M1Mac으로 분석 환경을 구축해 보면 안 좋은 일이에요.

M1맥이라면 파이톤의 라이브러리 설치가 잘 안 되는 경우도 있을 것 같은데, 실제 고전하다 보니 메모로 정리했다.

가상 환경 시작

실패하는 것을 싫어하기 때문에 가상 환경을 구축한 후 그 산하에 프로그램 라이브러리를 설치해 보자.

가상 환경을 구축하기 전에

만일의 경우를 대비하여 갱신Homebrew.

brew update

파이톤 3을 설치합니다.

brew install python

기본적으로 3개의 시스템을 설치하기 때문에python3을 표시할 필요가 없습니다.
파이썬의 버전을 확인합니다.

python -V

설치가 순조롭다.

venv 구축

가상 환경을 조사한 결과 지금까지의 파이톤3이 발견됐다.35.4pyenv를 추천했지만 지금은 추천하지 않기 때문에 이번에 실시venv했다.
가상 환경을 위한 폴더를 만들고 현재 디렉터리를 변경합니다.
이번에 테스트 카탈로그를 제작한다.

mkdir test
cd test

test 디렉터리에 새로운 환경을 만듭니다.

python3 -m venv [環境名]

가상화 환경의 효율성

source [環境名]/bin/activate

이렇게 명령 알림의 이름 앞에 (환경 이름)을 붙인다.

가상 환경의 무효화

deactivate

의 무효화는 매우 간단하다deactivate.

venv의 주의점

venv는 기본적으로 파이톤의 로컬 버전입니다venv 각 디렉토리를 라이브러리에 설치하는 데 사용합니다.
그러나 venv에 구축된 가상 환경의 파이썬 버전은 로컬 버전이기 때문에 파이썬 버전을 바꾸기에는 적합하지 않다.
그러나 공식 문서를 보면 여러 개가 설치되어 있으면 지정된 실행을 통해 변경할 수 있다.
가상 환경을 만들고 관리하는 모듈은venv입니다.venv는 보통 최신 버전의 파이톤을 설치합니다.여러 버전의 파이톤이 설치되어 있으면python 3처럼 사용하고자 하는 버전을 지정하고 실행하여 파이톤 버전을 선택할 수 있습니다.
https://docs.python.org/ja/3/tutorial/venv.html

라이브러리 설치

가상 환경이 시작되면 바로 프로그램 라이브러리를 설치합니다.
회사에서 사용하는 주요 프로그램 라이브러리를 검증하고 있습니다.
이미지 해석계는 경험이 없어서 가입하지 않았습니다.

객체 라이브러리

numpy

scipy

pandas

matplotlib

jupyter-notebook

scikit-learn

seaborn

tensorflow

janome

xgboost

Django

컨디션

Python:3.9.4
pip:21.0.1

numpy

numpy 정상적으로 설치할 수 없습니다!
설치cython 및 다음 명령을 입력하면 설치가 완료됩니다.

pip install cython
pip install --no-binary :all: --no-use-pep517 numpy

scipy

scipy안 돼요.

pandas

git에서 설치clone.

git clone https://github.com/pandas-dev/pandas.git
cd pandas
python setup.py install

matplotlib

pip에 설치되어 있습니다.

pip install matplotlib

jupyter-notebook

jupyter 설치가 순조롭다.

pip install jupyter

scikit-learn

sciki-learn안 돼요.

seaborn

seaborn도 안 돼요.

tensor-flow

tensorflow도 안 돼요.

janome

janome는 pip에서 설치한 것이다.

pip install janome

xgboost

xgboost도 안 돼요.

Django

Django는 pip에서 설치한 것이다.

pip install django

총결산

시간이 지나도 괜찮을 것 같지만 M1맥은 환경 구축에 고생이 많다.
나는 설치 방법의 설치를 따로 조사하고 싶다.
최악의 아나콘다 손도 있죠?