›  Demo-PY1: Python-Tutorial
›   Installation von Python und Anaconda

Um Python-Programme schreiben zu können, muss zunächst eine aktuelle Python-Installation von der Python-Webseite python.org heruntergeladen und installiert werden. Für die Entwicklung größerer Programme und die Durchführung von Datenanalysen sollten zusätzlich die Entwicklungs- und Paketverwaltungsplattformen Anaconda, Spyder und Jupyter Notebook eingerichtet werden, die umfangreiche Funktionalität für Paketverwaltung, Softwareentwicklung und Präsentation bereitstellen.

Installation von Python

Auf der offiziellen Python-Webseite python.org kann Python heruntergeladen werden. Als nächstes wird das heruntergeladene Installations-Setup mit Administratorrechten (Rechtsklick auf die Setup-Datei -> „Als Administrator ausführen") ausgeführt. Die weiteren Details sind in der folgenden Diashow dargestellt:

1. Option "Add Python 3.x to PATH" anklicken und benutzer-definierte Installation ("Customize installation") auswählen.
2. Das Paketverwaltungsprogramm "pip" aktivieren.
3. Bevor die Installation von Python anfängt, wird gefragt ob man fortgeschrittene Einstellungen ändern oder annehmen will. Hierbei die Option "Add Python to environment variables" auswählen. Mit dieser Einstellung wird Python auf dem Computer global installiert.
4. Im letzten Schritt der Installation wird noch die Möglichkeit gegeben, die Zeichenlimitierung für Pfadvariablen unter Windows aufzuheben. Also auf "Disable path lenght limit" klicken.

Hinweis: Das Hinzufügen der Python-Version zur PATH-Variablen ist dann sinnvoll, wenn man nur eine Anwendung entwickelt und schnell auf die Python-Anwendungen zugreifen möchte. Arbeitet man jedoch mit mehreren Python-Versionen gleichzeitig, kann es nachteilig sein, die Python-Version in der PATH-Variablen zu hinterlegen, da ein Python-Programm, das eine bestimmte Python-Version benötigt, ggf. über die PATH-Variable die falsche Python-Version zugewiesen bekommt.

Python Befehlskonsole testen

Nach erfolgreicher Installation von Python testen wir die Python-Befehlskonsole. Einfach im Windows Startmenü Python auswählen, dann öffnet sich die Befehlskonsole und die installierte Python-Version wird angezeigt.

• Python-Befehle werden nach dem Eingabe-Prompt (angezeigt durch >>>) eingegeben.
• Die Ausgabe erfolgt direkt in der nachfolgenden Zeile, nachdem man mit ENTER den Befehl bestätigt.
• Mehrzeilige Befehle wie z.B. die for-Schleife werden durch einen Doppelpunkt am Ende der ersten Zeile eingeleitet. Wenn man diesen mit ENTER bestätigt, erscheinen in der nächsten Zeile drei Punkte (...), die andeuten, dass die Zeile zum vorigen Befehl gehört.
• Mit der Pfeil-Nach-Unten-Taste kann die Historie der Befehle durchlaufen werden, d.h. man kann schon verwendete Befehle ohne erneutes Eintippen wiederverwenden.

Beispiel: Einzeilige und mehrzeilige Anweisungen

• Wir geben zunächst den Text "Hello World" mit Hilfe des print-Befehls aus (im Bild mit 1 markiert). Die Ausgabe (vgl. 2) erfolgt in der Zeile darunter.
• Danach schreiben wir eine for-Schleife (im Bild mit 3 markiert), die über die Elemente einer Liste iteriert.

Installation von Anaconda

Anaconda ist multiplattform-fähig und kann unter Windows, Linux und MacOS-Betriebssystem laufen. Je nachdem, welches System man benutzt, wird die Installation von Anaconda anders durchgeführt. Wir beschreiben hier nur die Installation von Anaconda unter Windows. Unter www.anaconda.com/ kann Anaconda heruntergeladen werden. Wir verwenden die Plattform mit der Python 3-Version. Die Installation kann durch Doppelklick auf dem heruntergeladenen Setup (.exe-Datei) gestartet werden. Sicherheitshalber sollte Anaconda mit Administratorenrechten installiert werden, damit bei der späteren Installation externer Packages keine Fehler auftreten.

Anaconda Navigator testen

Nach erfolgreicher Installation von Anaconda kann der Anaconda-Navigator geöffnet und getestet werden. Die Home-Ansicht zeigt die verfügbaren Anwendungen für die ausgewählte Umgebung an. Die Environments-Ansicht zeigt die verfügbaren Umgebungen (engl. environment) und Pakete (engl. packages) für die ausgewählte Umgebung an. Ein Environment bzw. eine Anwendungsumgebung ist ein in sich abgeschlossener Bereich, in den man eine Zusammenstellung zueinander passender Anwendungen und Programmpakete installieren kann.

Home-Ansicht

In der Umgebung "base" haben wir Jupyter Labs, Jupyter Notebooks (für interaktive Demos) und Spyder (als Python-Entwicklungumgebung für größere Programmbibliotheken und zum Debuggen) installiert. In der Umgebung "R-Demos" verwenden wir Jupyter Notebooks und RStudio (als R-Entwicklungumgebung für größere Programmbibliotheken und zum Debuggen).

Environments-Ansicht

Die Environments-Ansicht dient der Umgebungsverwaltung. Hier können Umgebungen erstellt und gelöscht werden, sowie Pakete für die jeweils ausgewählte Umgebung installiert und aktualisiert werden. Die Paketverwaltung (d.h. das Installieren und Aktualisieren benötigter Programmpakete wie keras oder tensorflow) kann sowohl über die Benutzeroberfläche als auch terminalbasiert mit den entsprechenden conda- oder pip- Befehlen ausgeführt werden.

Im Bild unten ist die Environments-Ansicht des Anaconda Navigator zu sehen, die drei Environments enthält:
base: Das base-Environment ist defaultmäßig nach Installation schon verfügbar und enthält eine Zusammenstellung aktueller Python-Pakete.
PythonKeras: Das PythonKeras-Environment wurde mit dem Befehl conda create --name PythonKeras erstellt. Wir werden es für die Entwicklung Neuronaler Netzwerke verwenden.
R-Demos: Die Umgebung R-Demos wird für die Entwicklung von R-Demonstratoren verwendet und enthält benötigte R-Pakete.

Das Paketverwaltungsprogramm Conda

Conda ist das mit Anaconda mitgelieferte Paketverwaltungs-Programm, mit dessen Hilfe man in einem Terminal (cmd.exe) Umgebungen (engl. Environments) erstellen, aktivieren / deaktivieren und Pakete installieren und aktualisieren kann. Die wichtigsten conda-Befehle sind conda create, conda activate, conda install, conda update und conda deactivate. Um zum Beispiel eine Anwendungsumgebung mit dem Namen PythonKeras zu erstellen und in diese eine spezielle Zusammenstellung von Programmpaketen zu installieren, werden folgende Befehle verwendet:

 # Installiere eine Umgebung mit dem Namen PythonKeras 
 conda create --name PythonKeras
 # Aktiviere die Umgebung PythonKeras
 conda activate PythonKeras
 # Installiere das Programmpaket keras
 conda install keras
 # deaktiviere PythonKeras 
 conda deactivate PythonKeras