Juliaの勉強中。これまでPyCall.jl+matplotlibで作図していたが、今回PythonCall.jl+matplotlibの利用を試み、その環境管理の方法をまとめる。
結論、既存condaで管理しているenvsをそのまま利用することは自分にはできなかったが、既存condaのcondaコマンドを利用してパッケージ管理をする方法にたどり着いた。
公式フォーラムでは、新たに導入するのであればPythonCall.jlをお勧めする、と言っている人がいる。
環境
- Intel iMac, macOS Sequoia 15.0.1
- conda 23.11.0
- julia 1.11.1
0. juliaのアンインストール
juliaupの利用を想定。
環境変数の情報が内部に残るみたいで、ゼロから構築する方が確実だった。.juliaも確実に削除、パスは要確認。
juliaup self uninstall
rm ~/.julia
1. juliaのインストール
公式を参照。
curl -fsSL https://install.julialang.org | sh
カスタマイズは多分で任意で大丈夫（今回はデフォルト）。
2. 環境変数の設定
多分ここが大事、最初に設定することが大事、多分。
export JULIA_CONDAPKG_EXE=path/to/ana(mini)conda/bin/conda
export JULIA_CONDAPKG_BACKEND=""
export JULIA_CONDAPKG_ENV=""
一つ目のexportは使いたいcondaコマンドへのパス1。
二つ目と三つ目のexportは絶対に設定してはいけないという戒めから明示的に空2。実行の必要はない、多分。
PyCall.jlは既存のconda環境をそのまま流用できたが、PythonCall.jlは既存のconda環境を使おうとするとshellにkillされてしまう（自分だけ？）。
試しにJULIA_CONDAPKG_ENVに既存conda環境のパス(envs以下)を指定し、PythonCall.jlが問題なく使えるなら解決、以下は不要。失敗したら0.juliaのアンインストールからやり直し。
3. CondaPkg.jlのインストール
julia REPLを起動、Pkgモード (])へ入り、まずCondaPkg.jl3をインストールする。
julia
pkg> add CondaPkg
ここでJULIA_CONDAPKG_EXEのコマンドが利用される。環境変数がリフレッシュされた場合はデフォのmambaが動き出す。それが嫌なので毎回export必須。初回で必要なパッケージを揃えてしまうのがよろしい。
必要なパッケージをインストール。
pkg> conda add matplotlib cartopy
4. PythonCall.jlのインストール
pkg> add PythonCall
あとはPyCall.jlと同様に使える。
julia> using PythonCall
julia> plt=pyimport("matplotlib.pyplot")
julia> ccrs=pyimport("cartopy.crs")
一応バージョンを確認する。
julia> m=pyimport("matplotlib")
julia> m.__version__
Python: '3.9.2'
julia> c=pyimport("cartopy")
julia> c.__version__
Python: '0.24.0'
成功🎉
なお、自分は作図で満足につき、他パッケージは未検証。
あとがき
新環境の構築が必要だが、buildが無い分PyCall.pyよりある意味楽ちんかも。
参考
PythonCall & JuliaCall - Guide
-
デフォルトだとmabma(minimamba)でパッケージ管理がなされるが、これは最新バージョンの追従が遅いので、例えば
cartopyをインストールするとpyhton3.9、matplotlib1.xへダウングレードされてしまって涙。 ↩ -
ENVの方へ
CONDA_JL_HOMEよろしく既存conda環境のパスを指定しconda addしたら、その環境を改変し始めた。。（途中エラーで改変されることはなかったが） ↩ -
PythonCall.jlはCondaPkg.jlを利用しPyCall.jlはConda.jlを利用するがCondaPkg.jlはConda.jlと独立である一方PythonCall.jlはPyCall.jlのconda環境を利用することができるらしい（WT*?!💢）。類似名の乱立はGPTの混乱をもたらしそうでNG。 ↩