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であるモンティパイソンに触発されたPythonの開発チームは、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

-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したら、python3コマンドを使用してバージョン番号を確認することにより、インストールが成功したことを確認できます。

  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スクリプトがいくつかあります。

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、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す。

  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。 わかりやすい環境名を使用する必要があります。ここでは、my_envと呼びます。

  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、そのディレクトリでlsコマンドを使用した場合に表示できるいくつかの項目が含まれています。

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、binディレクトリで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。

  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pip install numpyを使用してインストールできます。

注:仮想環境内では、python3の代わりにpythonコマンドを使用でき、pip3の代わりにpipコマンドを使用できます。 環境外のマシンでPython3またはpip3を使用する場合は、python3およびpip3コマンドのみを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でテキストファイルが開いたら、iと入力して挿入モードに入る必要があります。次に、最初のプログラムを作成できます。

print("Hello, World!")

次に、ESCを押して、挿入モードを終了します。 次に、:xと入力し、次にENTERと入力して、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deactivateを入力すると、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。