Python環境 for 集合知プログラミング

※前サイトからの移行です．

常日頃からデータマイニングを勉強したいという方にはO’REILLYの「集合知プログラミング」をオススメしていた私ですが，色々あってこの本を参考書にデータマイニング勉強会を開くことになりました．
この本はPythonをベースとして書かれているのですが，勉強会向けにVPS上にPython環境 for 集合知プログラミングを構築しましたのでまとめます．
必要ライブラリのリストは，「付録A サードパーティによるライブラリたち」を参考にしました（導入にはpipを利用しています）．

Python 2.7.x の導入

CentOS 6.3に2.7系を導入する（標準は2.6系）．

インストールに必要なものたちを導入

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$ sudo yum install zlib zlib-devel tk-devel tcl-devel sqlite-devel ncurses-devel gdbm-devel readline-devel bzip2-devel db4-devel openssl-devel

Pythonをダウンロードして解凍

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$ wget http://www.python.org/ftp/python/2.7/Python-2.7.tgz
$ tar xzvf Python-2.7.tgz

インストール

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$ ./configure --with-threads --enable-shared --prefix=/usr/local
$ make
$ sudo make install

これでOK！
正常にインストールされているかどうかは以下のコマンドで確認できる．

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$ python -V
Python 2.7.2

ここでもし下記のメッセージ

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python: error while loading shared libraries: libpython2.7.so.1.0: cannot open shared object file: No such file or directory

が表示された場合は，.bashrcなどにLD_LIBRARY_PATHを追加

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$ export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/lib
$ source .bashrc

Pythonパッケージ管理システムの導入

easy_installおよびpipを導入．
setuptoolsではなくdistributeから入れます．

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$ wget http://python-distribute.org/distribute_setup.py
$ sudo /usr/local/bin/python2.7 distribute_setup.py
$ sudo easy_install pip

必要ライブラリの導入

導入したライブラリ群は以下のコマンドで確かめられる．

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$ pip freeze

A.1 Universal Feed Parser

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$ sudo pip install feedparser

A.2 PIL（Python Image Library）

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$ sudo pip install pil

A.3 Beautiful Soup

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$ sudo pip install beautifulsoup

A4 pysqlite

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$ sudo pip install pysqlite

※標準で入っているsqlite3でも良いと思います．

A.5 Numpy（ついでにScipy）

NumPyおよびSciPyを導入するために，以下の3つを導入

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$ sudo yum install gcc-gfortran
$ sudo yum install blas-devel
$ sudo yum install lapack-devel

NumPyおよびSciPyのインストール

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$ sudo pip install numpy
$ sudo pip install scipy

A.6 matplotlib

matplotlibを導入するために，以下を導入

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$ sudo yum install libpng-devel

matplotlibのインストール

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$ sudo pip install matplotlib

A.7 pydelicious

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$ sudo pip install pydelicious

以上で環境構築は終了（だと思われます）！

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