ubuntuへの環境構築
半年以上前に書いた記事がずっと「下書き」に入った状態だったので、投稿。
備忘録。
目的：ubuntu 16.04への自然言語処理環境の構築。
1.miniconda インストール
（参考）https://qiita.com/icoxfog417/items/e8f97a6acad07903b5b0
从这里下载
https://conda.io/miniconda.html
请下载以下文件到“下载”文件夹中：
・Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
$ cd ダウンロード
$ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按下 “Enter” 键或者 “是” 以退出。
●将路径添加进去
・用gedit打开。
$ gedit ~/.bashrc
在下面进行补充并保存。
export PATH="/home/ユーザ名/miniconda3/bin:$PATH"
将变更应用到系统中。
$ source ~/.bashrc
・通关了。
2.
2. 创建虚拟环境
2-1. 如果使用conda来创建虚拟环境的话
（参考）https://qiita.com/icoxfog417/items/02a80b93b5f1e95f2795
# 仮想環境に追加でインストール(バージョンを指定する場合conda install scipy=0.12.0など)
conda install scikit-learn
# condaで取得できないものについて、pipでインストール(仮想環境にpipを入れて対応)
conda install pip
pip install Flask
# condaでインストールしたライブラリを書き出し
conda list --export > conda_requirements.txt
# インストールしたパッケージのアップデート(conda自身はconda update conda)
conda update numpy
# 仮想環境無効化
deactivate # Windows
source deactivate # Max/Linux
# ファイルから仮想環境を作成
conda create -n my_new_env --file conda_requirements.txt
# 最近はconda env exportを使い方が良いよう
conda env export > environment.yml
conda env create -f environment.yml
在创建名为”my_env”的环境的同时，激活并安装”numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyter”。
$ conda create -n my_env numpy scipy scikit-learn matplotlib jupyter
activate my_env
如果只创建一个名为 “my_ebv” 的虚拟环境。
$ conda create -n my_env
确认已经建立的虚拟环境。
$ conda info -e
●アクティブ化
（参考）https://conda.io/docs/user-guide/tasks/manage-environments.html
$ source activate my_env
●非激活化 huà)
$ source deactivate my_env
• 当要删除名为”my_ebv”的虚拟环境时。
$ conda remove --name my_emv --all
如果要创建虚拟环境，请使用2-2.virtualenv。
首先，安装virtualenv。
pip install virtualenv
# プロジェクトのフォルダを作成
mkdir myproject
cd myproject
# 1.仮想環境の作成 venvはフォルダ名でここにプロジェクト用の環境が用意される
virtualenv venv
# 2.仮想環境を有効化し、pipで必要なモジュールをインストール
# Windowsの場合、venv/Scripts/activate.bat なお、Gitのシェルを利用すると同じようにsourceでできる
# 仮想環境のactivateを行わないと、グローバルにインストールされるので注意 なお、無効化はdeactivate
source venv/bin/activate
pip install xxxx
# pip freezeで作成した一覧(requirements.txt)からインストールする場合は以下
pip install -r requirements.txt
# 3.実行する
python xxx.py
●安装mecab
$ sudo apt install mecab libmecab-dev mecab-ipadic-utf8
安装用于Python的mecab绑定器。
$ pip install mecab-python3
●验证mecab-python是否正常运行
$ mecab
すもももももももものうち
すもも 名詞,一般,*,*,*,*,すもも,スモモ,スモモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
も 助詞,係助詞,*,*,*,*,も,モ,モ
もも 名詞,一般,*,*,*,*,もも,モモ,モモ
の 助詞,連体化,*,*,*,*,の,ノ,ノ
うち 名詞,非自立,副詞可能,*,*,*,うち,ウチ,ウチ
●在my-env环境中搜索gensim包（如果找不到该包，请使用pip进行安装）。
$ conda search "gensim"
● 安装包（gensim）
$ conda install gensim
请安装pandas包
$ conda install pandas
确认已安装的软件包
$ conda list
