前書き
データサイエンスと機械学習のワークフロー向けに設計されたAnacondaは、オープンソースのパッケージマネージャー、環境マネージャー、PythonおよびRプログラミング言語の配布です。 通常、大規模なデータ処理、科学計算、予測分析に使用されます。
1,000を超えるデータサイエンスパッケージのコレクションを提供するAnacondaは、無料と有料の両方のエンタープライズバージョンで利用できます。 Anacondaディストリビューションには、conda
コマンドラインユーティリティが付属しています。 公式のAnaconda Documentationを読むことで、アナコンダとconda
について詳しく知ることができます。
このチュートリアルでは、Ubuntu 18.04サーバーにAnacondaのPython 3バージョンをインストールする方法を説明します。
前提条件
このガイドを始める前に、サーバーにsudo特権を持つ非rootユーザーがセットアップされている必要があります。
この前提条件は、Ubuntu 18.04 initial server setup guideを完了することで達成できます。
Anacondaのインストール
Anacondaをインストールする最良の方法は、最新のAnacondaインストーラーのbashスクリプトをダウンロードし、検証してから実行することです。
Anaconda Downloads pageでPython3用のAnacondaの最新バージョンを見つけます。 執筆時点では、最新バージョンは2019.03ですが、使用可能な場合は最新の安定バージョンを使用する必要があります。
次に、サーバーの/tmp
ディレクトリに移動します。 これは、Anaconda bashスクリプトなどの一時的なアイテムをダウンロードするのに適したディレクトリであり、実行後には必要ありません。
cd /tmp
curl
を使用して、AnacondaWebサイトからコピーしたリンクをダウンロードします。
curl -O https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
これで、SHA-256チェックサムを介した暗号化ハッシュ検証により、インストーラーのデータ整合性を検証できます。 スクリプトのファイル名とともにsha256sum
コマンドを使用します。
sha256sum Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
次のような出力が表示されます。
Output45c851b7497cc14d5ca060064394569f724b67d9b5f98a926ed49b834a6bb73a Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
適切なAnacondaバージョンのAnaconda with Python 3 on 64-bit Linux pageで利用可能なハッシュに対して出力を確認する必要があります。 出力がsha2561
行に表示されるハッシュと一致する限り、問題ありません。
これで、スクリプトを実行できます。
bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
次の出力が表示されます。
Output
Welcome to Anaconda3 2019.03
In order to continue the installation process, please review the license
agreement.
Please, press ENTER to continue
>>>
ENTER
を押して続行し、ENTER
を押してライセンスを読み通します。 ライセンスの読み取りが完了すると、ライセンス条項を承認するよう求められます。
OutputDo you approve the license terms? [yes|no]
同意する限り、yes
と入力します。
この時点で、インストールの場所を選択するよう求められます。 ENTER
を押してデフォルトの場所を受け入れるか、別の場所を指定して変更することができます。
OutputAnaconda3 will now be installed into this location:
/home/sammy/anaconda3
- Press ENTER to confirm the location
- Press CTRL-C to abort the installation
- Or specify a different location below
[/home/sammy/anaconda3] >>>
インストールプロセスが続行されます。 時間がかかる場合があることに注意してください。
インストールが完了すると、次の出力が表示されます。
Output...
installation finished.
Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location
to PATH in your /home/sammy/.bashrc ? [yes|no]
[no] >>>
conda
コマンドを使用できるように、yes
と入力します。 次に、次の出力が表示されます。
OutputAppending source /home/sammy/anaconda3/bin/activate to /home/sammy/.bashrc
A backup will be made to: /home/sammy/.bashrc-anaconda3.bak
...
これで、~/.bashrc
ファイルを入手してインストールをアクティブ化できます。
source ~/.bashrc
それが済んだら、conda
コマンドを使用して、たとえばlist
を使用して、インストールを確認できます。
conda list
Anacondaのインストールで利用可能なすべてのパッケージの出力を受け取ります。
Output# packages in environment at /home/sammy/anaconda3:
#
# Name Version Build Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py37_0
alabaster 0.7.12 py37_0
anaconda 2019.03 py37_0
...
Anacondaがインストールされたので、Anaconda環境のセットアップに進むことができます。
Anaconda環境のセットアップ
Anaconda仮想環境を使用すると、必要なPythonバージョンとパッケージによってプロジェクトを整理できます。 設定する各Anaconda環境に対して、使用するPythonのバージョンを指定し、関連するすべてのプログラミングファイルをそのディレクトリ内にまとめることができます。
最初に、使用できるPythonのバージョンを確認します。
conda search "^python$"
Python 3とPython 2の両方のバージョンを含む、ターゲットにできるさまざまなバージョンのPythonで出力を受け取ります。 このチュートリアルではPython 3でAnacondaを使用しているため、Python 3バージョンのパッケージにのみアクセスできます。
Python 3の最新バージョンを使用して環境を作成しましょう。 これは、バージョン3をpython
引数に割り当てることで実現できます。 環境をmy_envと呼びますが、特に環境を使用して複数のバージョンのPythonにアクセスする場合は、環境にわかりやすい名前を使用することをお勧めします。
conda create --name my_env python=3
ダウンロードされたものとインストールされるパッケージに関する情報を含む出力を受け取り、y
またはn
を続行するように求められます。 同意する限り、y
と入力します。
conda
ユーティリティは、環境のパッケージをフェッチし、完了したときに通知します。
次を入力して、新しい環境をアクティブにできます。
conda activate my_env
環境をアクティブにすると、コマンドプロンプトのプレフィックスが変更されます。
環境内で、使用する予定のPythonのバージョンを使用していることを確認できます。
python --version
OutputPython 3.7 :: Anaconda, Inc.
Anaconda環境を無効にする準備ができたら、次のように入力して無効にすることができます。
conda deactivate
同じ結果を得るには、単語source
を.
に置き換えることができることに注意してください。
Pythonのより具体的なバージョンをターゲットにするには、次のように、3.5
のように特定のバージョンをpython
引数に渡すことができます。
conda create -n my_env35 python=3.5
次のコマンドを使用して、それぞれの環境内で同じブランチに沿ってPythonのバージョンを更新できます(Python 3.5.1をPython 3.5.2に更新する場合など)。
conda update python
より具体的なバージョンのPythonをターゲットにする場合は、python=3.3.2
のように、それをpython
引数に渡すことができます。
このコマンドで設定したすべての環境を検査できます。
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
アスタリスクは、現在アクティブな環境を示します。
conda create
で作成する各環境には、いくつかのデフォルトパッケージが付属しています。
-
openssl
-
pip
-
python
-
readline
-
setuptools
-
sqlite
-
tk
-
wheel
-
xz
-
zlib
次のコマンドを使用して、たとえばnumpy
などのパッケージを追加できます。
conda install --name my_env35 numpy
作成時にnumpy
環境が必要であることがわかっている場合は、conda create
コマンドでそれをターゲットにできます。
conda create --name my_env python=3 numpy
特定のプロジェクトで作業をしておらず、関連する環境がそれ以上必要ない場合は、削除できます。 これを行うには、次を入力します。
conda remove --name my_env35 --all
これで、conda info --envs
コマンドを入力すると、削除した環境が一覧表示されなくなります。
Anacondaの更新
Anacondaが最新であることを定期的に確認して、すべての最新パッケージリリースで作業するようにしてください。
これを行うには、最初にconda
ユーティリティを更新する必要があります。
conda update conda
プロンプトが表示されたら、y
と入力して更新を続行します。
conda
の更新が完了したら、Anacondaディストリビューションを更新できます。
conda update anaconda
再度、プロンプトが表示されたら、y
と入力して続行します。
これにより、conda
とAnacondaの最新リリースを使用していることが保証されます。
Anacondaのアンインストール
Anacondaを使用しなくなり、アンインストールする必要がある場合は、anaconda-clean
モジュールから開始する必要があります。これにより、Anacondaをアンインストールするときに構成ファイルが削除されます。
conda install anaconda-clean
プロンプトが表示されたら、y
と入力します。
インストールしたら、次のコマンドを実行できます。 それぞれを削除する前に、y
に答えるように求められます。 プロンプトを表示したくない場合は、コマンドの最後に--yes
を追加します。
anaconda-clean
これにより、ホームディレクトリに.anaconda_backup
というバックアップフォルダも作成されます。
OutputBackup directory: /home/sammy/.anaconda_backup/2018-05-23T213826
次のコマンドを入力して、Anacondaディレクトリ全体を削除できるようになりました。
rm -rf ~/anaconda3
最後に、Anacondaが追加した.bashrc
ファイルからPATH行を削除できます。 これを行うには、まずnanoなどのテキストエディターを開きます。
nano ~/.bashrc
次に、ファイルの最後までスクロールするか(これが最近のインストールの場合)、CTRL + W
と入力してAnacondaを検索します。 export PATH
行を削除またはコメントアウトします。
/home/sammy/.bashrc
...
# added by Anaconda3 installer
export PATH="/home/sammy/anaconda3/bin:$PATH"
ファイルの編集が完了したら、CTRL + X
と入力して終了し、y
と入力して変更を保存します。
これで、Anacondaがサーバーから削除されました。
結論
このチュートリアルでは、Anacondaのインストール、conda
コマンドラインユーティリティの操作、環境のセットアップ、Anacondaの更新、および不要になった場合のAnacondaの削除について説明しました。
Anacondaを使用すると、データサイエンス、科学計算、分析、大規模データ処理のワークロードを管理できます。 ここから、data analysisとmachine learningのチュートリアルをチェックして、使用できるさまざまなツールと実行できるプロジェクトについて詳しく知ることができます。