julia で使う python を 3系にする

julia advent calendar の８日目の記事です

概要

• julia の docker image を作ってみました
  独自の julia docker image を作ってみる
• Dockerfile をいじっている内に、julia が導入する miniconda が 2.x であることに気がつきました
• python3.x にしよう

julia 内で miniconda を導入するPkg

Pkg.add によって, IJulia.jl や, PyPlot.jlを導入するとき, Conda.jl や, PyCall.jl がよばれます

Conda.jl

PyCall.jl が参照しているpythonは windows , osx の場合, PATH ではなく、Conda.jl の CONDA_JL_HOME を参照します. linux の場合は, PATH を参照します
参考

CONDA_JL_HOME に miniconda 下の仮想環境 conda_jl へのパスを設定しておけば、Pkg.add("Conda.jl") 時に, conda_jl 環境が作成され、参照されます

また、Conda.jlを追加する前に
CONDA_JL_VERSION に"3"を設定しておけば、python3.x が利用できます
デフォルトでは"2" 参考

export CONDA_JL_VERSON="3"
/paht/to/miniconda/bin/conda update --all -y
export CONDA_JL_HOME="/path/to/miniconda/envs/conda_jl"

Pkg.add("Conda.jl")
using Conda
Conda.PYTHONDIR          # python のパス
Conda.list()             # インストールされている python パッケージのリスト
Conda.add("パッケージ名") # python パッケージのインストール
Conda.rm("パッケージ名")  # python パッケージのアンインストール
Conda.update()           # python パッケージのアップデート

その他のUsage

PyCall.jl

Conda.jl によってインストールされます

Pkg.add("PyCall.jl")
using PyCall
PyCall.pyversion      # python のバージョンを表示
PyCall.pyprogramname  # python の絶対パス
PyCall.libpython      # python lib のパス
PyCall.conda          # Conda Python をつかっているか true, false

PyCall での python パッケージの追加

using PyCall
#@pyimport: import マクロ
@pyimport math
math.sin(math.pi / 4) - sin(pi / 4)  # 0.0

@pyimport matplotlib.pyplot as plt
x = linspace(0,2*pi,1000); y = sin(3*x + 4*cos(2*x));
plt.plot(x, y, color="red", linewidth=2.0, linestyle="--")
plt.show()

# Python の型とJulia の型を相互に変換
# TODO: Numpy array 多次元配列の渡し方について後で書き足す

#@pywith: with ステートメントのマクロ
@pywith pybuiltin("open")("file.txt","w") as f begin
    f[:write]("hello")
end
#オブジェクトのアトリビュート/メンバーズの扱いについてpythonとの違い
@pyimport Bio.Seq as s
@pyimport Bio.Alphabet as a
my_dna = s.Seq("AGTACACTGGT", a.generic_dna)
my_dna[:find]("ACT") # Python の場合は my_dna.find("ACT")
# Python での `o.method(...)` を `o[:method](...)` に置き換える