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CentOS LinuxでPythonをセットアップする
Pythonは、Linux(およびその他のオペレーティングシステム)でのスクリプトアプリケーションのコーディングの世界にプロ意識をもたらした、広く使用されているインタープリター言語です。 Perlがかつて業界標準であった場合、Pythonは多くの点でPerlを上回りました。
PythonとPerlの長所は次のとおりです-
- 洗練の急速な進展
- 言語に標準的なライブラリ
- コードの可読性は言語定義で考慮されます
- GUIサポートからWeb開発まで、あらゆるものに対応する多くのプロフェッショナルフレームワーク
PythonはPerlができることなら何でもできますが、多くの場合、より良い方法でできます。 PerlはまだLinux管理者のツールボックスの中でその位置を占めていますが、スキルセットとしてPythonを学ぶことは素晴らしい選択です。
Pythonの最大の欠点は、その長所に関連している場合があります。 歴史的に、Pythonはもともとプログラミングを教えるために設計されました。 時には、「読みやすい」および「正しいことをする」という中核的な基盤が、単純なコードを書くときに不要な複雑さを引き起こす可能性があります。 また、その標準ライブラリはバージョン2.Xから3.Xへの移行で問題を引き起こしました。
Pythonスクリプトは、実際にはCentOSのコアで、オペレーティングシステムの機能に不可欠な機能に使用されます。 このため、開発Python環境をCentOSのコアPython環境から分離することが重要です。
手始めに、現在Pythonの2つのバージョンがあります: Python 2.X および Python 3.X 。
バージョン2.Xは減価償却費で間近に迫っています(数年前から)が、どちらの段階もまだ稼働中です。 Pythonの2つのアクティブバージョンの理由は、基本的にバージョン2.Xの欠点を修正することでした。 これには、バージョン3.Xの一部のコア機能を、一部のバージョン2.Xスクリプトをサポートできない方法でやり直す必要がありました。
基本的に、この移行を克服する最善の方法は、3.X向けに開発し、レガシースクリプト用の最新の2.Xバージョンに追いつくことです。 現在、CentOS 7.Xはバージョン2.Xの半最新版に依存しています。
この記事の執筆時点では、Pythonの最新バージョンは 3.4.6 および 2.7.13 です。
これを混同したり、Pythonの結論を引き出したりしないでください。 Python環境のセットアップは本当に簡単です。 Pythonフレームワークとライブラリを使用すると、このタスクを実際に簡単に実行できます。
Python環境をセットアップする前に、健全な環境が必要です。 まず、CentOSのインストールが完全に更新されていることを確認し、いくつかのビルドユーティリティをインストールします。
- ステップ1 *-CentOSを更新します。
- ステップ2 *-ビルドユーティリティをインストールします。
- ステップ3 *-必要なパッケージをインストールします。
次に、現在のPython 2.Xおよび3.Xをソースからインストールする必要があります。
- 圧縮アーカイブをダウンロードする
- ファイルを抽出する
- ソースコードをコンパイルする
_/usr/src/_にPythonインストールごとにビルドディレクトリを作成することから始めましょう
では、それぞれのソースtarballをダウンロードしましょう-
次に、アーカイブからそれぞれを抽出する必要があります。
- ステップ1 *-xz-libsをインストールし、tarballを抽出します。
- ステップ2 *-各tarballからインストーラーを展開します。
- ステップ3 *-各ディレクトリを入力し、configureスクリプトを実行します。
注- altinstall を使用し、インストールしないようにしてください。 これにより、CentOSとPythonの開発バージョンが分離されます。 そうしないと、CentOSの機能が破損する可能性があります。
コンパイルプロセスが開始されます。 コーヒー1杯を手に取り、完了するまで15分間休憩します。 Pythonに必要なすべての依存関係をインストールしたため、コンパイルプロセスはエラーなしで完了します。
Pythonの最新の2.Xバージョンがインストールされていることを確認しましょう。
注-Python 2.Xの開発環境を指すシェバン行の前に付ける必要があります。
そのように、バージョン2.Xと3.Xには別々のPythonインストールがあります。 ここから、それぞれと pip や virtualenv などのユーティリティを使用して、Python環境の管理とパッケージのインストールの負担をさらに軽減できます。