Instalar Python en Windows

He estado probando Python en un ordenador con Windows 10, y la instalación es muy fácil, pero igualmente me guardo aquí los pasos que he dado para poder utilizar la distribución oficial de Python 3.5 en Windows 10.

Primeros pasos con Python en Windows

  • Descargar el instalador: https://www.python.org/downloads/windows/
    Ejecutarlo e instalar con las opciones por defecto
  • Ejecutar IDLE (consola con facilidades como coloreado de palabras clave, opciones de debug..
  • Probar a ejecutar comandos de Python o scripts

Para instalar librerías adicionales, desde la consola de comandos de windows:

  • Instalar o actualizar pip para gestionar la instalación automática de librerías. A partir de la versión 3.4 pip ya está incluído en la instalación desde python.org, así que para actualizar:
$ python -m pip install -U pip
  • Instalar cualquier librería que se necesite:
$ pip install libreria

Esta instalación me ha ido bien para probar muchas cosas, y es la distribución oficial, que va perfecta, pero yo quería probar algunos de los algoritmos del libro Mastering machine learning with Scikit-learn (mi reseña del libro), y se me complicaba un poco la utilización de la librería para Machine Learning Scikit-learn, así que al final he terminado utilizando otra distribución de Python. Para quien le interese, aquí dejo también los pasos que he seguido para 'pasarme' a Anaconda y Conda, una opcion muy recomendable para Data Scientists.

 

La distribución Anaconda, o Miniconda para utilizar Scikit-learn

Después de instalar algunas librerías sin problemas he intentado utilizar Scikit-learn y he tenido algún problema con las dependencias. Scikit-learn necesita trabajar sobre numpy y sobre scipy. Con pip he instalado bien numpy, pero la instalación scipy me da errores porque esta librería necesita compilar con C y Fortran.

Se puede solucionar de varias maneras, pero lo que me ha parecido más conveniente es utilizar una conocida distribución de Python que ya incorpora estas librerías, y también su propio gestor de ampliaciones. La distribución es Anaconda, y el gestor Conda. He instalado la versión mínima, que se llama Miniconda, que puedo ir ampliando con lo que necesite gracias a Conda.

Además se pueden crear diferentes entornos de ejecución según las necesidades, y poder probar o trabajar para cada cosa justo con las librerías y versiones que se necesitan.

Después de instalar Miniconda, he entrado en el 'Anaconda Prompt' y he actualizado Conda:

(C:\Miniconda3) C:\Users\Carlos>conda update conda

He creado un entorno scikitML con todo lo necesario para utilizar scikit-learn:

(C:\Miniconda3) C:\Users\Carlos>conda create --name scikitML numpy scipy scikit-learn

Y he activado el entorno como mi entorno actual para ejecutar scripts que utilicen algoritmos de Scikit-learn:

(C:\Miniconda3) C:\Users\Carlos>activate scikitML

(scikitML) C:\Users\Carlos>python
Python 3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import sys
>>> sys.stdout.write("hello from Python %s\n" % (sys.version,))
hello from Python 3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)]
113
>>> print ("Espero que esto sea de utilidad")
Espero que esto sea de utilidad
>>>
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