ubuntu環境へのpython開発環境構築
以下のサイトを参照して、自分のマシン(Ubuntu 20.04 LTS)にpython開発環境を構築した。
1. UbuntuにAnacondaをインストールしてPythonとJupyter Notebookを動かすまでの手順
2. ubuntu環境でのanaconda3のインストール / condaが使えないとき
- 1のサイトより、anacondaをインストールすると、プロジェクトごとに異なるバージョンのpythonをインストールして使用できるよう「仮想環境」を構築することができる模様。
例えば、「このディレクトリではpython3.5、別のディレクトリではpython3.6使いたい」ときなどがある場合に、作成した仮想環境を切り替えることで同一のパソコン上でも異なるpythonのバージョンやライブラリを使用できるとのこと
仮想環境の有効化に戸惑ったため、以下のサイトを参照した
conda activate の CommandNotFoundError への対処方法jupyter notebookを起動して、pandasをimportしたところ、下記のようなエラーが出た。
ModuleNotFoundError: No module named ‘pandas’
このエラーの対処には下記のサイトを参照した
Anaconda の Jupyter Notebook で ModuleNotFoundError が発生した場合のトラブルシュート
今回はpandasをターミナルからインポートした。
pandasのインストール場所を確認したところ、以下の場所に存在していた。
$find -name pandas
./anaconda3/pkgs/pandas-1.1.5-py36ha9443f7_0/lib/python3.6/site-packages/pandas
./anaconda3/pkgs/pandas-1.2.4-py38h2531618_0/lib/python3.8/site-packages/pandas
./anaconda3/pkgs/astropy-4.2.1-py38h27cfd23_1/lib/python3.8/site-packages/astropy/io/misc/pandas
./anaconda3/envs/my_env/lib/python3.6/site-packages/pandas
./anaconda3/lib/python3.8/site-packages/pandas
./anaconda3/lib/python3.8/site-packages/astropy/io/misc/pandas
確かに仮想環境であるmy_envにpandasパッケージがインポートされていることが確認できた。juypter notebookを起動して、改めてpandasをインポートしてみると、インポートができた。
- jupyter notebookでpandas_profilingのインポートも同様に行う
コーディング開始
import pandas as pd
import pandas_profiling as pdp
X = pd.read_csv('/home/akihiro/train.csv')
profile = pdp.ProfileReport(X)
profile
この際、pandas_profilingパッケージ関連で多くのエラーが生じた。その際に参考にしたサイトを書いておく。自分の場合は、panadas_profilingのバージョンが問題だったらしく、condaでインポートすることが原因なのではと推測した。そこで参照したサイトがこちら↓↓
pipでインストールし直したところ、新たなエラーが生じた。
/home/akihiro/anaconda3/envs/my_env/lib/python3.6/site-packages/pandas_profiling/pandas_profiling.mplstyle' not found in the style library and input is not a valid URL or path; see `style.available` for list of available styles
- jupyter notebookのカーネルを再起動することでエラーを消すことができた
その時参照したサイトがこちら↓↓
- pandas_profiling.mplstyle not found OSError #233
- Pandas-profiling: pandas_profiling.mplstyleが見つかりませんOSError
これで訓練データの概要を表示できた。表示まで10秒ほどかかった。
反省
今回、anacondaのインストールのメリットとして、仮想環境を構築することができることを知り、ちょうどpythonでの開発環境が無かったため、仮想環境を構築してその上でコードを書いてみようと軽い気持ちで始めたが、いろいろなエラーを対照するうちに一日が経ってしまった。
jupyter notebookを起動してpythonコードを書いてみてはみたものの、カーネルがホスト環境にしかならず、仮想環境をカーネルに設定する方法が分からないままになっている。
そもそも、開発環境を構築するだけでいいのに、python初心者の自分が仮想環境は必ずしも必要ではない。しっかりと目的を持って、環境構築をするべきだと改心する一日だった。