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前は、Python で NumPy のインストールが大変だったので、2014年からAnacondaを使うようになった。
今は、pip でできるようになったようだ。
http://ymotongpoo.hatenablog.com/entry/2017/02/02/182647
最近は、データサイエンスにおけるPythonの環境構築で Anaconda を薦めているケースが多い。
標準の pip で いろいろできるようになっても、Anaconda の優位性はまだある。
http://qiita.com/SaitoTsutomu/items/e93b008640062d143143
http://qiita.com/SaitoTsutomu/items/895dc98148942e740312
- 多くのパッケージのインストールが一度にできる。
- パッケージ間の依存を確認している。
- Anaconda cloud で PyPIできちんと提供されていないパッケージが使える。
http://qiita.com/SaitoTsutomu/items/1326e05eb992a8aa849d
http://qiita.com/SaitoTsutomu/items/647349c4038d6a9e34be
「パッケージ間の依存の確認」を詳しく説明しよう。
「conda update --all」でインストール済みの全パッケージを最新にできる。
その上で、Anaconda Navigator の Environments を見てみると、astroid(1.4.9)のバージョンを上げられることがわかる。実際に、Anaconda Navigator 上でバージョンアップを試みると、astroid(1.5.3)があるけど、pylint と競合(conflict)してできないとおこられる。
さらに、コマンドプロンプトで、「conda info pylint」とすると、たくさんの情報の中に「astroid >=1.4.1,<1.5.0」という文字が見れる。つまり、astroid を最新の 1.5.3 にあげると、現バージョンの pylint に不具合が生じるということだ。
「pip install -U astroid」で何も気にせずにバージョンをあげると、いつか pylint で困ることが起きるかもしれないのを、Anaconda であれば、それを未然に防げる。(完璧ではないにしろ、確率を下げられる)
