So installieren Sie die Anaconda Python-Distribution unter Debian 9

Einführung

Anaconda ist ein Open-Source-Paketmanager, Umgebungsmanager und Distributor der Programmiersprachen Python und R. Es wurde für Data Science- und maschinelle Lernworkflows entwickelt und wird häufig für umfangreiche Datenverarbeitung, wissenschaftliches Rechnen und prädiktive Analysen verwendet.

Anaconda ist sowohl als kostenlose als auch als kostenpflichtige Enterprise-Version erhältlich und bietet eine Sammlung von über 1.000 Data Science-Paketen. Die Anaconda-Distribution wird mit dem Befehlszeilenprogramm "+ conda " ausgeliefert. Sie können mehr über Anaconda und " conda +" erfahren, indem Sie die offizielle Anaconda Documentation lesen.

Dieses Tutorial führt Sie durch die Installation der Python 3-Version von Anaconda auf einem Debian 9-Server.

Voraussetzungen

Bevor Sie mit diesem Handbuch beginnen, sollten Sie einen Nicht-Root-Benutzer mit Sudo-Berechtigungen auf Ihrem Server eingerichtet haben.

Sie können diese Voraussetzung erfüllen, indem Sie unsere https://www.digitalocean.com/community/tutorials/initial-server-setup-with-debian-9[Debian 9-Handbuch zur Ersteinrichtung des Servers ausfüllen.

Anaconda installieren

Die beste Möglichkeit, Anaconda zu installieren, besteht darin, das neueste Bash-Skript für das Anaconda-Installationsprogramm herunterzuladen, es zu überprüfen und dann auszuführen.

Die neueste Version von Anaconda für Python 3 finden Sie auf der Seite * Downloads * unter https://www.anaconda.com [Anaconda-Homepage]. Zum Zeitpunkt des Schreibens ist die neueste Version 5.2, Sie sollten jedoch eine spätere stabile Version verwenden, sofern diese verfügbar ist.

Wechseln Sie anschließend in das Verzeichnis "+ / tmp +" auf Ihrem Server. In diesem Verzeichnis können Sie kurzlebige Elemente wie das Anaconda-Bash-Skript herunterladen, die wir nach dem Ausführen nicht mehr benötigen.

cd /tmp

Wir verwenden das Befehlszeilentool "+ curl ", um das Skript herunterzuladen. Installieren Sie ` curl +`:

sudo apt install curl

Verwenden Sie nun "+ curl +", um den von der Anaconda-Website kopierten Link herunterzuladen:

curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3--Linux-x86_64.sh

Wir können jetzt die Datenintegrität des Installationsprogramms mit kryptografischer Hash-Überprüfung über die SHA-256-Prüfsumme überprüfen. Wir verwenden den Befehl "+ sha256sum +" zusammen mit dem Dateinamen des Skripts:

sha256sum Anaconda3--Linux-x86_64.sh

Sie erhalten eine Ausgabe, die ungefähr so aussieht:

Output

Sie sollten die Ausgabe mit den Hashes vergleichen, die unter Anaconda mit Python 3 auf 64-Bit-Linux-Seite für Ihre entsprechende Anaconda-Version verfügbar sind . Solange Ihre Ausgabe mit dem in der Zeile "+ sha2561 +" angezeigten Hash übereinstimmt, können Sie loslegen.

Jetzt können wir das Skript ausführen:

bash Anaconda3--Linux-x86_64.sh

Sie erhalten folgende Ausgabe:

Output
Welcome to Anaconda3 5.2.0

In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>

Drücken Sie + ENTER +, um fortzufahren, und drücken Sie dann + ENTER +, um die Lizenz zu lesen. Sobald Sie die Lizenz gelesen haben, werden Sie aufgefordert, die Lizenzbedingungen zu genehmigen:

OutputDo you approve the license terms? [yes|no]

Solange Sie damit einverstanden sind, geben Sie "+ yes +" ein.

Zu diesem Zeitpunkt werden Sie aufgefordert, den Installationsort auszuwählen. Sie können + ENTER + drücken, um den Standardspeicherort zu akzeptieren, oder einen anderen Speicherort angeben, um ihn zu ändern.

OutputAnaconda3 will now be installed into this location:
/home//anaconda3

 - Press ENTER to confirm the location
 - Press CTRL-C to abort the installation
 - Or specify a different location below

[/home//anaconda3] >>>

Der Installationsvorgang wird fortgesetzt. Beachten Sie, dass dies einige Zeit dauern kann.

Nach Abschluss der Installation erhalten Sie die folgende Ausgabe:

Output...
installation finished.
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/sammy/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>

Geben Sie "+ yes " ein, damit Sie den Befehl " conda +" verwenden können. Sie erhalten als Nächstes die folgende Ausgabe:

OutputAppending source /home/sammy/anaconda3/bin/activate to /home/sammy/.bashrc
A backup will be made to: /home/sammy/.bashrc-anaconda3.bak
...

Schließlich erhalten Sie die folgende Aufforderung, ob Sie Visual Studio Code (oder VSCode) herunterladen möchten, einen kostenlosen Open-Source-Editor für Code, der von Microsoft entwickelt wurde und unter Linux ausgeführt werden kann. Weitere Informationen zum Editor finden Sie auf der Website official Visual Studio Code.

An dieser Stelle können Sie entscheiden, ob Sie den Editor jetzt herunterladen möchten oder nicht, indem Sie "+ yes " oder " no +" eingeben.

Anaconda is partnered with Microsoft! Microsoft VSCode is a streamlined
code editor with support for development operations like debugging, task
running and version control.

To install Visual Studio Code, you will need:
 - Administrator Privileges
 - Internet connectivity

Visual Studio Code License: https://code.visualstudio.com/license

Do you wish to proceed with the installation of Microsoft VSCode? [yes|no]
>>>

Um die Installation zu aktivieren, sollten Sie die Datei + ~ / .bashrc + verwenden:

source ~/.bashrc

Danach können Sie Ihre Installation überprüfen, indem Sie den Befehl + conda + verwenden, beispielsweise mit + list +:

conda list

Sie erhalten die Ausgabe aller Pakete, die Sie über die Anaconda-Installation erhalten haben:

Output# packages in environment at /home/sammy/anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0            py36he11e457_0
alabaster                 0.7.10           py36h306e16b_0
anaconda                  5.2.0                    py36_3
...

Nachdem Anaconda installiert ist, können wir die Anaconda-Umgebungen einrichten.

Anaconda-Umgebungen einrichten

In virtuellen Anaconda-Umgebungen können Sie Projekte nach Python-Versionen und benötigten Paketen organisieren. Für jede von Ihnen eingerichtete Anaconda-Umgebung können Sie angeben, welche Version von Python verwendet werden soll, und alle zugehörigen Programmdateien in diesem Verzeichnis zusammenfassen.

Zuerst können wir überprüfen, welche Python-Versionen für uns verfügbar sind:

conda search "^python$"

Sie erhalten die Ausgabe mit den verschiedenen Versionen von Python, auf die Sie abzielen können, einschließlich der Versionen Python 3 und Python 2. Da wir in diesem Tutorial die Anaconda mit Python 3 verwenden, haben Sie nur Zugriff auf die Python 3-Versionen von Paketen.

Erstellen wir eine Umgebung mit der neuesten Version von Python 3. Dies erreichen wir, indem wir dem Argument + python + die Version 3 zuweisen. Wir nennen die Umgebung, aber Sie möchten wahrscheinlich einen aussagekräftigeren Namen für Ihre Umgebung verwenden, insbesondere wenn Sie Umgebungen verwenden, um auf mehr als eine Version von Python zuzugreifen.

conda create --name  python=3

Wir erhalten eine Ausgabe mit Informationen darüber, was heruntergeladen und welche Pakete installiert werden. Anschließend werden wir aufgefordert, mit "+ y " oder " n " fortzufahren. Solange Sie damit einverstanden sind, geben Sie " y +" ein.

Das Dienstprogramm "+ conda +" ruft jetzt die Pakete für die Umgebung ab und teilt Ihnen mit, wann sie abgeschlossen sind.

Sie können Ihre neue Umgebung aktivieren, indem Sie Folgendes eingeben:

source activate

Wenn Ihre Umgebung aktiviert ist, ändert sich Ihr Eingabeaufforderungspräfix:

In der Umgebung können Sie überprüfen, ob Sie die Version von Python verwenden, die Sie verwenden wollten:

python --version

OutputPython 3.7.0 :: Anaconda, Inc.

Wenn Sie bereit sind, Ihre Anaconda-Umgebung zu deaktivieren, können Sie Folgendes eingeben:

source deactivate

Beachten Sie, dass Sie das Wort "+ source " durch ". +" Ersetzen können, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen.

Um auf eine spezifischere Version von Python abzuzielen, können Sie eine bestimmte Version an das Argument "+ Python " übergeben, z. B. " 3.5 +":

conda create -n my_env35 python=3.5

Sie können Ihre Version von Python über denselben Zweig (wie beim Aktualisieren von Python 3.5.1 auf Python 3.5.2) in einer entsprechenden Umgebung mit dem folgenden Befehl aktualisieren:

conda update python

Wenn Sie auf eine spezifischere Version von Python abzielen möchten, können Sie dies an das Argument "+ Python " übergeben, wie in " Python = 3.3.2 +".

Mit diesem Befehl können Sie alle Umgebungen untersuchen, die Sie eingerichtet haben:

conda info --envs

Output# conda environments:
#
base                  *  /home/sammy/anaconda3
my_env                   /home/sammy/anaconda3/envs/my_env
my_env35                 /home/sammy/anaconda3/envs/my_env35

Das Sternchen zeigt die aktuell aktive Umgebung an.

Jede Umgebung, die Sie mit "+ conda create +" erstellen, wird mit mehreren Standardpaketen geliefert:

+ openssl +
+ pip +
+ Python
+ readline +
+ setuptools +
+ sqlite +
+ tk +
+ Rad +
+ xz +
+ zlib +

Mit dem folgenden Befehl können Sie zusätzliche Pakete hinzufügen, z. B. "+ numpy +":

conda install --name my_env35

Wenn Sie wissen, dass Sie bei der Erstellung eine "+ numpy " -Umgebung möchten, können Sie diese in Ihrem " conda create +" -Befehl als Ziel angeben:

conda create --name my_env python=3 numpy

Wenn Sie nicht mehr an einem bestimmten Projekt arbeiten und die zugehörige Umgebung nicht mehr benötigen, können Sie sie entfernen. Geben Sie dazu Folgendes ein:

conda remove --name  --all

Wenn Sie jetzt den Befehl + conda info --envs + eingeben, wird die Umgebung, die Sie entfernt haben, nicht mehr aufgelistet.

Aktualisieren von Anaconda

Sie sollten regelmäßig sicherstellen, dass Anaconda auf dem neuesten Stand ist, damit Sie mit den neuesten Paketversionen arbeiten können.

Dazu müssen Sie zuerst das Dienstprogramm + conda + aktualisieren:

conda update conda

Wenn Sie dazu aufgefordert werden, geben Sie "+ y +" ein, um mit der Aktualisierung fortzufahren.

Sobald das Update von + conda + abgeschlossen ist, können Sie die Anaconda-Distribution aktualisieren:

conda update anaconda

Wenn Sie erneut dazu aufgefordert werden, geben Sie "+ y +" ein, um fortzufahren.

Dies stellt sicher, dass Sie die neuesten Versionen von "+ conda +" und "Anaconda" verwenden.

Anaconda deinstallieren

Wenn Sie Anaconda nicht mehr verwenden und feststellen, dass Sie es deinstallieren müssen, sollten Sie mit dem Modul "+ anaconda-clean +" beginnen, mit dem Konfigurationsdateien entfernt werden, wenn Sie Anaconda deinstallieren.

conda install anaconda-clean

Geben Sie "+ y +" ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Nach der Installation können Sie den folgenden Befehl ausführen. Sie werden aufgefordert, "+ y " zu beantworten, bevor Sie die einzelnen löschen. Wenn Sie nicht dazu aufgefordert werden möchten, fügen Sie am Ende Ihres Befehls " - yes +" hinzu:

anaconda-clean

Dadurch wird auch ein Sicherungsordner mit dem Namen "+ .anaconda_backup +" in Ihrem Ausgangsverzeichnis erstellt:

OutputBackup directory: /home/sammy/.anaconda_backup/

Sie können jetzt Ihr gesamtes Anaconda-Verzeichnis entfernen, indem Sie den folgenden Befehl eingeben:

rm -rf ~/anaconda3

Schließlich können Sie die PATH-Zeile aus Ihrer von Anaconda hinzugefügten + .bashrc + -Datei entfernen. Öffnen Sie dazu zunächst einen Texteditor wie nano:

nano ~/.bashrc

Scrollen Sie dann bis zum Ende der Datei (falls dies eine aktuelle Installation ist) oder geben Sie "+ STRG + W " ein, um nach Anaconda zu suchen. Löschen oder kommentieren Sie die Zeile ` export PATH +` aus:

/home/sammy/.bashrc

...
# added by Anaconda3 installer
export PATH="/home/sammy/anaconda3/bin:$PATH"

Wenn Sie mit dem Bearbeiten der Datei fertig sind, geben Sie zum Beenden "+ STRG + X " und zum Speichern der Änderungen " y +" ein.

Anaconda ist jetzt von Ihrem Server entfernt.

Fazit

Dieses Tutorial führte Sie durch die Installation von Anaconda, wobei Sie mit dem Befehlszeilenprogramm "+ conda +" arbeiteten, Umgebungen einrichteten, Anaconda aktualisierten und Anaconda löschten, wenn Sie es nicht mehr benötigen.

Mit Anaconda können Sie Workloads für Data Science, Scientific Computing, Analytics und umfangreiche Datenverarbeitung verwalten. Von hier aus können Sie unsere Tutorials unter data analysis und https://www.digitalocean.com/community/tags/machine- abrufen. Lernen / Tutorials [maschinelles Lernen], um mehr über die verschiedenen Tools und Projekte zu erfahren, die Sie verwenden können.

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