Bevezetés

Annak érdekében, hogy hatékonyan tudjuk dolgozni mesterséges intelligencia algoritmusokkal, mindenképpen szükségünk van olyan program használatára, melynek segítségével Python programot tudunk készíteni. Ahogy korábban bemutattam a Python telepítés nem kötelező elem, a Google rendszeréből online is tudunk programokat készíteni.

Azonban a Colab alkalmazása is jelenthet szűk keresztmetszetet, illetve komolyabb projektek esetén sokkal gyorsabb a saját gépen történő kódolás. A Python, mint programozási környezet többféle módon telepíthető, több, különböző program letöltésével képesek lehetünk elkészíteni a saját programunkat.

Ebben a cikkben szeretném bemutatni a Python telepítés legegyszerűbb és leghatékonyabb módját, abban az esetben, ha adatokkal szeretnénk dolgozni. A Python napjaink legjobb programozási nyelve, ha gyűjtött vagy már rendelkezésre álló információk alapján szeretnénk döntést hozni.

A Python telepítés és használat esetében többféle megoldandó feladattal is szembesülhetünk, ezért javaslom a lenti folyamatot alkalmazni kezdők és a Python “lelkét” kevésbé ismerők számára.

Alapvetően a Python telepíthető önmagában is, de ilyen esetben a kiegészítő könyvtárak, melyek a mesterséges intelligencia legfontosabb eszközeit tartalmazzák, sokkal körülményesebb módon használhatók. Erre a problémára ad egy közel tökéletes megoldást az Anaconda program.

Anaconda, te vagy a legjobb

A kezdők és haladók számára is az egyik legjobban ajánlott programcsomag az Anaconda Distribution. Ennek a nyílt forráskódú programcsomagnak köszönhető lehet kivitelezni a Python telepítését és használatát a legegyszerűbb módon.

Maga a program minden fontos platformon (Windows, Mac, Linux) elérhető és már több mint 11 millió felhasználója van már. Ki lehet jelenteni azt is, hogy iparági sztenderddé vált a fejlesztések, tesztelés és gépi tanulás alkalmazására. Közel 1500 darab különböző kiegészítő csomag elérhető hozzá, és a programcsomagok letöltése, telepítése és eltávolítása is egyszerűen végrehajtható a program segítségével.

Gépi és mély tanulás alkalmazásához használható a például scikit-learn, Tensorflow vagy Theano csomag, adatanalízishez pedig például a NumPy vagy a pandas könyvtár. Alapvetően, a végrehajtás szempontjából az Anaconda Python hatékonyabban dolgozik, mint más Python kernelek (pl. Vanilia) és grafikus telepítési opcióval gyorsan el lehet kezdeni a programozást. Ha Windows környezetben dolgozunk és szeretnénk saját magunk megválasztani, milyen könyvtárakat használunk (egyszerű telepítés, frissítés vagy törlés), szinte az egyetlen használható opció most a piacon.

Nagyon fontos szempont, hogy ingyenesen letölthető és használható, annak ellenére, hogy egy komoly vállalat (Anaconda Inc.) folyamatosan fejleszti és ezáltal a legkomplexebb Python programozási opciónak alakítja az Anacondát.

Kiemelendő az a tény is, hogy a csomagmenedzser alkalmazás még nem tökéletes. Sok esetben manuálisan szükséges a programcsomagok frissítése, amely folyamat viszonylag sok időt vesz igényben. Emellett az Anaconda nem minden esetben használja a legfrissebb csomag verziókat (például Tensorflow esetében) és sajnos a Google nem támogatja hivatalosan az Anaconda Python-t.

A hátrányok mellett, beszélni kell arról, hogy az Anaconda esetében nincs szükség extra energiát fordítani arra, hogy ellenőrizzük melyik verziójú könyvtár, melyik verziójú könyvtárral kompatibilis, ezt a program telepítések közben automatikusan megteszi és a frissítések során minden esetben a legjobb kombinációt telepíti a számítógépünkre.

Python telepítés – kígyózzunk!

Ha használni szeretnénk, nincs más dolgunk, hogy az anaconda.com oldalra látogassunk el. Itt a Download (Letöltések) menüpont alatt tudjuk kiválasztani, milyen operációs rendszerre (Windows esetében fontos, hogy 32 vagy 64 bit-es rendszerünk van) szeretnénk telepíteni.

Anaconda.com letöltési felülete.
Anaconda.com letöltési felülete.

A Windows verziójának ellenőrzését a Sajátgép – jobb egérgomb – tulajdonságok ablakban tudjuk megtenni.

Windows bit verzió megállapítása a Sajátgép - Tulajdonságok menüpont alatt.
Windows bit verzió megállapítása a Sajátgép – Tulajdonságok menüpont alatt. “Rendszer típus” vagy “System type” soron.

Windows-os felhasználók esetében, érdemes a grafikus telepítési opciót választani. Mivel a Python 3.7-es verziója újabb, mint a 2.7-es, értelemszerűen azt érdemes használni. Előfordul néhány alkalmazás vagy könyvtár, amely a 2-es verziót preferálja, de ezek folyamatosan kopnak el.

A legtöbb alkalmazás tökéletesen kompatibilis a 3-as verzióval és sajnos van egy-két apró szintaktikai különbség a két verzió között. Az időben előre tekintve, mindenképpen a 3.7-es verzió megismerése javasolt a jelen pillanatban.

Nagyon fontos, hogy a letöltésnél ki kell választani az operációs rendszert (Windows / Mac / Linux) és a megfelelő 32 vagy 64-bit-es grafikus installációs opciót, a Windows-ra történő telepítés előtt.

Az Anaconda lehetséges telepítési opciói a Python verziókat figyelembe véve.
Az Anaconda lehetséges telepítési opciói a Python verziókat figyelembe véve.

A telepítés nagyon egyszerűen, Windows-os grafikus alkalmazás segítségével végezhető el. Kissé hosszú ideig tart maga a folyamat, mert viszonylag összetett, több előre telepített kiegészítő könyvtár is másolásra kerül a számítógépre. A telepítés után az Anaconda Navigator felületet lehet elindítani, itt láthatjuk, milyen előre előkészített alkalmazásokat használhatunk.

Anaconda Navigator kezdő felülte.
Anaconda Navigator kezdő felülte.

Itt található a népszerű Jupyter notebook, valamint a Spyder programozó környezet. A programok futtatását a Anaconda Navigator-on belül, vagy a Start menüben, önállóan is el lehet végezni.

Anaconda Prompt – hogy is van ez?

Az Anaconda Prompt a környezet rendszerparancssora. Itt oldható meg a legegyszerűbben a telepített könyvtárak frissítése és újak telepítése. Ki kell emelni, hogy sok esetben, az egyes Python könyvtárak verziói nem működnek együtt. Például a Numpy (mátrix műveletekhez használt könyvtár) 1.1-es verziója csak az Opencv (gépi látás könyvtár) 1.2-es verziójával tud együtt dolgozni, míg az Opencv legfrissebb verziója a 1.3 (A verziószámok most csak kitalált példák).

Az Anaconda Prompt felülete.
Az Anaconda Prompt felülete.

Ilyen esetben az Anaconda figyeli az kapcsolatokat a könyvtárak között és ha már telepítve van a Numpy egység, az Opencv telepítés parancsának kiadása esetén nem a legújabb verziót, hanem a számítógépen lévő könyvtárakkal tökéletesen együttműködő variánst tölti le számunkra.

Talán kicsit bonyolultan hangzik, de annyit érdemes megjegyezni, hogy Anaconda környezetben bármely könyvárat telepíthetjük, nem kell figyelnünk a kompatibilitásra.

Az Anaconda Prompt-ot a start menübe begépelve tudjuk indítani, gyakorlatilag pontosan úgy néz ki, mint a Windows beépített parancssora (base kezdetű programsorok). Értelemszerűen a beépített parancsok segítségével tudunk műveleteket elvégezni. Például a telepített könyvtárak listáját a conda list begépelése után válik láthatóvá.

Anaconda Prompt - Python telepített könyvtárak listája.
Anaconda Prompt – Python telepített könyvtárak listája.

Ahogy egy korábbi cikkben említettem, az Anaconda programcsomag részét képezi a Spyder alkalmazás, melyet a továbbiakban Python kódolásra fogunk használni.

Összefoglalás

A cikkben bemutattam az Anaconda szoftverkörnyezet főbb tulajdonságait és az offline Python program telepítésének a programozásának előnyeit.

Az Anaconda segítségével könnyedén tudunk mesterséges intelligencia alkalmazását megoldani: rendelkezésre állnak a legújabb kiegészítő könyvtárak és a Spyder programozási felület. A továbbiakban bemutatom, hogy lehetséges újabb Python könyvtárakat telepíteni és konkrét, összetett feladatok megoldása is következik majd.