यदि आप डेटा साइंटिस्ट बनने पर विचार कर रहे हैं, तो जितनी जल्दी आप कोड करना सीखना शुरू करेंगे, उतना अच्छा। डेटा प्रोफेशनल्स अपना काफी समय कोडिंग में बिताते हैं। प्रोग्रामिंग भाषाएँ वे प्रमुख औज़ार हैं जो डेटा प्रोफेशनल्स को बड़े पैमाने पर डेटा से विश्लेषण करने और सार्थक इनसाइट्स निकालने में सक्षम बनाती हैं।
डेटा साइंस के लिए शायद सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा Python है। Python एक ओपन-सोर्स, जनरल-पर्पज़ और शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका उपयोग वेब डेवलपमेंट, गेम डेवलपमेंट और, निश्चित रूप से, डेटा साइंस जैसे कई सॉफ्टवेयर डोमेन में होता है।
जहाँ Python अपने आप में ही कई शानदार काम करने में सक्षम है, वहीं डेटा प्रोफेशनल्स—और व्यापक रूप से, सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स—अक्सर अतिरिक्त पैकेजों—जिन्हें लाइब्रेरी भी कहा जाता है—का उपयोग करते हैं ताकि उनका काम आसान हो सके। कोई पैकेज संबंधित फाइलों, मॉड्यूल्स और डिपेंडेंसीज़ का एक संग्रह होता है, जिसे अलग-अलग अनुप्रयोगों और समस्याओं में बार-बार उपयोग किया जा सकता है।
Python की एक महत्वपूर्ण ताकत इसकी अच्छी तरह से प्रलेखित और व्यापक लाइब्रेरीज़ की विशाल कैटलॉग है। ये लाइब्रेरीज़ कहाँ होस्ट होती हैं? आप अपनी रुचि के पैकेज कैसे इंस्टॉल और मैनेज कर सकते हैं?
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python में पैकेजों की दुनिया और pip से परिचित कराया जाएगा, जो Python का मानक पैकेज इंस्टॉलर है। Pip एक शक्तिशाली टूल है जो आपको एक डेटा प्रोफेशनल और प्रोग्रामर के रूप में मिलने वाले अनेक Python पैकेजों का लाभ उठाने और उन्हें मैनेज करने में सक्षम बनाता है।
Python में पैकेजों को समझना
यह समझने के लिए कि pip क्या है, एक रूपक का उपयोग करते हैं। कल्पना कीजिए कि Python एक अच्छी और संतुलित टूलबॉक्स है जिसमें वे ज़रूरी आइटम्स हैं जिनकी आपको कोड करने के लिए आवश्यकता होगी। जब आप अपने कंप्यूटर पर Python खरीदते (इंस्टॉल करते) हैं, तो इसके साथ अतिरिक्त टूल्स (पैकेज) का एक बड़ा संग्रह आता है जिसे आप कभी भी उपयोग कर सकते हैं।
जिसे Python Standard Library कहा जाता है, वह बिल्ट-इन पैकेजों का एक व्यापक सेट है जो रोज़मर्रा की प्रोग्रामिंग में आने वाली कई समस्याओं के लिए मानकीकृत समाधान प्रदान करता है। चूँकि ये पैकेज आधुनिक Python डिस्ट्रीब्यूशंस में बंडल होकर आते हैं, आप इन्हें बिना किसी अतिरिक्त इंस्टॉलेशन के उपयोग कर सकते हैं। आपको बस इन्हें अपने कार्यक्षेत्र में “import” करना होता है (इस पर आगे बात करेंगे)।
हालाँकि, कभी-कभी आपको वह टूल Python या उसकी Standard Library में नहीं मिलेगा जिसकी आप तलाश कर रहे हैं। ऐसे मामलों में, आपको नए टूल कहीं और से लेने होंगे। सौभाग्य से, इंटरनेट एक विशाल स्टोर है जहाँ आप हर तरह के उद्देश्यों के लिए Python डेवलपर्स द्वारा बनाए गए लाखों पैकेज पा सकते हैं।
और सबसे अच्छी बात? इन पैकेजों का बड़ा हिस्सा उपयोग के लिए निःशुल्क है। यदि आप Python में पैकेजों के बारे में और अपना खुद का पैकेज विकसित करना सीखना चाहते हैं, तो हमारा Developing Python Packages कोर्स देखें।
जहाँ थर्ड-पार्टी पैकेज अलग-अलग स्थानों पर होस्ट हो सकते हैं, वहीं सबसे लोकप्रिय और व्यापक रिपॉज़िटरी Python Package Index (PyPI) है। 3,00,000 से अधिक उपलब्ध Python पैकेजों के साथ, PyPI एक विशाल ऑनलाइन रिपॉज़िटरी है जिसे Python समुदाय द्वारा स्वीकार किया गया है।
एक बार जब आपने वह पैकेज पहचान लिया जिसकी आपको तलाश है, तो उसे उपयोग करने के लिए आपको उसे अपने कंप्यूटर पर डाउनलोड और इंस्टॉल करना होगा। आप यह कैसे कर सकते हैं? यहीं पर पैकेज मैनेजर्स काम आते हैं।
पैकेज मैनेजर्स को समझना: pip
कोई पैकेज मैनेजर (जिसे पैकेज-मैनेजमेंट सिस्टम भी कहा जाता है) एक ऐसा टूल है जो किसी कंप्यूटर के लिए पैकेजों को एक समान तरीके से इंस्टॉल, अपग्रेड, कॉन्फ़िगर और हटाने की प्रक्रिया को स्वचालित करता है।
पैकेज मैनेजर्स का उद्देश्य मैन्युअल इंस्टॉल और अपडेट की जरूरत को खत्म करना है, ताकि कोई पैकेज उन सभी डिपेंडेंसीज़ के साथ इंस्टॉल हो जो उसके काम करने के लिए आवश्यक हैं। इसी तरह, चूँकि पैकेज मैनेजर्स प्रमाणित पैकेज रिपॉज़िटरीज़, जैसे PyPI और Anaconda, पर संग्रहीत जानकारी का लाभ उठाते हैं, वे पैकेजों की अखंडता और प्रामाणिकता सुनिश्चित करते हैं।
Python के लिए सबसे लोकप्रिय पैकेज मैनेजर pip है। 2008 में विकसित, pip (“pip Install Packages” का संक्षेप) आज Python पैकेजों और उनकी डिपेंडेंसीज़ को सुरक्षित तरीके से इंस्टॉल करने के लिए मानक टूल है। Python के अधिकांश हालिया डिस्ट्रीब्यूशंस में pip पहले से इंस्टॉल आता है। Python 2.7.9 और Python 3.4 और उसके बाद के संस्करणों में pip डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है।
Pip एक शक्तिशाली और उपयोगकर्ता-अनुकूल टूल है जो आपको कुछ ही कमांड्स से Python पैकेजों को मैनेज करने देता है। यद्यपि pip पैकेज प्राप्त करने के लिए डिफ़ॉल्ट रिपॉज़िटरी के रूप में PyPI का उपयोग करता है, यह अन्य स्रोतों से भी पैकेज इंस्टॉल करने में सक्षम है, जिनमें शामिल हैं:
GitHub, Mercurial, Subversion और Bazaar जैसे वर्शन कंट्रोल सिस्टम।
Requirements फाइलें। आमतौर पर, Python पैकेजों को चलने के लिए कई अन्य पैकेजों की ज़रूरत होती है। सभी आवश्यक पैकेज एक साथ इंस्टॉल करने के लिए, pip तथाकथित requirements.txt का उपयोग करता है, जिसमें आवश्यक पैकेजों की सूची और उनके सही वर्शन शामिल होते हैं।
डिस्ट्रिब्यूशन फाइलें। ये वर्शनयुक्त, इंस्टॉल के लिए तैयार फाइलें होती हैं जिनमें Python पैकेज, मॉड्यूल और अन्य संसाधन फाइलें होती हैं जो किसी पैकेज के काम करने के लिए आवश्यक हैं। ये दो रूपों में आती हैं:
सोर्स डिस्ट्रीब्यूशन (आमतौर पर “sdist” के रूप में संक्षेप)
व्हील डिस्ट्रीब्यूशन (आमतौर पर “wheel” के रूप में संक्षेप)
pip का उपयोग करने और पैकेज मैनेज करना शुरू करने के लिए, पहले सुनिश्चित करें कि यह आपके कंप्यूटर पर इंस्टॉल है। यह जाँचने के लिए कि pip उपलब्ध है या नहीं, कमांड लाइन में निम्न में से कोई एक स्टेटमेंट चलाएँ:
पिछला अनुभाग पढ़ने के बाद, आप सोच रहे होंगे कि pip और pip3 में क्या अंतर है। Python 3 के जारी होने के बाद, pip में नया pip3 कमांड शामिल किया गया, जो हमेशा आपके कंप्यूटर के Python 3 वातावरण पर काम करता है। यही बात pip2 कमांड पर भी लागू होती है। तो, यदि आप सुनिश्चित करना चाहते हैं कि pip आपके Python 3 वातावरण या Python 2 वातावरण पर काम करे, तो क्रमशः pip3 या pip2 कमांड्स का उपयोग करें।
इसके विपरीत, pip कमांड उस Python वातावरण पर काम करता है जो संदर्भ के अनुसार उपयुक्त हो। यह तब प्रासंगिक है जब आपके कंप्यूटर पर Python 2 और Python 3 दोनों इंस्टॉल हों।
उदाहरण के लिए, macOS कंप्यूटर अपनी कुछ कोर कार्यक्षमताओं को चलाने के लिए Python 2 पर निर्भर करते हैं। यदि आप Python 2 वातावरण में काम कर रहे हैं, तो pip कमांड Python 2 के लिए Python पैकेज इंस्टॉल, अनइंस्टॉल, अपग्रेड या मैनेज करेगा। यही बात तब भी लागू होती है जब आप Python 3 वातावरण में काम कर रहे हों।
हालाँकि, ऐसी स्थितियों में, pip कमांड का उपयोग करने से पहले आपको यह निश्चित कर लेना चाहिए कि आप किस Python वातावरण में काम कर रहे हैं, अन्यथा आप गलत वातावरण में पैकेजों में छेड़छाड़ कर सकते हैं।
कार्रवाई में pip
अब जब आप pip की बुनियाद जानते हैं और इसे अपने कंप्यूटर पर इंस्टॉल कर चुके हैं, तो देखते हैं आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं!
pip के साथ पैकेज इंस्टॉल करना
pip का सबसे आम उपयोग Python पैकेजों को इंस्टॉल करना है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas इंस्टॉल करना चाहते हैं, जो Python में डेटा फ्रेम्स को संभालने का मानक पैकेज है, तो इसे करने का सबसे सरल तरीका निम्न निर्देश चलाना है:
>>pip install pandas
[...]
Successfully installed pandasसंचालित द्वारा
कभी-कभी आपको किसी पैकेज का कोई विशेष वर्शन इंस्टॉल करना होता है। pip के साथ यह काफी आसान है। आपको बस वह वर्शन निर्दिष्ट करना है जिसे आप इंस्टॉल करना चाहते हैं। मान लीजिए, आप pandas का 1.4.0 वर्शन इंस्टॉल करना चाहते हैं:
यदि आप वर्शन्स से संबंधित कुछ शर्तों को पूरा करने वाला पैकेज इंस्टॉल करना चाहें, तो pip आपको कुछ बूलियन शर्तों का उपयोग करने देता है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas का ऐसा वर्शन इंस्टॉल करना चाहते हैं जो v.1.0.0 से बड़ा या बराबर हो और 1.5 से कम हो:
आप लॉग्स से देख सकते हैं कि scikit-learn के अलावा भी और पैकेज इंस्टॉल हो रहे हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि pip वे सभी अन्य पैकेज इंस्टॉल करेगा जिन पर scikit-learn निर्भर करता है। इन अन्य पैकेजों को डिपेंडेंसीज़ कहा जाता है।
pip Requirements फाइलों का उपयोग करके पैकेजों की सूची इंस्टॉल करना
जब आप सहयोगात्मक प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं, तो यह बहुत सामान्य है कि टीम के सभी सदस्य समान वर्शन्स के साथ समान पैकेजों का उपयोग करें। इसे सुनिश्चित करने का सबसे अच्छा तरीका requirements फाइल के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करना है। यह आमतौर पर एक टेक्स्ट फाइल होती है जिसमें प्रोजेक्ट में उपयोग किए जाने वाले सभी पैकेज और उनके संबंधित वर्शन शामिल होते हैं।
Pip आपको requirements फाइल का उपयोग करके एक साथ पैकेजों की सूची इंस्टॉल करने देता है। उदाहरण के लिए, यदि हमें अपने प्रोजेक्ट के लिए numpy, pandas, और TensorFlow पैकेज चाहिए, तो हम उन्हें वांछित वर्शन्स के साथ requirements.txt फाइल में शामिल कर सकते हैं, जैसा नीचे दिखाया गया है:
requirements.txt फाइल में सूचीबद्ध पैकेजों को इंस्टॉल करने के लिए, हमें बस यह चलाना है:
PyPI के अलावा, इंटरनेट पर अन्य स्रोत भी हैं जहाँ Python पैकेज होस्ट किए जा सकते हैं। GitHub जैसे वर्शन कंट्रोल सिस्टम में पैकेज रिपॉज़िटरीज़ शामिल हैं जहाँ आप Python समुदाय के साथ पैकेज अपलोड और साझा कर सकते हैं।
मान लीजिए आप GitHub पर होस्ट किए गए पैकेज इंस्टॉल करना चाहते हैं। Pip को केवल किसी GitHub URL पर उपलब्ध एक कार्यशील एक्सिक्यूटेबल चाहिए। उदाहरण के लिए:
>>pip install git+https://github.com/pypa/sampleproject.git@mainसंचालित द्वारा
pip में पैकेज अपग्रेड करना
कभी-कभी आपको अपने कंप्यूटर पर पहले से इंस्टॉल किसी पैकेज को नए वर्शन में अपग्रेड करने की आवश्यकता होती है। Pip इस प्रक्रिया को बेहद आसान बना देता है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas को नवीनतम वर्शन में अपग्रेड करना चाहते हैं:
हालाँकि pip एक काफ़ी सरल पैकेज है, जिसमें कुछ ही कमांड्स हैं, फिर भी समस्याएँ आ सकती हैं। यहाँ सबसे आम मुद्दों और उन्हें ठीक करने के तरीकों की सूची दी गई है।
pip इंस्टॉल करना
यद्यपि असामान्य है, यह संभव है कि pip इंस्टॉल न हो। इस स्थिति में, pip इंस्टॉल करने का सबसे आसान तरीका नीचे दिया गया स्टेटमेंट चलाना है। यह Python को बिल्ट-इन पैकेज ensurepip ट्रिगर करने देगा, जिसे Python वातावरण में pip इंस्टॉल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यदि समस्या बनी रहती है, तो वैकल्पिक समाधानों के लिए pip की डॉक्यूमेंटेशन देखें।
pip अपडेटेड नहीं है
किसी पैकेज के नए वर्शन बग फिक्स, नई सुविधाएँ और तेज़ प्रदर्शन ला सकते हैं। यह हर Python पैकेज पर लागू होता है, जिसमें pip भी शामिल है। यदि आप pip के पुराने वर्शन का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको अप्रत्याशित व्यवहार का सामना करना पड़ सकता है। इसलिए हमेशा सलाह दी जाती है कि pip के साथ-साथ setuptools और wheel पैकेज भी अप-टू-डेट रखें, जो यह सुनिश्चित करने में सहायक हैं कि आप सोर्स आर्काइव्स से भी पैकेज इंस्टॉल कर सकें।
>>pip install –upgrade pip setuptools wheelसंचालित द्वारा
निष्कर्ष
हमें उम्मीद है कि आपको यह ट्यूटोरियल पसंद आया होगा! पैकेज इंस्टॉल करने के मानक टूल के रूप में, pip Python डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण औज़ार है। इसे उपयोग करना काफ़ी आसान है, जो कमांड्स और कार्यप्रणाली से परिचित होने के बाद पैकेज मैनेजमेंट को सीधा-सपाट बना देता है।
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यदि आप डेटा साइंटिस्ट बनने पर विचार कर रहे हैं, तो जितनी जल्दी आप कोड करना सीखना शुरू करेंगे, उतना अच्छा। डेटा प्रोफेशनल्स अपना काफी समय कोडिंग में बिताते हैं। प्रोग्रामिंग भाषाएँ वे प्रमुख औज़ार हैं जो डेटा प्रोफेशनल्स को बड़े पैमाने पर डेटा से विश्लेषण करने और सार्थक इनसाइट्स निकालने में सक्षम बनाती हैं।
डेटा साइंस के लिए शायद सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा Python है। Python एक ओपन-सोर्स, जनरल-पर्पज़ और शक्तिशाली प्रोग्रामिंग भाषा है, जिसका उपयोग वेब डेवलपमेंट, गेम डेवलपमेंट और, निश्चित रूप से, डेटा साइंस जैसे कई सॉफ्टवेयर डोमेन में होता है।
जहाँ Python अपने आप में ही कई शानदार काम करने में सक्षम है, वहीं डेटा प्रोफेशनल्स—और व्यापक रूप से, सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स—अक्सर अतिरिक्त पैकेजों—जिन्हें लाइब्रेरी भी कहा जाता है—का उपयोग करते हैं ताकि उनका काम आसान हो सके। कोई पैकेज संबंधित फाइलों, मॉड्यूल्स और डिपेंडेंसीज़ का एक संग्रह होता है, जिसे अलग-अलग अनुप्रयोगों और समस्याओं में बार-बार उपयोग किया जा सकता है।
Python की एक महत्वपूर्ण ताकत इसकी अच्छी तरह से प्रलेखित और व्यापक लाइब्रेरीज़ की विशाल कैटलॉग है। ये लाइब्रेरीज़ कहाँ होस्ट होती हैं? आप अपनी रुचि के पैकेज कैसे इंस्टॉल और मैनेज कर सकते हैं?
इस ट्यूटोरियल में, आपको Python में पैकेजों की दुनिया और pip से परिचित कराया जाएगा, जो Python का मानक पैकेज इंस्टॉलर है। Pip एक शक्तिशाली टूल है जो आपको एक डेटा प्रोफेशनल और प्रोग्रामर के रूप में मिलने वाले अनेक Python पैकेजों का लाभ उठाने और उन्हें मैनेज करने में सक्षम बनाता है।
Python में पैकेजों को समझना
यह समझने के लिए कि pip क्या है, एक रूपक का उपयोग करते हैं। कल्पना कीजिए कि Python एक अच्छी और संतुलित टूलबॉक्स है जिसमें वे ज़रूरी आइटम्स हैं जिनकी आपको कोड करने के लिए आवश्यकता होगी। जब आप अपने कंप्यूटर पर Python खरीदते (इंस्टॉल करते) हैं, तो इसके साथ अतिरिक्त टूल्स (पैकेज) का एक बड़ा संग्रह आता है जिसे आप कभी भी उपयोग कर सकते हैं।
जिसे Python Standard Library कहा जाता है, वह बिल्ट-इन पैकेजों का एक व्यापक सेट है जो रोज़मर्रा की प्रोग्रामिंग में आने वाली कई समस्याओं के लिए मानकीकृत समाधान प्रदान करता है। चूँकि ये पैकेज आधुनिक Python डिस्ट्रीब्यूशंस में बंडल होकर आते हैं, आप इन्हें बिना किसी अतिरिक्त इंस्टॉलेशन के उपयोग कर सकते हैं। आपको बस इन्हें अपने कार्यक्षेत्र में “import” करना होता है (इस पर आगे बात करेंगे)।
हालाँकि, कभी-कभी आपको वह टूल Python या उसकी Standard Library में नहीं मिलेगा जिसकी आप तलाश कर रहे हैं। ऐसे मामलों में, आपको नए टूल कहीं और से लेने होंगे। सौभाग्य से, इंटरनेट एक विशाल स्टोर है जहाँ आप हर तरह के उद्देश्यों के लिए Python डेवलपर्स द्वारा बनाए गए लाखों पैकेज पा सकते हैं।
और सबसे अच्छी बात? इन पैकेजों का बड़ा हिस्सा उपयोग के लिए निःशुल्क है। यदि आप Python में पैकेजों के बारे में और अपना खुद का पैकेज विकसित करना सीखना चाहते हैं, तो हमारा Developing Python Packages कोर्स देखें।
जहाँ थर्ड-पार्टी पैकेज अलग-अलग स्थानों पर होस्ट हो सकते हैं, वहीं सबसे लोकप्रिय और व्यापक रिपॉज़िटरी Python Package Index (PyPI) है। 3,00,000 से अधिक उपलब्ध Python पैकेजों के साथ, PyPI एक विशाल ऑनलाइन रिपॉज़िटरी है जिसे Python समुदाय द्वारा स्वीकार किया गया है।
एक बार जब आपने वह पैकेज पहचान लिया जिसकी आपको तलाश है, तो उसे उपयोग करने के लिए आपको उसे अपने कंप्यूटर पर डाउनलोड और इंस्टॉल करना होगा। आप यह कैसे कर सकते हैं? यहीं पर पैकेज मैनेजर्स काम आते हैं।
पैकेज मैनेजर्स को समझना: pip
कोई पैकेज मैनेजर (जिसे पैकेज-मैनेजमेंट सिस्टम भी कहा जाता है) एक ऐसा टूल है जो किसी कंप्यूटर के लिए पैकेजों को एक समान तरीके से इंस्टॉल, अपग्रेड, कॉन्फ़िगर और हटाने की प्रक्रिया को स्वचालित करता है।
पैकेज मैनेजर्स का उद्देश्य मैन्युअल इंस्टॉल और अपडेट की जरूरत को खत्म करना है, ताकि कोई पैकेज उन सभी डिपेंडेंसीज़ के साथ इंस्टॉल हो जो उसके काम करने के लिए आवश्यक हैं। इसी तरह, चूँकि पैकेज मैनेजर्स प्रमाणित पैकेज रिपॉज़िटरीज़, जैसे PyPI और Anaconda, पर संग्रहीत जानकारी का लाभ उठाते हैं, वे पैकेजों की अखंडता और प्रामाणिकता सुनिश्चित करते हैं।
Python के लिए सबसे लोकप्रिय पैकेज मैनेजर pip है। 2008 में विकसित, pip (“pip Install Packages” का संक्षेप) आज Python पैकेजों और उनकी डिपेंडेंसीज़ को सुरक्षित तरीके से इंस्टॉल करने के लिए मानक टूल है। Python के अधिकांश हालिया डिस्ट्रीब्यूशंस में pip पहले से इंस्टॉल आता है। Python 2.7.9 और Python 3.4 और उसके बाद के संस्करणों में pip डिफ़ॉल्ट रूप से शामिल है।
Pip एक शक्तिशाली और उपयोगकर्ता-अनुकूल टूल है जो आपको कुछ ही कमांड्स से Python पैकेजों को मैनेज करने देता है। यद्यपि pip पैकेज प्राप्त करने के लिए डिफ़ॉल्ट रिपॉज़िटरी के रूप में PyPI का उपयोग करता है, यह अन्य स्रोतों से भी पैकेज इंस्टॉल करने में सक्षम है, जिनमें शामिल हैं:
pip का उपयोग करने और पैकेज मैनेज करना शुरू करने के लिए, पहले सुनिश्चित करें कि यह आपके कंप्यूटर पर इंस्टॉल है। यह जाँचने के लिए कि pip उपलब्ध है या नहीं, कमांड लाइन में निम्न में से कोई एक स्टेटमेंट चलाएँ:
pip बनाम pip3 बनाम pip2
पिछला अनुभाग पढ़ने के बाद, आप सोच रहे होंगे कि pip और pip3 में क्या अंतर है। Python 3 के जारी होने के बाद, pip में नया pip3 कमांड शामिल किया गया, जो हमेशा आपके कंप्यूटर के Python 3 वातावरण पर काम करता है। यही बात pip2 कमांड पर भी लागू होती है। तो, यदि आप सुनिश्चित करना चाहते हैं कि pip आपके Python 3 वातावरण या Python 2 वातावरण पर काम करे, तो क्रमशः pip3 या pip2 कमांड्स का उपयोग करें।
इसके विपरीत, pip कमांड उस Python वातावरण पर काम करता है जो संदर्भ के अनुसार उपयुक्त हो। यह तब प्रासंगिक है जब आपके कंप्यूटर पर Python 2 और Python 3 दोनों इंस्टॉल हों।
उदाहरण के लिए, macOS कंप्यूटर अपनी कुछ कोर कार्यक्षमताओं को चलाने के लिए Python 2 पर निर्भर करते हैं। यदि आप Python 2 वातावरण में काम कर रहे हैं, तो pip कमांड Python 2 के लिए Python पैकेज इंस्टॉल, अनइंस्टॉल, अपग्रेड या मैनेज करेगा। यही बात तब भी लागू होती है जब आप Python 3 वातावरण में काम कर रहे हों।
हालाँकि, ऐसी स्थितियों में, pip कमांड का उपयोग करने से पहले आपको यह निश्चित कर लेना चाहिए कि आप किस Python वातावरण में काम कर रहे हैं, अन्यथा आप गलत वातावरण में पैकेजों में छेड़छाड़ कर सकते हैं।
कार्रवाई में pip
अब जब आप pip की बुनियाद जानते हैं और इसे अपने कंप्यूटर पर इंस्टॉल कर चुके हैं, तो देखते हैं आप इसका उपयोग कैसे कर सकते हैं!
pip के साथ पैकेज इंस्टॉल करना
pip का सबसे आम उपयोग Python पैकेजों को इंस्टॉल करना है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas इंस्टॉल करना चाहते हैं, जो Python में डेटा फ्रेम्स को संभालने का मानक पैकेज है, तो इसे करने का सबसे सरल तरीका निम्न निर्देश चलाना है:
कभी-कभी आपको किसी पैकेज का कोई विशेष वर्शन इंस्टॉल करना होता है। pip के साथ यह काफी आसान है। आपको बस वह वर्शन निर्दिष्ट करना है जिसे आप इंस्टॉल करना चाहते हैं। मान लीजिए, आप pandas का 1.4.0 वर्शन इंस्टॉल करना चाहते हैं:
यदि आप वर्शन्स से संबंधित कुछ शर्तों को पूरा करने वाला पैकेज इंस्टॉल करना चाहें, तो pip आपको कुछ बूलियन शर्तों का उपयोग करने देता है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas का ऐसा वर्शन इंस्टॉल करना चाहते हैं जो v.1.0.0 से बड़ा या बराबर हो और 1.5 से कम हो:
pip के साथ scikit-learn पैकेज इंस्टॉल करना
निम्न उदाहरण में, आप सीखेंगे कि scikit-learn पैकेज कैसे इंस्टॉल किया जा सकता है, जो अन्य आवश्यक डिपेंडेंसीज़ भी इंस्टॉल कर देगा।
आप लॉग्स से देख सकते हैं कि
scikit-learnके अलावा भी और पैकेज इंस्टॉल हो रहे हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि pip वे सभी अन्य पैकेज इंस्टॉल करेगा जिन पर scikit-learn निर्भर करता है। इन अन्य पैकेजों को डिपेंडेंसीज़ कहा जाता है।pip Requirements फाइलों का उपयोग करके पैकेजों की सूची इंस्टॉल करना
जब आप सहयोगात्मक प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं, तो यह बहुत सामान्य है कि टीम के सभी सदस्य समान वर्शन्स के साथ समान पैकेजों का उपयोग करें। इसे सुनिश्चित करने का सबसे अच्छा तरीका requirements फाइल के माध्यम से पैकेज इंस्टॉल करना है। यह आमतौर पर एक टेक्स्ट फाइल होती है जिसमें प्रोजेक्ट में उपयोग किए जाने वाले सभी पैकेज और उनके संबंधित वर्शन शामिल होते हैं।
Pip आपको requirements फाइल का उपयोग करके एक साथ पैकेजों की सूची इंस्टॉल करने देता है। उदाहरण के लिए, यदि हमें अपने प्रोजेक्ट के लिए numpy, pandas, और TensorFlow पैकेज चाहिए, तो हम उन्हें वांछित वर्शन्स के साथ requirements.txt फाइल में शामिल कर सकते हैं, जैसा नीचे दिखाया गया है:
requirements.txt फाइल में सूचीबद्ध पैकेजों को इंस्टॉल करने के लिए, हमें बस यह चलाना है:
यदि आप टीम के बाकी सदस्यों के साथ साझा करने के लिए कोई requirements फाइल बनाना चाहते हैं, तो आप निम्न निर्देश का उपयोग कर सकते हैं:
pip के साथ GitHub से पैकेज इंस्टॉल करना
PyPI के अलावा, इंटरनेट पर अन्य स्रोत भी हैं जहाँ Python पैकेज होस्ट किए जा सकते हैं। GitHub जैसे वर्शन कंट्रोल सिस्टम में पैकेज रिपॉज़िटरीज़ शामिल हैं जहाँ आप Python समुदाय के साथ पैकेज अपलोड और साझा कर सकते हैं।
मान लीजिए आप GitHub पर होस्ट किए गए पैकेज इंस्टॉल करना चाहते हैं। Pip को केवल किसी GitHub URL पर उपलब्ध एक कार्यशील एक्सिक्यूटेबल चाहिए। उदाहरण के लिए:
pip में पैकेज अपग्रेड करना
कभी-कभी आपको अपने कंप्यूटर पर पहले से इंस्टॉल किसी पैकेज को नए वर्शन में अपग्रेड करने की आवश्यकता होती है। Pip इस प्रक्रिया को बेहद आसान बना देता है। उदाहरण के लिए, यदि आप pandas को नवीनतम वर्शन में अपग्रेड करना चाहते हैं:
यदि आप requirements.txt में सूचीबद्ध सभी पैकेजों को अपग्रेड करना चाहते हैं, तो आप यह उपयोग कर सकते हैं:
यह ध्यान देने योग्य है कि pip किसी पैकेज के पुराने वर्शन को नए वर्शन में अपग्रेड करने से पहले स्वतः अनइंस्टॉल भी करता है।
pip के साथ पैकेज हटाना
pip के साथ किसी पैकेज को हटाना बहुत आसान है। यदि आप pandas अनइंस्टॉल करना चाहते हैं, तो बस यह चलाएँ:
अतिरिक्त pip कमांड्स
हालाँकि पैकेज इंस्टॉल करना, अपग्रेड करना और हटाना वे सबसे आम काम हैं जो आप pip से करेंगे, कुछ अन्य कमांड्स भी उल्लेखनीय हैं।
यदि आपको उपलब्ध विभिन्न pip कमांड्स और उनका उपयोग कैसे करें, इस बारे में अतिरिक्त जानकारी चाहिए, तो चलाएँ:
अपने वातावरण में इंस्टॉल सभी पैकेजों की सूची देखने के लिए:
किसी रुचि के पैकेज का सारांश देखने के लिए:
pip का ट्रबलशूटिंग
हालाँकि pip एक काफ़ी सरल पैकेज है, जिसमें कुछ ही कमांड्स हैं, फिर भी समस्याएँ आ सकती हैं। यहाँ सबसे आम मुद्दों और उन्हें ठीक करने के तरीकों की सूची दी गई है।
pip इंस्टॉल करना
यद्यपि असामान्य है, यह संभव है कि pip इंस्टॉल न हो। इस स्थिति में, pip इंस्टॉल करने का सबसे आसान तरीका नीचे दिया गया स्टेटमेंट चलाना है। यह Python को बिल्ट-इन पैकेज ensurepip ट्रिगर करने देगा, जिसे Python वातावरण में pip इंस्टॉल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
यदि समस्या बनी रहती है, तो वैकल्पिक समाधानों के लिए pip की डॉक्यूमेंटेशन देखें।
pip अपडेटेड नहीं है
किसी पैकेज के नए वर्शन बग फिक्स, नई सुविधाएँ और तेज़ प्रदर्शन ला सकते हैं। यह हर Python पैकेज पर लागू होता है, जिसमें pip भी शामिल है। यदि आप pip के पुराने वर्शन का उपयोग कर रहे हैं, तो आपको अप्रत्याशित व्यवहार का सामना करना पड़ सकता है। इसलिए हमेशा सलाह दी जाती है कि pip के साथ-साथ setuptools और wheel पैकेज भी अप-टू-डेट रखें, जो यह सुनिश्चित करने में सहायक हैं कि आप सोर्स आर्काइव्स से भी पैकेज इंस्टॉल कर सकें।
निष्कर्ष
हमें उम्मीद है कि आपको यह ट्यूटोरियल पसंद आया होगा! पैकेज इंस्टॉल करने के मानक टूल के रूप में, pip Python डेवलपर्स के लिए एक महत्वपूर्ण औज़ार है। इसे उपयोग करना काफ़ी आसान है, जो कमांड्स और कार्यप्रणाली से परिचित होने के बाद पैकेज मैनेजमेंट को सीधा-सपाट बना देता है।
यदि आप अतिरिक्त संसाधन ढूँढ रहे हैं, तो निम्न DataCamp सामग्री देखें और आज ही Python और pip के साथ शुरुआत करें!