Ubuntu 18.04サーバーにPython 3をインストールしてプログラミング環境をセットアップする方法

Pythonは、スクリプティング、自動化、データ分析、機械学習、およびバックエンド開発に強みを持ち、多くのユースケースで活用できる柔軟で汎用性の高いプログラミング言語です。 1991年にイギリスのコメディグループMonty Pythonに触発された名前で最初に公開された開発チームは、Pythonを楽しく使用できる言語にしたいと考えていました。 すぐにセットアップでき、エラーに関するフィードバックがすぐに得られる比較的簡単なスタイルで記述されているため、Pythonは初心者から経験豊富な開発者にとって最適な選択肢です。 言語のPython 3 is the most current versionであり、Pythonの未来と見なされます。

このチュートリアルでは、Ubuntu 18.04サーバーをPython 3プログラミング環境でセットアップします。 サーバーでのプログラミングには多くの利点があり、開発プロジェクト間のコラボレーションをサポートします。 このチュートリアルの一般原則は、Debian Linuxのすべてのディストリビューションに適用されます。

このチュートリアルを完了するには、Ubuntu 18.04サーバーでsudo権限を持つroot以外のユーザーが必要です。 この設定を実現する方法については、manual initial server setup guideを実行するか、automated scriptを実行してください。

ターミナル環境にまだ慣れていない場合は、記事「https://www.digitalocean.com/community/tutorials/an-introduction-to-the-linux-terminal[Linuxターミナルの紹介」を参照してください。 ] "は、端末の方向性を改善するのに役立ちます。

サーバーとユーザーのセットアップが完了したら、準備を始めましょう。

[[step-1 -—- setting-up-python-3]] ==ステップ1— Python3のセットアップ

Ubuntu 18.04およびDebian Linuxの他のバージョンには、Python 3とPython 2の両方がプリインストールされています。 バージョンが最新であることを確認するために、aptコマンドを使用してシステムを更新およびアップグレードして、UbuntuのAdvancedPackagingToolを操作します。

-yフラグは、すべてのアイテムのインストールに同意していることを確認しますが、Linuxのバージョンによっては、システムの更新およびアップグレード時に追加のプロンプトを確認する必要がある場合があります。

プロセスが完了したら、次のように入力して、システムにインストールされているPython 3のバージョンを確認できます。

ターミナルウィンドウに出力が表示され、バージョン番号が通知されます。 この数は異なる場合がありますが、出力は次のようになります。

Pythonのソフトウェアパッケージを管理するために、pipをインストールしましょう。これは、開発プロジェクトで使用する可能性のあるプログラミングパッケージをインストールおよび管理するツールです。 「https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-import-modules-in-python-3 [モジュールをインポートする方法Python 3]。」

Pythonパッケージは、次のように入力してインストールできます。

ここで、package_nameは、Web開発用のDjangoや科学計算用のNumPyなど、任意のPythonパッケージまたはライブラリを参照できます。 したがって、NumPyをインストールする場合は、コマンドpip3 install numpyを使用してインストールできます。

プログラミング環境の堅牢なセットアップを確保するために、インストールするパッケージと開発ツールがいくつかあります。

Pythonをセットアップし、pipおよびその他のツールをインストールしたら、開発プロジェクト用の仮想環境をセットアップできます。

[[step-2 -—- setting-up-a-virtual-environment]] ==ステップ2—仮想環境のセットアップ

仮想環境を使用すると、Pythonプロジェクト用にサーバー上に隔離されたスペースを確保できます。これにより、各プロジェクトが、他のプロジェクトを中断させない独自の依存関係を持つことができます。

プログラミング環境をセットアップすると、Pythonプロジェクトやパッケージのさまざまなバージョンの処理方法をより詳細に制御できます。 これは、サードパーティのパッケージを使用する場合に特に重要です。

必要な数のPythonプログラミング環境をセットアップできます。 各環境は基本的に、サーバーを環境として機能させるためのいくつかのスクリプトを含むサーバー上のディレクトリまたはフォルダーです。

Pythonでプログラミング環境を実現する方法はいくつかありますが、ここでは、標準のPython 3ライブラリの一部であるvenvモジュールを使用します。 次を入力してvenvをインストールしましょう。

これをインストールすると、環境を作成する準備ができました。 Pythonプログラミング環境を配置するディレクトリを選択するか、次のようにmkdirを使用して新しいディレクトリを作成しましょう。

環境を配置するディレクトリに移動したら、次のコマンドを実行して環境を作成できます。

基本的に、pyvenvは、lsコマンドで表示できるいくつかの項目を含む新しいディレクトリを設定します。

これらのファイルを一緒に使用すると、プロジェクトがローカルマシンのより広範なコンテキストから分離され、システムファイルとプロジェクトファイルが混在しなくなります。 これは、バージョン管理のため、および各プロジェクトが必要な特定のパッケージに確実にアクセスできるようにするための良い習慣です。 Python Wheelsは、コンパイルに必要な回数を減らすことでソフトウェアの生産をスピードアップできるPythonのビルドパッケージ形式であり、Ubuntu 18.04shareディレクトリにあります。

この環境を使用するには、この環境をアクティブ化する必要があります。これは、activateスクリプトを呼び出す次のコマンドを入力することで実現できます。

これで、コマンドプロンプトの前に環境の名前が付けられます。この場合はmy_envと呼ばれます。 実行しているDebian Linuxのバージョンによって、プレフィックスの表示が多少異なる場合がありますが、括弧内の環境の名前が最初に表示されるはずです。

このプレフィックスは、環境my_envが現在アクティブであることを通知します。つまり、ここでプログラムを作成すると、この特定の環境の設定とパッケージのみが使用されます。

[.note]＃Note:仮想環境内では、必要に応じて、python3の代わりにコマンドpythonを使用し、pip3の代わりにpipを使用できます。 。 環境外のマシンでPython3を使用する場合は、python3コマンドとpip3コマンドを排他的に使用する必要があります。
＃

これらの手順を実行すると、仮想環境を使用する準備が整います。

[[step-3 -—- creating-a-“ hello-world” -program]] ==ステップ3—“ Hello、World”プログラムの作成

仮想環境が設定されたので、従来の「Hello、World！」プログラムを作成しましょう。 これにより、環境をテストし、まだPythonに慣れていない場合はPythonに慣れる機会が得られます。

これを行うには、nanoなどのコマンドラインテキストエディターを開き、新しいファイルを作成します。

ターミナルウィンドウでテキストファイルが開いたら、プログラムを入力します。

CTRLおよびXキーを入力してnanoを終了し、ファイルを保存するように求められたら、yを押します。

nanoを終了してシェルに戻ったら、プログラムを実行しましょう。

作成したばかりのhello.pyプログラムにより、端末は次の出力を生成するはずです。

環境を終了するには、コマンドdeactivateを入力するだけで、元のディレクトリに戻ります。

おめでとうございます。 この時点で、Debian LinuxサーバーにPython 3プログラミング環境がセットアップされ、コーディングプロジェクトを開始できます！

サーバーではなくローカルマシンを使用している場合は、「https://www.digitalocean.com/community/tutorial_series/how-to-install-and-set-」のオペレーティングシステムに関連するチュートリアルを参照してください。 up-a-local-programming-environment-for-python-3 [Python 3のローカルプログラミング環境をインストールおよびセットアップする方法]シリーズ。

サーバーでソフトウェア開発の準備ができたら、無料のHow To Code in Python 3 eBookを読むか、Programming Project tutorialsを参照して、Pythonでのコーディングについてさらに学習することができます。