安装Python包

概述

Python包通常从两个包中的一个安装存储库：

PyPI公司; 或
康达

从PyPI或Conda安装的任何Python包都可以从R中使用具网状。

系统上的每个Python安装都有自己的一组包装。reticulate如何选择Python安装，以及如何配置行为，如版本小插曲。

Python环境

安装Python包时，最好将其隔离在Python环境中（存在于特定的项目或目的）。这提供了隔离措施，因此为一个项目更新Python包不会影响其他项目项目。包装不兼容的风险明显更高使用Python软件包比使用R软件包，因为与CRAN不同，如果当前版本的当前可用的软件包是兼容的。

网状包包含用于创建Python的函数环境（virtualenvs或conda-envs）和安装软件包在他们中间。虚拟环境和conda环境都是支持所有平台（Linux、macOS和Windows）。

请注意，用于创建和管理虚拟环境的设施（通常称为“venv”）随Python标准提供库和是创建独立python的推荐方法安装。Conda环境也受支持，但请注意二者之间可能存在二进制不兼容由conda构建的包和在conda外部构建的包（例如。，CRAN（起重机），或PPM（百万英镑）).

简单的安装

网状包装包括py_安装（）功能可用于安装一个或多个Python包。软件包默认情况下将安装在virtualenv或Conda环境中命名为“r-reticulate”。例如：

图书馆（网状）
py_安装(“熊猫”)

这为打包提供了一个简单的高级接口安装，并有助于鼓励使用通用默认环境（“r-reticulate”）跨不同Python的安装包装。

也有直接管理两个公寓的功能以及虚拟环境，用于您希望更多控制方式的情况包已安装。这些功能在章节中介绍如下所示。

Virtualenv安装

以下函数可用于管理Python虚拟人：

功能	描述
`虚拟env_list（）`	列出所有可用的虚拟机
`虚拟env_create（）`	创建新的virtualenv
`虚拟安装（）`	在virtualenv中安装包
`虚拟环境_remove（）`	删除单个包或整个virtualenv

默认情况下，虚拟环境位于~/.virtualenvs（虚拟人）。您可以通过定义这个工作_主页环境变量。

下面是使用这些函数创建环境的示例，在其中安装软件包，然后使用R中的环境：

图书馆（网状）

#创建一个新环境
虚拟化创建(“r-网状”)

#安装SciPy
虚拟安装(“r-网状”,“scipy”（scipy）)

#导入SciPy（它将在“r-reticulate”中自动发现）
松软的<- 进口(“scipy”（scipy）)

请注意，您可能在多个环境，在这种情况下，您可能需要调用use_virtualenv（）功能，以确保网状结构利用了virtualenv：

图书馆（网状）

#表明我们想要使用特定的virtualenv
使用虚拟机(“r-网状”)

#import SciPy（将根据use_virtualenv调用使用“r-reticulate”）
松软的<- 进口(“scipy”（scipy）)

虚拟环境通常派生自（使用）“starter”python安装。也就是说，一定有一条巨蟒在您可以创建虚拟环境。您可以在但最方便的方法是：

在macOS和Windows上，请访问https://www.python.org/下载/并安装合适的版本。
在Linux上，可以使用预构建的python二进制文件https://github.com/rstudio/python-builds网站
在所有平台上，您可以使用网状：：install_python（）注意，在macOS和Linux上，这将从系统上的源代码构建Python，这可能需要几分钟后。

可以在每个Python的旁边安装多个版本系统上的其他版本（例如，Python版本3.9、3.10和3.11）。由默认情况下，reticulate将使用系统上安装的最新版本用于创建虚拟环境。如果在上有特定的版本约束所需的Python版本，您可以将其提供给版本参数–例如：virtualenv_create（版本=“>=3.9”）

任何时候，您都可以在您的通过调用系统virtualenv_starter（全部=真）.如果您将Python venv启动器安装在非标准位置，您可以通过设置环境变量通知reticulate查找位置网状_VIRTUALENV_STARTER.

公寓安装

以下功能可用于管理公寓环境：

功能	描述
`条件列表（）`	列出所有可用的conda环境
`第二次创建（_create）`	创建新的conda环境
`conda_安装（）`	在conda环境中安装包
`第二次删除（_remove）`	删除单个包或整个conda环境

下面是使用这些函数创建环境的示例，在其中安装软件包，然后使用R中的环境：

图书馆（网状）

#创造一个新环境
第二次创建（_C）(“r-网状”)

#安装SciPy
conda_安装(“r-网状”,“scipy”（scipy）)

#导入SciPy（它将在“r-reticulate”中自动发现）
松软的<- 进口(“scipy”（scipy）)

请注意，您可能在多个Conda环境，在这种情况下，您可能需要调用use_condaenv（）确保特定公寓网状结构利用环境：

图书馆（网状）

#表示我们要使用特定的condaenv
use_condaenv公司(“r-网状”)

#import SciPy（将根据use_condaenv调用使用“r-reticulate”）
松软的<- 进口(“scipy”（scipy）)

外壳安装

您还可以使用标准的shell安装实用程序(pip（点阵）或康达)要安装Python包：

#安装到系统级Python
$sudo pip安装SciPy

#安装到活动Conda环境中
$conda安装SciPy

进行此操作时，请务必注意您的Python的哪个版本包已安装在中，并调用use_python（）功能以确保此版本由网状的。

或者，在repl_python（），可以加前缀!发送shell命令，以及pip（点阵）或康达已配置使用的对于Python安装，目前正在使用网状。

!pip安装scipy