どせいたんさき。

ナスダヨー

virtualenv でテンポラリな Python 解析環境を用意する

目的

レンタルした解析用サーバに計算に必要な Python パッケージを揃えたい.システムインストールすることはできないので pyenvvirtualenv を用いてローカルに解析環境を構築する.

環境構築

pyenv のダウンロードとインストール

pyenv と virtualenv のインストール作業は以下の通り.解析用サーバには git が入っていたので難なく導入できた.

git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv
git clone https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv.git ~/.pyenv/plugins/pyenv-virtualenv
export PYENV_ROOT=$HOME/.pyenv
export PATH=$PYENV_ROOT/bin:$PATH
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

ローカルに Python をインストール

システムにもともとインストールされていた Python のバージョンは以下の通り.

python -V
# Python 2.7.11

pyenv install -l と実行するとインストール可能なバージョンがリストアップされる.ここでは 2.7 系でもっとも新しい 2.7.12 を選択した.この状態で pip を更新しておくとよい.

pyenv install -l
pyenv install 2.7.12
pyenv rehash
pyenv shell 2.7.12
pip install --upgrade pip

この 2.7.12 をもとにして virtualenv を作成する.

pyenv virtualenv 2.7.12 hoge
pyenv versions
#   system
#   2.7.12
#   2.7.12/envs/hoge
# * hoge (set by PYENV_VERSION environment variable)

作成した virtualenv に移行して pip でパッケージをインストールする.*1

pip install astropy numpy pandas
pip install scipy matplotlib jupyter
pip install pystan scikit-learn

# TensorFlow
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/\
linux/cpu/tensorflow-0.10.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.whl

参考資料

*1:ちなみに RHEL6 だったので TensorFlow はそのままでは動かずいちょっと面倒な設定をする必要があった.この件については別記事で.