2015年の12月に科学技術計算のためのPython開発環境(2015)という記事を書きましたが、現在はpyenvとvirtualenvではなくcondaを使っています。condaとはPython用のパッケージ管理・仮想環境構築ツールです。学生を見る機会が増えたので、なるべく簡単にセットアップしたい/その手順を伝えたいと思ったのがcondaに乗り換えた理由です。

Pythonのインストール

Mac: Homebrewでインストールすることをおすすめします。

# Homebrewのインストールが済んでない場合
$ xcode-select --install
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

# Anacondaのminimal versionであるMinicondaをインストール
$ brew tap caskroom/cask
$ brew cask install miniconda
$ echo "export PATH=usr/local/miniconda3/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc

Linux: Minicondaを公式Webページからダウンロードしてインストールします。

# 64bit OSの場合
$ curl 'https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh' > Miniconda3.sh

# 32bit OSの場合
$ curl 'https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86.sh' > Miniconda3.sh

# ダウンロードしたインストールスクリプトを実行
$ chmod u+x Miniconda3.sh
$ ./Miniconda3.sh
$ echo "export PATH=\$HOME/miniconda3/bin:\$PATH" >> ~/.bashrc

Windows: Anacondaを公式Webページからインストーラをダウンロードしてインストールします。途中のダイアログでInstallation Typeを”Just me”, Advanced Installation Optionsの”Add Anaconda to my PATH environment variable”にチェックを入れることをおすすめします。MinicondaではなくAnacondaを選んだのは、以下の説明の$ condaコマンドをAnaconda Promptで使うためです。Cygwinなどを使っている場合はMinicondaを入れても大丈夫です。

いずれのOSでも、$ which pythonコマンドを実行してMiniconda(Anaconda)を含むパスが出力されればインストールは完了です。

condaの使い方メモ

パッケージのインストール

$ conda install numpy scipy pandas matplotlib scikit-learn jupyter

condaに登録されていないパッケージはpipで入れる

$ pip install pyinstaller

新しい仮想環境を作成する

$ conda create --name myenv python=3.6

仮想環境の切り替え

$ source activate myenv
$ source deactivate

仮想環境の一覧

$ conda info -e

仮想環境をエクスポート

$ conda env export > conda.yaml

エクスポートしたファイルから仮想環境を作成

$ conda env create --file conda.yaml

仮想環境の削除

$ conda remove --name myenv --all