序章

用途の広いプログラミング言語であるPythonは、さまざまなプログラミングプロジェクトに使用できます。 英国のお笑いグループのモンティパイソンに触発されて、Pythonの背後にある開発チームは、楽しく使える言語を作りたいと考えていました。 多くの異なるアプリケーションでますます人気が高まっている言語であるPythonは、初心者にも経験豊富な開発者にも最適です。

このチュートリアルでは、CentOS8クラウドサーバーにPython3をインストールし、コマンドラインからプログラミング環境をセットアップする方法について説明します。

前提条件

root以外のスーパーユーザーアカウントを持つCentOS8サーバーが必要になります。

これを設定するには、CentOS8初期サーバー設定ガイドに従ってください。

ステップ1—システムの準備

インストールを開始する前に、デフォルトのシステムアプリケーションを更新して、最新バージョンが利用可能であることを確認しましょう。

オープンソースのパッケージマネージャーツールDNFを使用します。これは、Yellowdog Updaterの次世代バージョンであるModified(つまり、yum[]のDandifiedYUMの略です。 X188X])。 DNFはパッケージマネージャーであり、CentOSなどのRedHatベースのLinuxシステムのデフォルトのパッケージマネージャーになっています。 サーバー上のソフトウェアパッケージをインストール、更新、および削除できます。

まず、次のコマンドを実行して、パッケージマネージャーが最新であることを確認しましょう。

  1. sudo dnf update -y

The -y フラグは、変更を行っていることをシステムに警告するために使用され、端末が確認を求めるプロンプトを表示しないようにします。

すべてがインストールされると、セットアップが完了し、Python3のインストールに進むことができます。

ステップ2—Python3のインストールとセットアップ

CentOSは、安定性を主な焦点とするRHEL(Red Hat Enterprise Linux)から派生しています。 このため、テスト済みの安定したバージョンのアプリケーションは、システムおよびダウンロード可能なパッケージで最も一般的に見られるものです。したがって、CentOSパッケージマネージャーを使用すると、最新リリースよりも古いバージョンのPythonを見つけることができます。

  1. sudo dnf install python3 -y

このプロセスが完了すると、バージョン番号を次のように確認することで、インストールが成功したことを確認できます。 python3 指図:

  1. python3 -V

Python 3のバージョンが正常にインストールされると、次の出力が表示されます。

Output
Python 3.6.8

次に、CentOS開発ツールをインストールします。これを使用して、ソースコードからソフトウェアをビルドおよびコンパイルできます。

  1. sudo dnf -y groupinstall development

これをインストールしたら、次のセクションでPython開発プロジェクトを設定する方法について説明します。

ステップ3—仮想環境のセットアップ

Pythonをインストールし、システムをセットアップしたら、venvを使用してプログラミング環境を作成できます。

仮想環境を使用すると、Pythonプロジェクト用にコンピューター上に分離されたスペースを確保でき、各プロジェクトが他のプロジェクトを中断しない独自の依存関係のセットを持つことができます。

プログラミング環境を設定すると、Pythonプロジェクトだけでなく、さまざまなパッケージやバージョンをより細かく制御できます。 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、基本的にサーバー上のディレクトリまたはフォルダであり、環境として設定するためのいくつかのスクリプトがあります。

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、を使用して新しいディレクトリを作成します mkdir、のように:

  1. mkdir environments
  2. cd environments

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。 自分にとって意味のある環境名を使用する必要があります。ここではそれを呼んでいます。 my_env.

  1. python3 -m venv my_env

この場合、環境は my_env であり、この新しいディレクトリには、 ls そのディレクトリのコマンド:

Output
bin include lib lib64 pyvenv.cfg

これらのファイルを組み合わせることで、Pythonの作業をローカルマシンのより広いコンテキストから分離し、システムファイルとプロジェクトファイルが混在しないようにします。 これは、バージョン管理と、各プロジェクトが必要な特定のパッケージにアクセスできるようにするための良い方法です。

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行できます。 bin ディレクトリ:

  1. source my_env/bin/activate

これで、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。

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。

Pythonパッケージマネージャーpipは既にインストールされています。 Pythonで使用するためのツールであり、 pip を使用して、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します。 次のように入力して、Pythonパッケージをインストールできます。

  1. sudo pip install package_name

ここ、 package_name 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、コマンドを使用してインストールできます。 pip install numpy.

注:仮想環境内では、次のコマンドを使用できます python それ以外の python3、 と pip それ以外の pip3. 環境外のマシンでPython3またはpip3を使用する場合は、 python3pip3 コマンドのみ。

これらの手順を実行すると、仮想環境を使用できるようになります。

ステップ4—「Hello、World!」を作成するプログラム

仮想環境がセットアップされたので、従来の「Hello、World!」を作成しましょう。 インストールをテストするプログラム。 これにより、環境が機能していることを確認し、Pythonに慣れていない場合は、Pythonに慣れることができます。

これを行うには、 vi 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。

  1. vi hello.py

ターミナルウィンドウにテキストファイルが開いたら、次のように入力する必要があります i 挿入モードに入ると、最初のプログラムを作成できます。

print("Hello, World!")

今押します ESC 挿入モードを終了します。 次に、 :x それから ENTER ファイルを保存して終了します。

これで、プログラムを実行する準備が整いました。

  1. python hello.py

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。

Output
Hello, World!

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

結論

おめでとう! この時点で、CentOS8サーバーにPython3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。

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特に機械学習プロジェクトについては、 Python Machine Learning ProjectseBookを参照してください。