2016年11月のPython環境構築

Python で開発するわけじゃないけど、Hubot を使ったりするときにサーバ操作のための自動化ツールとして Fabric をつかうことになることが度々あり pip が必要になったりする。
最近だと Google人工知能ライブラリ TensorFlow を試すためにいれてる人も多そう。
改めて現時点のモダンPython 環境構築手順をまとめる。

対象物

  • Python 自体のバージョン管理のために pyenv
  • Python は標準の Python.org のものではなく Anaconda または Miniconda
  • パッケージ管理ツールとして pip ではなく conda
  • プロジェクト毎に Python 環境を変えるための pyenv-virtualenv は個人的に不要
    • 一般的には開発で Python3 使うけど Fabric 実行のために Python2 必要みたいなケース多いはず
    • そういうときに入れればいい
  • インストール対象

環境

  • OS X El Capitan バージョン 10.11.6

インストール

pyenv は Homebrew 経由でいれる。

$ brew install pyenv

設定

bash を使ってる場合は .bash_profile に追記する必要あるけど FishShellfisherman を使っているのでプラグインを入れるだけ。

$ fisher pyenv

インストール可能な Python 一覧

Python3 はリリースから 8 年経つらしいが後方互換性がないせいで、Python2 が今でも現役。最新は以下の通り。

新規開発なら 3 系を入れれば良いが、今回の目的の Fabric は 2.5〜2.7 しか対応してないため、2 系の最新をいれることにする。

pyenv では標準の Python, Anaconda, Miniconda, PyPy, Stackless Python と 5 種類の Python をインストールできる。

$ pyenv install --list
 (略)
  2.7.10
  2.7.11
  2.7.12
 (略)
  3.5.2
  3.6.0b1
  3.6-dev
 (略)
  anaconda2-4.0.0
  anaconda2-4.1.0
  anaconda2-4.1.1
 (略)
  anaconda3-4.0.0
  anaconda3-4.1.0
  anaconda3-4.1.1
 (略)
  miniconda2-3.19.0
  miniconda2-4.0.5
  miniconda2-4.1.11
 (略)
  miniconda3-3.19.0
  miniconda3-4.0.5
  miniconda3-4.1.11

Anaconda と Miniconda の違い

公式のFAQ によると

What is Miniconda?
Miniconda includes conda, Python and a small number of other useful packages including pip, zlib and a few others.

ニコンダは condaPythonpipzlib 等を含んだ小さなパッケージという扱い。
何が入っているかはインストール後に conda list で確認することができる。

conda list
# packages in environment at /Users/jnst/.pyenv/versions/miniconda2-latest:
#
conda                     4.2.12                   py27_0
conda-env                 2.6.0                         0
enum34                    1.1.6                    py27_0
openssl                   1.0.2j                        0
pip                       9.0.1                    py27_0
pycosat                   0.6.1                    py27_1
pycrypto                  2.6.1                    py27_4
python                    2.7.12                        1
readline                  6.2                           2
requests                  2.11.1                   py27_0
ruamel_yaml               0.11.14                  py27_0
setuptools                27.2.0                   py27_0
sqlite                    3.13.0                        0
tk                        8.5.18                        0
wheel                     0.29.0                   py27_0
yaml                      0.1.6                         0
zlib                      1.2.8                         3

全部入りが Anaconda で、データサイエンティスト向けのパッケージが充実してるらしいけど自分は必要ないため、Miniconda をいれることにする。

Python2 系の最新をインストール

バージョン指定もできるが、末尾に latest で最新をいれる書き方もできる。

$ pyenv install miniconda2-latest

利用する Python 環境を変更

global コマンドで設定。

$ pyenv global miniconda2-latest

利用中のバージョン確認

versions コマンドでインストールされている環境一覧がわかる。

$ pyenv versions
  system
* miniconda2-latest (set by /Users/jnst/.pyenv/version)
$ python -V
Python 2.7.12 :: Continuum Analytics, Inc.

conda の使い方

まず condapyenv のように Python 自体のバージョン管理もできるが、pyenv で管理する方が楽そうなので conda はパッケージ管理マネージャのみとして利用することにする。
いろいろインストールして何かよくわからなくなったら pyenv uninstall <version> すればキレイさっぱりと最初からやり直せる。

コマンド一覧の確認。

$ conda help

Fabric を探す。

$ conda search fabric

Fabric の最新をインストール。

$ conda install fabric

conda install fabric=1.11.1 のようなバージョン指定もできる。公式ドキュメントもわかりやすい。

Fabric が使えることを確認。

$ fab -V
Fabric 1.11.1
Paramiko 1.16.0