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  • I have a Python program that uses YAML. 我有一个使用YAML的Python程序。 I attempted to install it on a new ser

    本文翻译自:How do I install the yaml package for Python?

    I have a Python program that uses YAML. 我有一个使用YAML的Python程序。 I attempted to install it on a new server using pip install yaml and it returns the following: 我尝试使用pip install yaml将其安装在新服务器上,并且返回以下内容:

    $ sudo pip install yaml
    Downloading/unpacking yaml
      Could not find any downloads that satisfy the requirement yaml
    No distributions at all found for yaml
    Storing complete log in /home/pa/.pip/pip.log
    

    How do I install the yaml package for Python? 如何安装适用于Python的yaml软件包? I'm running Python 2.7. 我正在运行Python 2.7。 (OS: Debian Wheezy) (作业系统:Debian Wheezy)


    #1楼

    参考:https://stackoom.com/question/xq62/如何安装适用于Python的yaml软件包


    #2楼

    pip install pyyaml

    If you don't have pip, run easy_install pip to install pip, which is the go-to package installer - Why use pip over easy_install? 如果没有pip,请运行easy_install pip来安装pip,这是必备的软件包安装程序- 为什么在easy_install上使用pip? . If you prefer to stick with easy_install, then easy_install pyyaml 如果您喜欢坚持使用easy_install,则easy_install pyyaml


    #3楼

    You could try the search feature in pip, 您可以尝试使用点子搜索功能,

    $ pip search yaml
    

    which looks for packages in PyPI with yaml in the short description. 它在简短说明中使用yaml在PyPI中查找软件包。 That reveals various packages, including PyYaml, yamltools, and PySyck, among others (Note that PySyck docs recommend using PyYaml, since syck is out of date). 这揭示了各种软件包,包括PyYaml,yamltools和PySyck等(请注意, PySyck文档建议使用PyYaml,因为syck已过时)。 Now you know a specific package name, you can install it: 现在您知道了特定的软件包名称,可以安装它:

    $ pip install pyyaml
    

    If you want to install python yaml system-wide in linux, you can also use a package manager, like aptitude or yum : 如果要在linux系统范围内安装python yaml,还可以使用软件包管理器,例如aptitudeyum

    $ sudo apt-get install python-yaml
    $ sudo yum install python-yaml
    

    #4楼

    Update: Nowadays installing is done with pip, but libyaml is still required to build the C extension (on mac): 更新:如今,安装已通过pip完成,但仍需要libyaml来构建C扩展(在Mac上):

    brew install libyaml
    python -m pip install pyyaml
    

    Outdated method : 过时的方法

    For MacOSX (mavericks), the following seems to work: 对于MacOSX(小牛),以下方法似乎有效:

    brew install libyaml
    sudo python -m easy_install pyyaml
    

    #5楼

    pip install PyYAML
    

    如果找不到libyaml或编译的PyYAML可以在Mavericks上不使用它。


    #6楼

    There are three YAML capable packages. 有三个支持YAML的软件包。 Syck ( pip install syck ) which implements the YAML 1.0 specification from 2002; Syck( pip install syck ),从2002年开始实施YAML 1.0规范; PyYAML ( pip install pyyaml ) which follows the YAML 1.1 specification from 2004; PyYAML( pip install pyyaml ),遵循2004年的YAML 1.1规范; and ruamel.yaml which follows the latest (YAML 1.2, from 2009) specification. ruamel.yaml遵循最新的规范(从2009年开始使用YAML 1.2)。

    You can install the YAML 1.2 compatible package with pip install ruamel.yaml or if you are running a modern version of Debian/Ubuntu (or derivative) with: 您可以使用pip install ruamel.yaml安装YAML 1.2兼容软件包,或者如果您运行的是Debian / Ubuntu(或衍生版本)的现代版本,请执行以下操作:

    sudo apt-get install python-ruamel.yaml
    
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  • 您可以使用pip从Python软件包索引和其他索引安装软件包。 请查看有关如何安装和使用pip的文档:安装用法我们会定期发布更新,每3个月发布一个新版本。 在我们的文档中查找更多详细信息:发行说明发行过程2020年,...
  • 如何使用国内镜像源下载安装python中使用的库 使用镜像下载的会是安装的包的速度快很多,下面简单介绍使用pip命令下载所用的包,添加镜像下载的方法。 一、方法 例如:使用pip命令安装numpy库 pip install numpy ...

    如何使用国内镜像源下载安装python中使用的库

    使用镜像下载的会是安装的包的速度快很多,下面简单介绍使用pip命令下载所用的包,添加镜像下载的方法。
    一、方法
    例如:使用pip命令安装numpy库

    pip install numpy
    

    如果使用镜像的话,只需要在该命令后面添加 “-i + 镜像网址”即可,这里使用清华镜像源为例
    即如下:

    pip install numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package
    

    二、国内镜像源列表
    1.清华:https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
    2.豆瓣:http://pypi.douban.com/simple/
    3.阿里云:http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
    4.中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

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  • 小编典典如果该软件包位于PYPI上,则将其及其依赖项下载到某个本地目录。例如$ mkdir / pypi && cd / pypi$ ls -la-rw-r--r-- 1个Pavel人员237954 Apr 19 11:31 Flask-WTF-0.6.tar.gz-rw-r--r-- 1个Pavel员工389741 ...

    小编典典

    如果该软件包位于PYPI上,则将其及其依赖项下载到某个本地目录。例如

    $ mkdir / pypi && cd / pypi

    $ ls -la

    -rw-r--r-- 1个Pavel人员237954 Apr 19 11:31 Flask-WTF-0.6.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel员工389741 2月22日17:10 Jinja2-2.6.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel人员70305 Apr 11 00:28 MySQL-python-1.2.3.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel人员2597214 Apr 10 18:26 SQLAlchemy-0.7.6.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel员工1108056 2月22日17:10 Werkzeug-0.8.2.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel员工488207 Apr 10 18:26 boto-2.3.0.tar.gz

    -rw-r--r-- 1个Pavel人员490192 4月16日12:00 flask-0.9-dev-2a6c80a.tar.gz

    某些软件包可能必须手工存档到外观相似的tarball中。当我想要更新(不稳定)版本的东西时,我会做很多事情。某些软件包不在PYPI上,因此也适用于它们。

    假设你在中有一个格式正确的Python应用程序~/src/myapp。~/src/myapp/setup.py将会install_requires列出你/pypi目录中的一或多个内容的列表。像这样:

    install_requires=[

    'boto',

    'Flask',

    'Werkzeug',

    # and so on

    如果你希望能够在拥有所有必要依赖项的情况下运行你的应用程序,同时仍然对其进行黑客攻击,则可以执行以下操作:

    $ cd〜/ src / myapp

    $ python setup.py开发--always-unzip --allow-hosts = None --find-links = / pypi

    这样,你的应用程序将直接从源目录执行。你可以破解事物,然后重新运行应用程序而无需重建任何内容。

    如果要将应用程序及其依赖项安装到当前的python环境中,请执行以下操作:

    $ cd〜/ src / myapp

    $ easy_install --always-unzip --allow-hosts = None --find-links = / pypi。

    在这两种情况下,如果/pypi目录中不存在一个或多个依赖项,构建都将失败。它不会尝试从Internet滥发地安装丢失的东西。

    我强烈建议在活动的虚拟环境中调用它setup.py develop ...,以避免污染全局Python环境。(virtualenv是)几乎可以走的路。切勿在全局Python环境中安装任何东西。easy_install ...

    如果你构建了应用程序的计算机与要在其上部署应用程序的计算机具有相同的体系结构,则可以将所有easy_install内容都放入其中的整个虚拟环境目录中。但是,在压缩之前,必须使虚拟环境目录可重定位(请参见–relocatable选项)。注意:目标计算机需要安装相同版本的Python,并且你的应用程序可能也已经预安装了基于C的任何依赖关系(例如,如果你依赖PIL,则必须预安装libpng,libjpeg等)

    2020-02-13

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  • 如何为AWS Lambda层安装Python软件包 (How to Install Python Packages for AWS Lambda Layers) 有关如何使用Docker容器为AWS Lambda层构建Python软件包的指南。 (A guide on how to build Python Packages for AWS...

    Lambda及其层 (Lambda and its Layers)

    When I first heard about AWS Lambda I was quite confused about what it was and tried to use it to train a simple ML model but was hit with a hard 5 minutes execution limit. Fast-forward a few years, I believe Lambda has evolved a lot and so have people’s understanding of event-driven systems and serverless compute. It has become part of many modern applications and data architects.

    当我第一次听说AWS Lambda时,我对它的含义感到非常困惑,并试图使用它来训练一个简单的ML模型,但是受到5分钟硬执行限制的打击。 几年过去了,我相信Lambda取得了长足的发展,人们对事件驱动系统无服务器计算的理解也是如此。 它已成为许多现代应用程序和数据架构师的一部分。

    At re:Invent 2018, Lambda was heavily buffed with custom runtime and an increase in execution runtime limit to 15 minutes. Lambda Layers was also released which allowed you to share common dependencies to ease lambda deployment size and updates. However, AWS still hasn’t addressed the needs of friendly steps to bring in non-native python packages such as Pandas.

    re:Invent 2018上 ,Lambda大量沉迷于自定义运行时并将执行时运行时间限制增加到15分钟。 Lambda Layers也已发布,它使您可以共享常见的依赖项,以简化lambda部署的大小和更新。 但是,AWS仍未解决引入非本地python软件包(例如Pandas) 的友好步骤需求

    引入外部软件包的麻烦方法… (The troublesome approaches to bringing in external packages…)

    Currently, you either have to zip up your Lambda function and Linux compatible dependencies, or upload your dependencies as a Lambda Layers. If you’ve played around with Google Cloud Functions and Azure Function before then you would know that it can be as easy as to writing a wish list in the requirements.txt.

    当前,您要么压缩您的Lambda函数和与Linux兼容的依赖项,要么将您的依赖项作为Lambda图层上载。 如果您以前玩过Google Cloud Functions和Azure Function,那么您会知道,与在requirements.txt编写愿望清单一样容易。

    To add extra complexities, some of the Python packages need to compile C or C++ extensions (packages such as Numpy and Pandas). This could be a bit of a hassle if you want to use your macOS or Windows machine to pip install -t . pandasthen zip them up for Lambda Layers which is an Amazon Linux environment.

    为了增加额外的复杂性,某些Python软件包需要编译CC ++扩展(诸如Numpy和Pandas之类的软件包)。 如果要使用macOSWindows计算机来pip install -t . pandas可能会有些麻烦pip install -t . pandas 然后, pip install -t . pandas将它们压缩为Lambda Layers,这是一个Amazon Linux环境。

    There are a few ways of bringing in Linux compatible dependencies whether it’s through Serverless or using an EC2 Instance. Now, if you’ve read some of my blogs before, I really enjoy using Lambdas in Hackathons and since time is the essence, I want to show you the easiest and quickest way on how I bring Python dependencies across as a Lambda Layers using Docker.

    有几种引入Linux兼容依赖关系的方法,无论是通过无服务器还是使用EC2实例。 现在,如果您以前读过我的一些博客,我真的很喜欢在Hackathons中使用Lambdas,并且由于时间至关重要,因此我想向您展示最简单最快的方法,介绍如何使用Docker将Python依赖项作为Lambda层实现。

    5个简单步骤: (5 Easy Steps:)

    Image for post

    1.建立 (1. Build)

    Hopefully, you have Docker set up but if you don’t then be sure to do that first. The first thing you will do is use an Amazon Linux as the base image and create a Dockerfile from that with a few utilities, python3.7 and Virtualenv.

    希望您已经设置了Docker,但如果没有,请确保首先进行设置。 您要做的第一件事是使用Amazon Linux作为基本映像,并使用一些实用程序 python3.7Virtualenv从中创建一个Dockerfile

    FROM amazonlinux:2.0.20191016.0RUN yum install -y python37 && \
    yum install -y python3-pip && \
    yum install -y zip && \
    yum clean allRUN python3.7 -m pip install --upgrade pip && \
    python3.7 -m pip install virtualenv

    Run the commands below to create your Dockerfile with a tag.

    运行以下命令以创建带有标签的Dockerfile。

    usr> docker build -f "<filename>.Dockerfile" -t lambdalayer:latest .

    2.运行 (2. Run)

    You should be able to see the images by doing docker images. After that, you want to bash into your container.

    您应该能够通过执行docker images来查看docker images 。 之后,您要扑向您的容器。

    usr> docker run -it --name lambdalayer lambdalayer:latest bash

    3.安装 (3. Install)

    Create a new virtual environment within your container to isolate your python environment and reuse the same container without worrying about global installation breaking things. You could create a container per dependencies but time is the essence here…

    在您的容器中创建一个新的虚拟环境,以隔离python环境并重用同一容器,而不必担心全局安装会造成麻烦。 您可以为每个依赖项创建一个容器,但是时间是这里的关键……

    bash> python3.7 -m venv pandas

    I named it pandas, you can call it whatever you want but be sure to activate it, install your package(s) to a specific folder, then deactivate it after.

    我将其命名为pandas,您可以随意命名,但请务必将其激活,将软件包安装到特定文件夹,然后再将其停用。

    bash> source pandas/bin/activate(pandas) bash> pip install pandas -t ./python(pandas) bash> deactivate

    4.包装 (4. Package)

    The packages should have been installed along with their dependencies in the python folder (or your specific folder). You can now zip up that folder as python.zip and exit the container. You will need to copy the zipped folder into your local environment so you can upload it to the Lambda Layer or S3.

    这些软件包及其相关性应已安装在python文件夹(或您的特定文件夹)中。 现在,您可以将该文件夹压缩为python.zip并退出容器。 您将需要将压缩的文件夹复制到本地环境中,以便可以将其上传到Lambda层或S3。

    bash> zip -r python.zip ./python/usr> docker cp lambdalayer:python.zip ./Desktop/

    5.上传 (5. Upload)

    If your zipped file is larger than 50mb then you will need to upload it to S3 as opposed to uploading the zip directly in Lambda Layers. Be sure to record the S3 Object URL.

    如果压缩文件大于50mb,则需要将其上传到S3,而不是直接在Lambda图层中上传zip。 确保记录S3对象URL

    Image for post

    That’s it, you now have Pandas (and Numpy) to use as part for your Python Lambda as a Layer and If you want to create a deployment package then be sure you add your lambda function code within the zipped folder as a .py file.

    就是这样,您现在可以将Pandas(和Numpy)用作Python Lambda的一部分,如果要创建部署包,请确保将压缩后的lambda函数代码添加为.py文件。

    Lambda层的局限性 (Limitations of Lambda Layers)

    There are a few limitations that you need to be aware of and this includes:

    您需要注意一些限制,其中包括:

    1. You can only use up to 5 layers per Lambda.

      每个Lambda最多只能使用5层。
    2. The size of all your layers unzipped cannot exceed 250mb.

      您解压缩的所有图层的大小不能超过250mb。
    3. Layers are mounted to the /opt directory in the function’s execution environment so be sure to Layer your functions properly if you are going to have more than one.

      在函数的执行环境中,层已安装到/ opt目录,因此,如果要包含多个层,请确保正确对函数进行分层。

    关于我 (About Me)

    I have been helping businesses build scalable cloud and data solutions in the area of Production AI/ML, Data Engineering, Serverless and Containers, and have a growing interest in front-end developments. Feel free to connect with me on LinkedIn for a chat — just let me know you’re from Medium.

    我一直在帮助企业在生产AI / ML,数据工程,无服务器和容器领域构建可扩展的云和数据解决方案,并且对前端开发越来越感兴趣。 请随时在LinkedIn上与我联系以进行聊天-请让我知道您来自Medium。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/how-to-install-python-packages-for-aws-lambda-layer-74e193c76a91

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  • python 使用apt模块安装软件包

    千次阅读 2018-01-27 20:21:15
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