[備忘録]WindowsとRHELでPython 3.6＋αのインストール

はじめに

　Pythonを勉強するにあたり、WindowsとRHELにPython3.6を環境構築しました。
　特にWindows版でnumpy,scipyのインストールで苦労しましたので、備忘録として手順を纏めました。
　あくまで個人的なメモのつもりで執筆しています。(Pythonを始めて半月です)

環境

1. Windows
   Python 3.6.1 (64bit)
   Windows 7 Professional(64bit)

2. RHEL
   Python 3.6.1
   Red Hat Enterprise Linux 7.2

インストール手順

Windows

インストーラのダウンロード

　Pythonのホームページからインストーラをダウンロードします。

補足
　Download the latest version for Windowsからダウンロードすると32bit版と64bit版が同梱されたPythonがダウンロードされ、インストール後にpythonコマンドを実行すると標準で32bit版が動作しました。
自分は、64bit版しか使用しないため、python-3.6.1-amd64.exeを指定してダウンロードしました。

1. セットアップ

　インストールウィザードの指示に従い、インストールを行います。
　インストール後にコンソールの表示＆バージョン確認をします。

C:\>python
Python 3.6.1 (v3.6.1:69c0db5, Mar 21 2017, 18:41:36) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

2. コンポーネント

　scipyのインストールでエラーが発生したため、Windows環境にPython 3.5.1+numpy+scipy+αをインストールを参照し対応しました。（わかり易くまとめてあり、助かりました。ありがとうございます。）
　kenichi-tさんのお勧めどおり、コンパイル済みのコンポーネントをダウンロードして、インストールしました。

python -m pip install numpy-1.13.0+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl
python -m pip install pandas
python -m pip install scipy-0.19.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl
python -m pip install scikit-learn
python -m pip install matplotlib
python -m pip install seaborn
python -m pip install jupyter
python -m pip install cmake
python -m pip install nose
python -m pip install quandl
python -m pip install tensorflow
python -m pip install xgboost-0.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl
python -m pip install sklearn
python -m pip install virtualenv
python -m pip install gensim
python -m pip install nltk
python -m pip install keras

補足
　tensorflowは32bit版がないため、Python(64bit版)しかインストールできません。

3. コンポーネントのバージョン確認

　インストールされたコンポーネントのバージョンを確認します。

C:\>python -m pip freeze
Keras==2.0.5
matplotlib==2.0.2
numpy==1.13.0+mkl
pandas==0.20.2
scikit-learn==0.18.2
scipy==0.19.1
seaborn==0.7.1
tensorflow==1.2.1
　～　省略　～

RHEL

ソースのダウンロード

　Linuxは、ソースをコンパイルしてインストールするようで、ソースをダウンロードします。
　Gzipped source tarballをクリックして、Python-3.6.1.tgzをダウンロードします。

1. セットアップ

　以下のコマンドでPythonをコンパイルします。

# tar zxvf Python-3.6.1.tgz
# cd Python-3.6.1/
# ./configure
# make
# make test
# make install

　インストール後にコンソールの表示＆バージョン確認をします。

# python
Python 3.6.1 (default, Jun 16 2017, 13:46:01)
[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-4)] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

補足
　自分の環境では、bzip2-develが不足しているというエラーでコンパイルエラーになったので、rpmコマンドで事前にインストールしました。

# rpm -ihv bzip2-devel-1.0.6-13.el7.x86_64.rpm

2. コンポーネント

　Linuxは、pipコマンドでインストールできました。

# python -m pip install numpy
# python -m pip install pandas
# python -m pip install scipy
# python -m pip install scikit-learn
# python -m pip install matplotlib
# python -m pip install seaborn
# python -m pip install jupyter
# python -m pip install cmake
# python -m pip install nose
# python -m pip install quandl
# python -m pip install tensorflow
# python -m pip install xgboost
# python -m pip install sklearn
# python -m pip install virtualenv
# python -m pip install gensim
# python -m pip install mecab-python3
# python -m pip install nltk
# python -m pip install keras
# python -m pip install psycopg2

補足
matplotlibはLinuxをサポートしていないようで、インストールできませんでした。

3. コンポーネントのバージョン確認

　インストールされたコンポーネントのバージョンを確認します。

# python -m pip freeze

最後に

　自分がインストールしていて、あまりにも事象に対する記事が少なかったので、ガラにもなく執筆しました。WindowsやRHEL環境でPythonをやりたいと思っている方々、スタートアップのハードルが少しでも下がればと思います。
　また、記事に誤りや補足などがあれば、ご指摘頂ければと思います。