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          Mac 下如何搭建管理 Python 開發環境

          • 發布: mlbee
          • 來源:機器學習小蜜蜂
          • 時間:2017-12-08 17:06

          -- 寫在機器學習實戰之前

          為了更好的學習機器學習,本篇將介紹 mac 下如何搭建管理 Python 開發環境。使用 Anaconda 進行 Python2/3 隔離和科學計算包管理;使用 Jupyter Notebook 進行 Python 開發。

          重置 macOS Python

          macOS Sierra 自帶的版本是 Python2,通常位于 /usr/bin/python, 即便是 root 權限,也無法刪除。當然,由于諸多系統軟件依賴 Python2,也不建議刪除。

          Python 允許多版本共存,并且目前 Python 有眾多包管理利器,諸如:celler、pip,aconda 等。

          為了更好地管理 Python 環境,我們先把其他各個渠道的 Python 版本,統統刪掉(通常位于 /usr/local/bin)。

          以 Python2.7 為例,具體步驟:

          1. 刪除 Python 2.7 Framework

          確定刪除 /usr/local/bin/python。進入 /usr/local/bin,確定真身。


          原來,位于 ../Cellar/python, 刪除之。


          2. 清除軟鏈接


          3. 清除 相關 profile files 中的 PATH 等環境變量

          安裝 Anaconda

          Anaconda 是什么?

          Anaconda is the leading open data science platform powered by Python. The open source version of Anaconda is a high performance distribution of Python and R and includes over 100 of the most popular Python, R and Scala packages for data science.

          Additionally, you'll have access to over 720 packages that can easily be installed with conda, our renowned package, dependency and environment manager, that is included in Anaconda. See the packages included with Anaconda and the Anaconda changelog。

          Anaconda 其實用于科學計算的 Python 發行版 (不僅限于 Python),集成了100多個科學計算包及其依賴。

          Conda

          Anaconda 集成了 Conda, Conda 解決了Python的不同版本隔離(環境管理)和包管理。

          環境管理


          可以看出安裝的 env 都放在 ~/anaconda/envs 路徑下。

          包管理


          值得注意的是,conda 將 python、conda 本身看成 package,及其方便管理。

          添加鏡像


          可以在 anaconda 查看,aconda 可視化配置


          Spark 環境搭建

          Spark 安裝非常簡單,直接解壓,just run it。 按照習慣,在 /usr/local/bin 創建一個軟鏈。

          sudo ln -s /Applications/spark-2.1.0/bin/pyspark pyspark

          需要注意的兩點:

          1. Spark runs on Java 7+, Python 2.6+/3.4+。但是 Python 3.6.0 有問題(詳見:Unable to run pyspark &PySpark does not work with Python 3.6.0 )。

          2. 配置 /ect/hosts 將本機掛到 localhost 上面去。

          IPython and Jupyter Notebooks

          PYSPARK_PYTHON: 指定 python 的版本

          PYSPARK_DRIVER_PYTHON:指定 python 的 driver

          PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS: 指定 python 的 driver note

          命令:

          PYSPARK_PYTHON=python PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" pyspark

          在jupyter notebook 中完美執行。

          測試代碼:計算詞頻

          %matplotlib inline

          %numpy inline

          import numpy as np

          import matplotlib.pyplot as plt

          textFile = sc.textFile("test.note")

          textFile.count()

          wordCounts = textFile.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a+b)

          wordCountDict = dict(wordCounts.take(10))

          bar_width = 0.35

          opacity = 0.4

          n_groups = len(wordCountDict.keys())

          fig, ax = plt.subplots()

          index = np.arange(n_groups)

          print index + bar_width

          plt.bar(index, tuple(wordCountDict.values()), bar_width, alpha=opacity, color='b')

          plt.xlabel('Word')

          plt.ylabel('Count')

          plt.title('WordCount')

          plt.xticks(index + bar_width, tuple(wordCountDict.keys()) )

          plt.ylim(0, 50)

          plt.legend()

          plt.tight_layout()

          plt.show()

          參考:

          1. How to uninstall Python 2.7 on a Mac OS X 10.6.4?

          2. Using Jupyter on Apache Spark: Step-by-Step with a Terabyte of Reddit Data

          3. Running Spark Applications Using IPython and Jupyter Notebooks

          (注:本文是作者一篇舊文,https://gnudennis.github.io/land-ml/python-env-best-prictice/)

          本文內容轉載自網絡,本著分享與傳播的原則,版權歸原作者所有,如有侵權請聯系我們進行刪除!

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