Автостопом по Python

11 Сторонники такого подхода говорят, что это единственный способ гарантировать, что ничто не сможет переписать старую версию существующей библиотеки и тем самым навредить другому коду ОС, зависимому от версии библиотеки.

12 Для получения более подробной информации обратитесь к инструкции по установке pip (https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html).

13 Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. За более подробной информацией обратитесь к документации Packaging and Distributing Python Projects, PEP 302 и PEP 241.

14 Или IronPython (рассматривается в подразделе «IronPython» раздела «Реализации» главы 1).

15 Вы должны знать хотя бы версию Python, которую планируете использовать, а также требуемую разрядность. Мы рекомендуем 32-битную версию, поскольку все сторонние DLL имеют 32-битную версию, но не все — 64-битную. Самое популярное место, где вы можете найти скомпилированные бинарные файлы, — сайт ресурсов Кристофа Голка (Christoph Gohlke) (http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/). Что касается scikit-learn, Карл Клеффнер (Carl Kleffner) выполняет сборку бинарных файлов с помощью MinGW (https://pypi.anaconda.org/carlkl/simple/) для подготовки к итоговому релизу для PyPI.

16 В Anaconda больше бесплатных функций, он поставляется вместе со Spyder — более качественной IDE. Если вы используете Anaconda, для вас может оказаться полезным предметный указатель бесплатного пакета Anaconda (https://repo.continuum.io/pkgs/) и пакета Canopy (https://www.enthought.com/products/canopy/package-index/).

17 Это означает, что вы на 100 % уверены, что все необходимые DLL и драйверы имеют 64-битную версию.

18 В переменной среды PATH перечислены все возможные каталоги, в которых операционная система будет искать исполняемые программы (например, Python и его сценарии вроде pip).

19 Windows PowerShell предоставляет язык сценариев для командной строки, который напоминает оболочки Unix — пользователи Unix могут работать с ним, не читая руководство, но при этом он имеет функциональность, которую можно применять только в Windows. Создан на основе фреймворка .NET. Более подробную информацию ищите в статье «Using Windows PowerShell от компании Microsoft» (http://bit.ly/using-windows-powershell).

20 Для получения более подробной информации обратитесь к инструкциям по установке pip (https://pip.pypa.io/en/latest/installing.html).

21 Пакеты, которые минимально совместимы с Setuptools, предоставляют достаточно информации для библиотеки, чтобы она могла идентифицировать и получить все зависимые пакеты. Более подробные сведения ищите в документации Packaging and Distributing Python Projects (https://packaging.python.org/en/latest/distributing.html), PEP 302 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0302/) и PEP 241 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0241/).

22 Intel и Anaconda — партнеры (http://bit.ly/announce-anaconda-intel), и все специализированные пакеты компании Intel (https://anaconda.org/intel) доступны только при использовании conda. Однако вы всегда можете выполнить команду conda install pip и применить pip (или pip install conda и использовать conda).

3. Ваша среда разработки

В этой главе приведен обзор текстовых редакторов, интегрированных сред разработки и других инструментов разработки, популярных в настоящий момент.

Мы предпочитаем использовать Sublime Text в качестве редактора и PyCharm/IntelliJ IDEA (оба рассматриваются в следующем разделе) в качестве IDE, но при этом понимаем, что лучший вариант зависит от решаемых вами задач и используемых языков программирования. В этой главе перечислены самые популярные приложения и их достоинства/недостатки.

Для Python не нужны инструменты сборки вроде Make, Java’s Ant или Maven, поскольку это интерпретируемый, а не компилируемый язык23, поэтому мы не будем рассматривать эти вопросы. Но в главе 6 опишем, как использовать Setuptools для упаковки проектов и Sphinx для сборки документации.

Мы также не будем рассматривать системы контроля версий, поскольку они не зависят от языка, но программисты, которые поддерживают реализацию Python, написанную на C (ссылочную), не так уж давно перешли с Mercurial на Git (см. PEP 512 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0512/)). Оригинальное обоснование использования Mercurial в PEP 374 (https://www.python.org/dev/peps/pep-0374/) небольшое, зато представлено сравнение четырех вариантов, популярных в настоящее время: Subversion, Bazaar, Git и Mercurial.

Завершается глава кратким обзором современных способов управления интерпретаторами для воссоздания разных ситуаций, которые могут возникнуть при развертывании, на этапе кодирования.

Текстовые редакторы