Интеллектуальный анализ данных и ML: Настройка окружения

0. Установка Git

Для работы с репозиторием вам понадобится установленный Git.

Ubuntu/Debian

sudo apt-get update
sudo apt-get install git

macOS

brew install git

Windows

Скачайте и установите Git с официального сайта: https://git-scm.com/

1. Клонирование репозитория

git clone https://github.com/Eponeshnikov/Data-science-and-ML.git
cd Data-science-and-ML

2. Установка редактора кода

Для работы с проектом вам понадобится один из следующих редакторов:

VS Code

Скачайте и установите Visual Studio Code с официального сайта: https://code.visualstudio.com/

После установки редактора выполните следующие шаги:

1. Откройте VS Code
2. Перейдите в раздел расширений: Ctrl+Shift+X или через меню Вид -> Расширения
3. Установите следующие необходимые расширения:
   • Python (Microsoft)
   • Python Debugger (Microsoft)
   • Python Environments (Microsoft)
   • Pylance (Microsoft)
   • Jupyter (Microsoft)

PyCharm

Скачайте и установите PyCharm с официального сайта JetBrains: https://www.jetbrains.com/pycharm/

Доступны две версии:

• Community Edition - бесплатная версия с базовыми функциями
• Professional Edition - платная версия с расширенными возможностями для веб- и data science разработки

3. Установка uv

uv - это высокопроизводительный менеджер пакетов Python, написанный на Rust, который работает в 10-100 раз быстрее традиционных инструментов.

Установить uv можно несколькими способами:

Через pip

pip install uv

Через установщик (рекомендуется)

• Windows (PowerShell):

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

• macOS/Linux:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Подробнее об установке можно узнать на официальном сайте: https://astral.sh/blog/uv-unified-python-packaging

4. Настройка окружения проекта

4.1. Проверка версии Python

В репозитории присутствует файл .python-version, который указывает требуемую версию Python для проекта.

4.2. Установка необходимой версии Python (при необходимости)

Если у вас не установлена требуемая версия Python, uv может установить её, также uv может загрузить ее автоматически при синхронизации (uv sync):

uv python install <версия_из_.python-version>

Например:

uv python install 3.12

uv автоматически загружает и устанавливает необходимые версии Python без предварительной настройки.

4.3. Установка зависимостей

Установите все необходимые пакеты из файла uv.lock:

uv sync

Это обеспечит установку точных версий пакетов, указанных в lock-файле для воспроизводимости проекта.

5. Запуск .ipynb файлов

Для работы с Jupyter Notebook файлами доступны следующие способы:

1. Использование встроенной поддержки в VSCode/PyCharm
2. Запуск веб-интерфейса через терминал:

jupyter-lab

Дополнительная информация

• uv может управлять несколькими версиями Python одновременно, что удобно для работы с разными проектами.
• Инструмент автоматически обнаруживает установленные версии Python и может устанавливать недостающие версии по требованию.
• Подробную документацию по uv можно найти в официальных материалах: https://docs.astral.sh/uv/