDA/bin/python以外のPythonを使用した場合は、conda実行可能ファイルを手動で削除する必要があるかもしれないことに注意してください。 たとえば、OS Xでは、 /usr/local/bin/pythonにある自作のpythonを使用する場合は、 rm /usr/local/bin/condaが必要です。 。

あなたのcondaのインストールを壊すことに心配している場合、 Minicondaの別のインスタンスをインストールし、それをオフにすることができます。 これは、Python 2とPython 3の両方でcondaをテストする唯一の方法です。condaはベース環境にのみインストールできるからです。

テストを実行するには、以下を実行してテスト環境をセットアップします。

  • $CONDA/bin/python -m pip install -r utils/requirements-test.txtです。
  • $CONDA/bin/python utils/setup-testing.py develop

condaディレクトリでpy.testを実行します。 make unitを使ってテストを実行することもできますmake smoketest実行make unitmake smoketest実行make smoketest (単一の統合テスト)、またはmake integrationます。 テストは、プルリクエストを行うときにさまざまなCIシステムによって実行されます。







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