Dalam sebuah proyek, saya memiliki misalnya dua paket berbeda, Bagaimana saya dapat menggunakan setup.py untuk menginstal dua paket ini di Google Colab, sehingga saya dapat mengimpor paket?
Dalam sebuah proyek, saya memiliki misalnya dua paket berbeda, Bagaimana saya dapat menggunakan setup.py untuk menginstal dua paket ini di Google Colab, sehingga saya dapat mengimpor paket?
Jawaban:
Anda bisa menggunakannya !setup.py installuntuk melakukan itu.
Colab seperti notebook Jupyter. Oleh karena itu, kami dapat menggunakan !operator di sini untuk menginstal paket apa pun di Colab. Apa yang !sebenarnya dilakukan adalah, ia memberi tahu sel notebook bahwa baris ini bukan kode Python, ini adalah skrip baris perintah . Jadi, untuk menjalankan skrip baris perintah apa pun di Colab, cukup tambahkan baris ! sebelumnya .
Sebagai contoh: !pip install tensorflow. Ini akan memperlakukan baris itu (di sini pip install tensorflow) sebagai baris prompt perintah dan bukan beberapa kode Python. Namun, jika Anda melakukan ini tanpa menambahkan baris !sebelumnya, itu akan memunculkan kesalahan yang mengatakan "sintaks tidak valid".
Namun perlu diingat bahwa Anda harus mengunggah setup.pyfile ke drive Anda sebelum melakukan ini (sebaiknya ke folder yang sama di mana notebook Anda berada).
Semoga ini menjawab pertanyaan Anda :)
!setup.py installdan itu terlihat /bin/bash: setup.py: command not found. Saya telah mengunggah seluruh paket dan file setup.py ada di folder yang sama dengan notebook
!python setup.py install?
Jawaban yang lebih baik, lebih modern, untuk pertanyaan ini adalah dengan menggunakan %pipkeajaiban, seperti:
%pip install scipy
Itu secara otomatis akan menggunakan versi Python yang benar. Menggunakan!pip mungkin terkait dengan versi Python yang berbeda, dan kemudian Anda mungkin tidak menemukan paketnya setelah menginstalnya.
Dan di colab, keajaiban memberikan pesan dan tombol yang bagus jika mendeteksi bahwa Anda perlu memulai ulang runtime jika pip memperbarui kemasan yang telah Anda impor.
BTW, ada juga %condakeajaiban untuk melakukan hal yang sama dengan conda.
Terlambat bergabung ke pesta, tetapi hanya sebagai pelengkap, saya mengalami beberapa masalah dengan Seaborn belum lama ini, karena CoLab menginstal versi dengan! Pip yang tidak diperbarui. Dalam kasus khusus saya, saya tidak dapat menggunakan Scatterplot, misalnya. Jawabannya ada di bawah ini:
Untuk menginstal modul, yang Anda butuhkan hanyalah:
!pip install seaborn
Untuk meningkatkannya ke versi terbaru:
!pip install --upgrade seaborn
Jika Anda ingin menginstal versi tertentu
!pip install seaborn==0.9.0
Saya percaya semua aturan umum untuk pip berlaku secara normal, sehingga cukup banyak yang harus berfungsi.