pip是一个Python的包管理器,它允许你方便地安装、升级和删除Python库和工具。通过pip,你可以从Python Package Index(PyPI)中获取成千上万的第三方软件包,并将其安装到你的Python环境中。pip提供了简洁的命令行界面,使得管理Python包变得轻松和一致。它是Python生态系统中不可或缺的一部分,广泛应用于数据科学、Web开发、自然语言处理等领域。
前面Fayson介绍了Cloudera的产品CDSW(Cloudera Data Science WorkBench)的安装及示例代码的运行,在《如何基于CDSW基础镜像定制Docker》中已经介绍了Docker镜像的定制,在这里我们基于CDSW1.2.2的基础镜像来再次描述下。
近期周围很多朋友询问,Python如何管理包和模块,并且很多常用的包使用pip安装的时候,总是因为网络问题中断,在学习新包时造成了很大的挫败感,这些问题也是之前自己在学习过程中,遇到的痛点,所以抽出精力,整理了下之前关于这块的学习笔记,形成文章,希望给其他python道友以帮助,也给自己后续查阅带来方便。
在现代的软件开发实践中,依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境,也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一,有着丰富的库和框架,这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
使用Python的一定对著名的科学计算集成环境Anaconda(miniconda)并不陌生,而无论是使用Anaconda还是miniconda都必然会用到其包管理器——conda。作为一款管理python安装包的包管理器,其功能要比python自带的pip强大不少。
假期处理某些技术的事情,花费2天,其中一半时间是处理 Python 安装环境的问题。
Docker 是一种容器引擎,可以在容器内运行一段代码。Docker 镜像是在任何地方运行您的应用程序而无需担心应用程序依赖性的方式。
最简单的情况下,如果我们使用官方python镜像,构建我们的容器会无敌庞大。因为他帮我们预置了许许多多类库。同时我们直接使用RUN pip install /xxx/requirements.txt安装环境时,每次构建镜像都会从pip仓库里面拉包,也会非常慢。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
随着 Kubernetes 最近 庆祝其 10 周年,容器镜像已成为现代基础设施的核心。这些容器镜像往往变得更加复杂和庞大;一份报告发现,受访者报告称,从 2020 年到 2021 年,构建时间 增加了 15.9%。
第一部分着重介绍多阶段构建(multi-stage builds),因为这是镜像精简之路至关重要的一环。在这部分内容中,我会解释静态链接和动态链接的区别,它们对镜像带来的影响,以及如何避免那些不好的影响。中间会穿插一部分对 Alpine 镜像的介绍。链接:两个奇技淫巧,将 Docker 镜像体积减小 99%[1]
之前分享过一篇《Linux系统自带Python2&yum的卸载及重装》,介绍了如何卸载及重装Linux(CentOS)自带的的Python2.7。今天主要介绍如何在Linux系统下通过shell脚本一键安装Python3,以及如何临时or永久更换镜像源、管理虚拟环境。工欲善其事必先利其器,环境搭建是一切开发&自动化测试绕不开的前提。
在Python开发中,我们经常使用第三方库来满足各种需求。当我们使用pip安装这些库时,有时可能会遇到一些网络问题,特别是在使用国内的源时。其中一个常见的问题就是".ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='pypi.tuna.tsinghua.edu.cn', port=443): Read timed out"错误。这个错误通常是由于与pip源的连接超时引起的。 为了解决这个问题,我们可以尝试以下方法:
在Python的浩瀚生态中,pip作为连接开发者与无数高质量库的桥梁,其重要性不言而喻。然而,对于许多国内开发者而言,使用pip安装Python包时遇到的网络延迟和下载速度慢问题,往往成为提升开发效率的绊脚石。幸运的是,通过换用国内优质的PyPI镜像源,我们可以轻松绕过这些障碍,让包安装过程变得流畅而迅速。本文将带您深入了解如何为pip换源,开启高效开发的新篇章。
这样的「误会」,在你看完这篇对Python的Docker“正式版镜像”的解读后,就会烟消云散。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
在使用 Python 的早些年,为了解决 Python 包的隔离与管理 virtualenvwrapper 就成为我的工具箱中重要的一员。后来,随着 Python 3 的普及,virtualenvwrapper 逐渐被 venv 所替换。毕竟 venv 是 Python 3 的标配,优点是显而易见的。而这几年,应用场景的的复杂性越来与高,无论是开发还是部署都需要设置复杂的环境。例如使用 redis 实现消息队列,用 Psycopg 完成对于 PostgreSQL 数据库的存取等等。随之而来 Docker 就变成了程序员必不可少的常备工具。为了掌握如何将我的 Python 应用与 Docker 结合起来,就要学习他人的经验分享。于是一次又一次地看到了下面这样的 Dockerfile 例子:
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
数据科学开发环境配置起来让人头疼,会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气,也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好,过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境,并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker,我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
曾几何时,我在第一次安装JDK环境的时候也遇到了不小的麻烦,当时还有朋友就因为这个环境问题觉得自己根本不是编程的料,选择了放弃。当时有个段子说,“如果不是JDK环境没搞定,我一定是一个编程天才”。权当一笑,但是环境问题确实是个大问题。
直接参考我这篇文章哦:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13921450.html
这篇文章是关于制作 Python Docker 容器镜像的最佳实践。(2022 年 12 月更新) 最佳实践的目的一方面是为了减小镜像体积,提升 DevOps 效率,另一方面是为了提高安全性。希望对各位有所帮助。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 [1] 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python)。
今天让我同事帮忙构建一个基于python代码的docker包,然后他问我使用那个底层镜像,我说你直接去docker hub上找一个,他打开之后问我这么多我该使用那个,他们之间有什么不一样呢?
在 Linux(Ubuntu/Fedora)和 MacOS 下的 Python 开发环境设置步骤
Docker是一种流行的容器化平台,它允许开发者将应用程序及其依赖项打包成容器,以便在不同环境中轻松部署和运行。在Docker中,镜像是构建容器的基础,有些家人们可能在服务器上对docker镜像的操作命令不是很熟悉,本文将深入探讨Docker镜像的操作。
Docker镜像由只读层组成,每个层都代表一个Dockerfile指令。这些层是堆叠的,每一层都是前一层变化的增量。示例Dockerfile:
现在流行用 docker 部署环境,python 开发的 django 项目也可以写个 Dockefile 文件,方便docker部署。 django 是依赖于python环境的,所有镜像制作是用一个python的镜像基础上把我们需要的环境添加过去就可以了。
众所周知,Python语法简洁、功能强大,通过简单的代码就能实现很多实用有趣的功能,例如:科学计算、画图、操作文件、聊天等,很大原因得益于它拥有丰富的第三方库。
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
开源元数据管理平台Datahub近期得到了飞速的发展。已经更新到了0.10.5的版本,来咨询我的小伙伴也越来越多,特别是安装过程有很多问题。本文经过和群里大伙伴的共同讨论,总结出安装部署Datahub最新版本的部署手册,希望能帮助到大家。
但是先别着急,假设我们的python应用需要做一些科学计算,并且将数据以图形的方式展示出来,这时候就需要matplotlib和pandas这两个库的帮助了,先用ubuntu来安装这俩个库,编写Dockerfile.ubuntu
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
如果你平常会用到Ubuntu、conda、R语言、Python、Julia, 那你肯定为安装各种包、库、软件而烦恼过!
介绍如何在CDSW中安装集成CUDA9.2版本的tensorflow模块,以及在GPU环境下运行tensorflow案例。代码参考上一篇文章《0690-TensorFlow之车牌识别案例》,CDSW的GPU的支持与CUDA编译参考之前的文章《如何在CDSW中使用GPU运行深度学习》和《0490-如何为GPU环境编译CUDA9.2的TensorFlow1.8与1.12》。
从 Jenkins 2.279 和 2.263.4 开始,Jenkins 项目会更新基础操作系统和 Java 的版本,涉及到的镜像包括:jenkins/jenkins:latest 和 jenkins/jenkins:lts。会将 OpenJDK 8u242 替换为 AdoptOpenJDK 8u282,将 Debian 9 ("Stretch") 替换为 Debian 10 ("Buster")。
很多开发者用自己的电脑开发,然后将程序部署在内网。如果内网无法访问互联网,部署就相当麻烦,你需要将应用程序依赖的包也传输到内网。如果是 Python 应用,还需要使用 pip 安装一下依赖包,对于某些需要编译安装包,windows 环境下安装过程中还可能报错,linux 可能提示缺失必要的头文件等,安装这些依赖包会耗费较多的时间,对自己的技术提升其实没有帮助,是要尽可能避免的。
在云计算时代,不管是从IDC上云还是多云直接的迁移,都已经是常见的事宜。而在上云/迁移的方案中,也是有多种的方式能够将主机迁移到腾讯云中。
在Windows中,你可以通过设置环境变量 PYTHONUTF8=1 来告诉Python在Windows控制台中使用UTF-8编码
大多数小伙伴在第一次接触 python 的时候都会被它强大的包所吸引,想要写一个网站可以使用 Django ,想要做数学运算就想到了 Numpy ,想做数据分析可以用 Pandas 等等
Docker是一个用Go语言实现的开源项目,可以让我们方便的创建和使用容器,docker将程序以及程序所有的依赖都打包到docker container,这样你的程序可以在任何环境都会有一致的表现,这里程序运行的依赖也就是容器就好比集装箱,容器所处的操作系统环境就好比货船或港口,程序的表现只和集装箱有关系(容器),和集装箱放在哪个货船或者哪个港口(操作系统)没有关系。
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序它主要由Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能:
生物信息学的日常就是利用五花八门的工具和各种各样的数据打交道,很多时候需要在命令行安装软件或者包。我相信每一个生信人都碰到过安装软件或包时无法解决依赖的囧况,安装软件或者包,听起来是一件很简单的一件事,实际情况却不是如此。比如说编译时碰到系统lib不存在或版本太低,安装一个python/R包却需要升级当前的python/R,而这又会导致之前安装好的包不能使用。今天给大家介绍一下跨平台包管理神器Anaconda,学习一下它在Linux下的正确使用姿势。
腾讯云比阿里云的GPU服务器更多一些,在阿里云上有时会出现没有GPU服务器或者售罄。
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