Cara memasang Python dengan cara yang bijak

Python mudah digunakan, ramah kepada pemula, dan cukup kuat untuk membuat perisian yang mantap dengan hampir semua aplikasi. Tetapi ia masih merupakan perisian seperti yang lain, yang bermaksud sukar untuk disiapkan dan dikendalikan.

Dalam artikel ini kita akan membincangkan cara menyiapkan Python dengan cara yang betul: bagaimana memilih versi yang sesuai, bagaimana untuk mengelakkan pelbagai versi daripada memangkah satu sama lain, dan bagaimana untuk mengelakkan semua tepi tajam dan perangkap yang berpotensi di sepanjang cara.

Pilih versi dan pengedaran Python yang betul

Demi keserasian dengan modul pihak ketiga, adalah yang paling selamat untuk memilih versi Python yang merupakan salah satu semakan titik utama di belakang yang terkini .

Pada masa penulisan ini, Python 3.8.1 adalah versi terkini. Oleh itu, pertaruhan yang selamat adalah menggunakan kemas kini terbaru Python 3.7 (dalam kes ini, Python 3.7.6). Anda selalu boleh mencuba versi Python terbaru dengan cara terkawal - contohnya, dalam VM atau mesin ujian - tetapi satu versi kembali akan menjamin keserasian terbaik dengan pakej Python pihak ketiga biasa.

Python juga hadir dalam pelbagai pengedaran, sama seperti Linux. Namun, tidak seperti Linux, Python menawarkan satu edisi “rasmi” standard emas yang selalu dapat anda gunakan: CPython, versi yang disediakan oleh Python Software Foundation di python.org. Sekali lagi, ini adalah pengedaran yang paling selamat dan paling serasi, yang tidak dipecat oleh siapa pun. (Anda mungkin ingin menyiasat pengedaran Python lain kemudian, kerana mereka menangani kes penggunaan tertentu yang mungkin anda miliki, tetapi kami tidak akan mempertimbangkannya di sini.)

Salah satu pilihan utama yang perlu anda buat, terutamanya pada Windows, ialah sama ada menggunakan Python versi 32-bit atau 64-bit. Jawapan yang paling mungkin adalah 64-bit, kerana sebab berikut:

  • Sebilangan besar sistem operasi moden menggunakan Python edisi 64-bit secara lalai. Pengguna Windows boleh menjalankan edisi 32-bit Python pada Windows 64-bit, tetapi dengan sedikit prestasi. 
  • Python 32-bit, dan aplikasi 32-bit umumnya, hanya dapat mengakses memori 4GB pada satu masa. Aplikasi 64-bit tidak mempunyai had ini, oleh itu banyak analisis data dan alat pembelajaran mesin untuk Python berfungsi paling baik dalam penjelmaan 64-bit. Beberapa tersedia hanya dalam versi 64-bit. 

Satu-satunya masa anda harus memilih versi 32-bit Python adalah jika anda terjebak dengan versi Windows 32-bit, atau anda perlu menggunakan modul pihak ketiga yang hanya tersedia dalam edisi 32-bit.

Pasang Python pada Windows dengan cara yang bijak

Python memasang pada Windows dengan cara yang sama seperti aplikasi lain, dengan cara pemasang yang membimbing anda melalui proses penyediaan.

Secara lalai pemasang Python untuk Windows meletakkan yang boleh dilaksanakan di direktori pengguna AppData, sehingga tidak memerlukan izin pentadbiran. Sekiranya anda satu-satunya pengguna dalam sistem, anda mungkin mahu meletakkan Python di direktori peringkat lebih tinggi (contohnya C:\Python3.7) untuk memudahkan pencarian. Pemasang Windows membolehkan anda menentukan direktori sasaran.

Pilih pemasang Python yang betul untuk Windows

Python.org menawarkan sebilangan jelmaan Python untuk Windows yang berbeza. Sebagai tambahan kepada versi 32-bit (“x86”) dan 64-bit (“x86-64”) yang telah disebutkan, anda boleh memilih dari fail zip yang dapat disematkan, pemasang yang dapat dilaksanakan, dan pemasang berasaskan web. Inilah maksudnya:

  • The pemasang laku hanya fail .EXE yang berjalan proses persediaan untuk Python. Ini adalah pilihan lalai yang mudah, dan paling kerap digunakan.
  • The pemasang berasaskan web adalah sama seperti pemasang laku, kecuali bahawa ia secara berasingan downloads bit yang diperlukan untuk melaksanakan pemasangan. Ini secara dramatik mengurangkan ukuran pemasang sebenar, tetapi tentu saja memerlukan sambungan rangkaian.
  • The fail zip terbenam ialah, salinan minimum serba lengkap runtime Python yang sawan dalam folder tunggal tanpa kebergantungan. Ia berguna untuk digabungkan ketika anda ingin menyebarkan aplikasi Python secara manual, atau apabila anda memerlukan pemasangan Python cepat dan cepat untuk menguji sesuatu dengan cepat. Tetapi zip yang disematkan tidak termasuk  pipatau alat berguna lain yang disertakan dengan pemasangan penuh, jadi hanya untuk kegunaan pakar.

Pasang Python menggunakan pengurus pakej untuk Windows

Pilihan lain adalah menggunakan salah satu sistem pengurusan pakej yang ada untuk Windows. NuGet, pengurus pakej untuk .NET, menawarkan Python di repositorinya. Namun, Python disediakan di sana terutama untuk menggunakannya sebagai komponen dalam aplikasi .NET, bukan sebagai cara untuk memasang contoh Python yang berdiri sendiri untuk penggunaan umum. Anda mungkin akan mendapati contoh Python anda lebih mudah diuruskan jika anda memasang Python dengan cara biasa. 

Chocolatey, sistem pengurusan pakej Windows yang lebih umum, menawarkan Python juga. Chocolatey adalah kaedah yang mudah untuk menjalankan pemasang Python dan mengesan keberadaan runtime bahasa Python dalam sistem anda - dan dengan itu pilihan yang lebih baik daripada NuGet. Walau bagaimanapun, lebih baik untuk mengelakkan pencampuran dan pemadanan pemasangan Chocolatey dan pemasangan Python biasa pada sistem yang sama.

Pasang Python di Linux dengan cara yang bijak

Oleh kerana pengedaran Linux berbeza dengan ketara, cara khas untuk memasang Python di Linux adalah dengan menggunakan pengurus pakej distro tertentu. Ubuntu dan Fedora, misalnya, mempunyai prosedur yang sama sekali berbeza untuk memasang Python. Pada Linux (dan MacOS), direktori sasaran untuk pemasangan biasanya ditentukan sebelumnya dan berdasarkan nombor versi Python, misalnya, /usr/bin/python3.Xdi Linux, atau /usr/local/opt/python/di Mac.

Salah satu cara untuk mengelakkan menangani selok-belok pengurus pakej Linux adalah menggunakan runtime Python. Kontainer berjalan terpencil dari sistem yang lain, jadi anda tidak perlu bimbang tentang masa runtuh Python yang berbeza menginjak jari kaki masing-masing. Walau bagaimanapun, jika aliran kerja anda belum termasuk bekas, anda perlu mencurahkan masa dan tenaga untuk mencapai kelajuan dengan Docker. (Perhatikan bahawa anda juga boleh menggunakan Python yang dikemas dalam Windows.)

Alat bernama asdf-vm juga berguna di sini. Anda boleh menggunakan asdf-vm untuk menguruskan banyak masa runtuh Python pada sistem seperti Unix (Linux dan MacOS) - dan beberapa waktu runtuh untuk Node.js, Ruby, Elixir, dan banyak bahasa lain juga. Oleh itu, jika anda menjumpai versi lain dari Python, anda pasti ingin melihat asdf-vm.

Pasang Python di MacOS dengan cara yang bijak

MacOS secara tradisional dihantar dengan versi Python yang dipasang, tetapi tidak pernah lebih baru daripada Python 2.7. Ini menimbulkan masalah ketika Python 3 tiba, kerana kedua versi tersebut sering bertentangan. Dokumentasi Python rasmi mempunyai beberapa nota mengenai hal ini, tetapi tidak memberikan cadangan yang lebih terperinci daripada memastikan anda menggunakan jalan yang betul untuk contoh Python yang anda mahukan.

Cara biasa untuk menguruskan masa berjalan Python di MacOS adalah melalui pengurus pakej Homebrew. Homebrew menyediakan antara muka yang konsisten untuk memuat turun, memasang, mengurus, dan membuang Python dan aplikasi baris perintah pihak ketiga yang lain.

Pasang pakej Python dengan cara yang bijak

Sebaik sahaja anda memasang asas pemasangan versi Python, jangan mula memasang pakej langsung ke dalamnya pip - tidak, walaupun anda merancang untuk menggunakan Python hanya untuk satu projek. Sediakan direktori projek anda, pasang persekitaran maya Python ke dalamnya, kemudian pasang pakej ke persekitaran maya tersebut. Dengan cara ini, pemasangan asas tetap bersih.

Untuk kaedah peringkat tinggi untuk menguruskan pelbagai projek dengan persekitaran dan kebergantungan maya, lihat projek Puisi. Puisi menyediakan alat baris perintah untuk menguruskan persekitaran maya dan kebergantungan pada tahap tinggi.

Pasang pelbagai versi Python secara bersebelahan

Masalah paling sukar ketika menangani pemasangan Python adalah bagaimana menangani versi berbeza Python yang dipasang secara bersebelahan. Dua peraturan praktikal universal berlaku di sini:

  • Sentiasa pasang setiap versi dalam direktori yang berbeza.
  • Pastikan bahawa setiap jalan sistem dikonfigurasi untuk menunjuk pertama ke versi yang ingin anda jalankan secara lalai.

Menjalankan pelbagai versi Python berhujah menyokong persekitaran maya setiap projek. Apabila persekitaran maya diaktifkan, semua aktiviti Python dalam konteks projek secara automatik diarahkan ke versi Python yang betul, 

Pilihan lain yang perlu dilakukan pengguna Windows untuk mengawal versi Python mana yang digunakan ketika gandaan dipasang adalah pyaplikasi pelancar. Semasa penyediaan Python, anda ditawarkan pilihan untuk memasang pypelancar, sebuah eksekusi kecil yang memungkinkan Anda memilih (melalui bendera baris perintah) versi Python mana yang akan digunakan untuk skrip tertentu. Sebagai contoh, pipuntuk mencalonkan Python 3.7, anda akan memasukkan  py -3.7 -m pip.

Tingkatkan Python dengan cara yang bijak

Peningkatan semakan kecil untuk Python - contohnya, Python 3.7.2 ke Python 3.7.3 - umumnya cukup mudah. Pada Windows, pemasang mengesan kehadiran versi yang ada dan meningkatkannya. Pada Linux dan MacOS, pemasang atau pengurus pakej biasanya melakukan perkara yang sama.

Walau bagaimanapun, persekitaran maya yang anda buat juga perlu ditingkatkan; mereka tidak menaik taraf secara automatik. Untuk menaik taraf Python dalam persekitaran maya, cukup pergi ke direktori persekitaran maya dan masukkan  venv --upgrade. Sekali lagi, perhatikan bahawa ini berfungsi paling baik hanya untuk peningkatan semakan titik kecil - seperti Python 3.7.2 hingga Python 3.7.3.

Sekiranya anda melakukan peningkatan semakan titik utama, seperti Python 3.7 hingga Python 3.8, pertaruhan terbaik anda adalah venvdengan membuat subdirektori persekitaran maya baru yang terpisah dalam direktori projek, pasang semula kebergantungan ke dalamnya, dan beralih ke menggunakan persekitaran maya baru. Sebilangan besar IDE dengan sokongan Python (misalnya, Microsoft Visual Studio Code) akan mengesan banyak persekitaran maya dalam projek dan membolehkan anda beralih di antara mereka.