memoring

Ubuntu11.10 12.04で確認。Python2.xは標準で入っています。3.x系列が欲しい場合はaptから入れる。標準の操作はできるがNumPy等のライブラリがこのままでは動かないのでPythonのライブラリを入れておく。

$ sudo apt-get install python-dev

Windows7 Pro 64bitで確認。
Python標準リリースからWindows64bit用のインストーラを使用。インストールしたらコマンドプロンプトからも使えるようにユーザー環境変数「PATH」にC:\Python27を通しておく。

virtualenvを使いやすくした感じのもの。複数のバージョンのPythonやライブラリを使い分けたいときルート権限がなくて元環境を汚したくない時に便利

PyPiにあるのでpipで入る。

プロジェクトをいくつか作ってそれぞれのプロジェクトことにライブラリを管理できる。

#作成
$ pythonbrew venv create hoge
#切り替え
$ pythonbrew venv use hoge
#終了
$ deactivate

ipythonはvirtualenvの環境が働かずOSの環境を読み込んでしまうので別途設定が必要。こちらの方法２を採用してみた。
まず設定ファイルを作る。

$ ipython profile create

これで~/.ipython/profile_defaultに設定ファイルが作られる。ここに適当な名前（pythonbrew.py）で以下のファイルをつくる。

import site
from os import environ
from os.path import join
from sys import version_info

if 'VIRTUAL_ENV' in environ:
    virtual_env = join(environ.get('VIRTUAL_ENV'),
                       'lib',
                       'python%d.%d' % version_info[:2],
                       'site-packages')
    site.addsitedir(virtual_env)
    print 'VIRTUAL_ENV ->', virtual_env
    del virtual_env
del site, environ, join, version_info

ipython起動時にこのスクリプトを読み込んでくれるようにipython_config.pyに以下をかく。

load_subconfig('pythonbrew.py')

これでOK。

パッケージを簡単にインストールできるツール。pipのほうが便利なのでeasy_installよりpipを使うことにする。

$ sudo apt-get install python-setuptools

pipを入れる。

こちらから。環境変数PATHにC:\Python27\Scriptsにパスを通してコマンドプロンプトから使えるようにする。

aptからpython-パッケージ名を探せば多くはインストール可能。pipを使うほうが最新版が入るのでpipを使う。プロキシ環境ではプロキシオプションをつけるか、

sudo -E pip install パッケージ名

でユーザーの環境変数を引き継ぐといい。ライブラリ不足等依存関係が面倒な人はaptでpthon-ライブラリ名みたいなのを探して入れると楽。ただし最新版とは限らない（たいてい一つ前）

インストールは主にpipで。ただし公式版には64bit版がないものもあるのでこちらから非公式版のパッケージを探してみる。

インストール先を指定した場合は環境変数PYTHONPATHにパスを通しておく。

setup.pyがなくてconfigure.pyだったりするライブラリもあるので失敗するときは、ソースからインストールするのがよい。

#ライブラリのインストール（最新版が入ります）
$ pip install パッケージ名
#ライブラリのアップデート
$ pip install パッケージ名 -U
#ライブラリの再インストール
$ pip install パッケージ名 -I

特定のバージョンをインストールするには、

$ pip install 'python-dateutil==2.0'  バージョン2.0をインストール
$ pip install 'python-dateutil<2.0'   バージョン2.0未満をインストール

#ライブラリを探す
$ pip search パッケージ名
#現在インストールされているライブラリとバージョンを表示
$ pip freeze

#ライブラリの削除
$ pip uninstall パッケージ名

• NumPy（配列演算・統計・線形代数）
• SciPy（科学計算・FFT・特殊関数など）
• SymPy（電卓、代数方程式、微分方程式、簡単なプロット）
• Pandas
• matplotlib（2Dプロット）
• Basemap Matplot Toolkit（matplotで地図を描くため）
• rpy2（統計言語RをPythonから使う）
• PyNGL NCLのpythonラッパー
• PyNIO netcdf、grib等のファイルIO
• PyGrADS gradsのpythonラッパー
• netCDF4（netcdf4-python） netcdf4を扱うライブラリ

blas、lapack、fortarnコンパイラが必要

$ sudo apt-get install gfortran libblas-dev liblapack-dev g++

ft2build.h、png.hがないとエラーになる。freetype2とpngのライブラリが不足している。それぞれ公式サイトからソースを入手してコンパイルするかaptで探す。

• ubuntu11.10/12.04

$ sudo apt-get install libfreetype-dev libpng-dev

• エラー

gcc: error trying to exec 'cc1plus': execvp: No such file or directory

解決

$ sudo apt-get install g++

• エラー

backendにTkAggを指定してplt.show()しようとすると

    import _tkagg
ImportError: No module named _tkagg

などと出る。これはtkの開発関連ライブラリが足りていない。

$ sudo apt-get install tk-dev

でインストールしてからmatplotlibをビルドし直す。

エラーが出て入らないので本家サイトからダウンロードしてsetup.pyをたたいた。

テストメソッドが用意されている場合はテストするといい。numpy、scipyの場合は

numpy.test()
scipy.test()

ライブラリnoseが必要なので先にインストールしておく。

hdf5（http://www.hdfgroup.org/ftp/HDF5/current/src/）をコンパイル。

$ ./configure --prefix=/usr/local/hdf5-x.y.z --enable-shared --enable-hl
$ make
$ sudo make install

netcdf4（ftp://ftp.unidata.ucar.edu/pub/netcdf/）をインストール。

$ ./confgure --prefix=/usr/local/netcdf4-x.y.z LDFLAGS=-L/usr/local/hdf5-x.y.z/lib CPPFLAGS=-I/usr/local/hdf5-x.y.z/include --enable-dap --enable-shared
$ make
$ sudo make install

netcdf4-pythonをコンパイル

$ export HDF5_DIR=/usr/local/hdf-5.1.8.10
$ export HDF5_LIBDIR=/usr/local/hdf-5.1.8.10/lib
$ export HDF5_INCDIR=/usr/local/hdf-5.1.8.10/include
$ export NETCDF4_DIR=/usr/local/netcdf-4.1.3
$ export NETCDF4_LIBDIR=/usr/local/netcdf-4.1.3/lib
$ export NETCDF4_INCDIR=/usr/local/netcdf-4.1.3/include
$ sudo -E python setup.py install

pip install basemapでなぜかインストールできないのでソースからpython setup.py installした。依存ライブラリで以下が必要。

• geos
• proj
• PIL

geosとprojはaptでも入る（libgeos-dev、libproj-devとか？）。今回は最新をソースからコンパイルして/usr/localにインストール。PILは既に入っていた。aptでもpipでもOK。
exampleディレクトリの中にいろいろあるのでテストしてみる。

こちらを参考。パスが通っているとしてsite.cfgの最後に

[mkl]
mkl_libs = mkl_intel_ilp64,mkl_intel_thread,mkl_core
lapack_libs=

とかいて

$ python setup.py config --compiler=intelem --fcompiler=intelem build_clib --compiler=intelem 
--fcompiler=intelem build_ext --compiler=intelem --fcompiler=intelem install

あんまり自信ない。

Tkinterはpythonに含まれているのでpythonをビルドするときにTcl/Tkのパスが通ってないとコンパイルされない。aptやyumなら後から入れればいいい。管理者権限がない場合はpythonをビルドするときにmakefileにincludeパスとlibraryパスを追加して追加でsetup.pyを叩く。

PythonのPython実装で速いらしい。レポジトリを追加してインストール。

$ sudo add-apt-repository ppa:pypy/ppa
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install pypy

emacsに標準搭載のPythonモードはまだ発展途上で使いづらい。python-modeを入れた。ルート権限があれば

$ sudo apt-get install python-mode

で使えるようになる。ルートでない場合はこちらからダウンロードする。~/.emacs.d/の適当なところにおいてinit.elにパスを通す。あとはsetup.pyをたたけばたぶんいける（試してない）。el-get等のパッケージ管理システムで入れるのが便利。

C-c #	コメントアウト
C-u C-c #	コメントアウトを消す
C-c >	1階層分インデントを増やす
C-c <	1階層分インデントを減らす

%run script.py

非商用での利用に限りinterlコンパイラが無償で利用可能。
http://software.intel.com/en-us/non-commercial-sof...
から登録してダウンロード。
環境変数を自動設定するスクリプトが自動起動されるように~/.bashrcに、

# interl compiler
source /opt/intel/composerxe/bin/compilervars.sh intel64

と記入。