Hướng dẫn does python support m1 macs? - python có hỗ trợ mac m1 không?

Hai cách đơn giản để cài đặt Python và tất cả các gói khoa học dữ liệu trên M1 Mac đúng cách

Sau khi mua M1 Mac, tôi nhận ra sự khó hiểu như thế nào khi thiết lập Python đúng cách với tất cả các gói khoa học dữ liệu (và các gói khoa học không dữ liệu) trên các mô hình MAC mới.

Theo hướng dẫn Anaconda dài này cho Apple Silicon, có 3 lựa chọn để chạy Python trên M1 - Pyenv, Anaconda và Miniforge.

Trong hướng dẫn này, tôi sẽ chỉ cho bạn cách dễ dàng thiết lập Python trên bất kỳ M1 Mac nào bằng Anaconda và Miniforge. Anaconda mang đến tất cả các công cụ (bao gồm Python và Jupyter Notebook) và các gói được sử dụng trong khoa học dữ liệu với một cài đặt, trong khi Miniforge cho phép bạn tự do thiết lập môi trường Conda như bạn muốn, vì vậy bạn cần tự mình cài đặt bất kỳ gói nào.

Lưu ý: Các cách tiếp cận được đề cập trong hướng dẫn này đã giành được giúp bạn chạy Python tự nhiên trên M1 Macs nhưng thông qua Rosetta2. Python sẽ hoạt động tốt, chỉ cần nhớ rằng mọi người thấy hình phạt hiệu suất 20 %30% khi chạy các chương trình X86 Tiết64 với Rosetta2 so với ARM64 bản địa

Table of Contents
1. Setting up Python and Data Science Packages with Anaconda
 - Step 1: Download and Install Anaconda
 - Step 2: Launch Jupyter Notebook/Lab
 - Step 3: Install any additional library
2. Setting up Python with Miniforge
 - Step 1: Install Homebrew
 - Step 2: Install miniforge
 - Step 3: Setup and activate a virtual environment
 - Step 4: Install any Python library

Tùy chọn 1: Thiết lập các gói Khoa học Dữ liệu và Python với Anaconda

Các bước dưới đây sẽ giúp bạn tải xuống trình cài đặt Anaconda với tất cả các gói được sử dụng cho khoa học dữ liệu. Với tùy chọn này, chúng tôi sẽ có thể quản lý Anaconda bằng trình cài đặt đồ họa.

Bước 1: Tải xuống và cài đặt Anaconda

Chuyển đến Anaconda và nhấp vào nút Bắt đầu. Một danh sách sẽ hiển thị, chọn tùy chọn Tải xuống Trình cài đặt Anaconda. Ở đây bạn sẽ thấy các trình cài đặt Anaconda cho tất cả các hệ điều hành.

Tải xuống bất kỳ trình cài đặt 64 bit nào cho macOS (cả hai đều hoạt động tốt với các mẫu M1 nhờ Rosetta2). Trong trường hợp của tôi, tôi đã chọn trình cài đặt đồ họa 64 bit, để có những ưu đãi GUI Anaconda đẹp.

Khi tập tin được tải xuống, hãy mở nó lên để cài đặt Anaconda. Một cửa sổ sẽ bật lên, nhấn tiếp tục tiếp tục để bắt đầu cài đặt.

Bước 2: Khởi chạy Notebook/phòng thí nghiệm Jupyter

Khi Anaconda được cài đặt, bạn sẽ thấy một biểu tượng tròn màu xanh lá cây đại diện cho logo Anaconda. Nhấp vào nó để chạy Anaconda. Nếu bạn đã tải xuống trình cài đặt đồ họa như tôi, bạn sẽ thấy Navigator Anaconda được hiển thị bên dưới.

Các ứng dụng chính cho khoa học dữ liệu là Jupyter Notebook và Jupyter Lab. Hãy để ra mắt bất kỳ ai trong số họ và nhập một vài thư viện khoa học dữ liệu để kiểm tra mọi thứ đã được thiết lập chính xác

import pandas as pd
import numpy as np

Lần đầu tiên bạn nhập thư viện, nó có thể mất nhiều hơn bình thường.

Bước 3: Cài đặt bất kỳ thư viện bổ sung nào

Anaconda mang đến các gói phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, nhưng có thể có một vài thư viện bổ sung mà bạn sẽ cần cài đặt cuối cùng.

Để làm như vậy, hãy đi đến phần Môi trường trên mạng nằm ở bên trái. Sau đó, chọn môi trường mà bạn sử dụng (mặc định mà nó có tên là cơ sở), nhấp vào danh sách thả xuống và chọn không được cài đặt. Sau đó, tất cả các gói có sẵn thông qua kênh Conda-Forge sẽ được hiển thị. Trên hộp tìm kiếm, bạn có thể viết bất kỳ thư viện nào bạn muốn và sau đó chọn hộp để cài đặt thư viện.

Các ứng dụng chính cho khoa học dữ liệu là Jupyter Notebook và Jupyter Lab. Hãy để ra mắt bất kỳ ai trong số họ và nhập một vài thư viện khoa học dữ liệu để kiểm tra mọi thứ đã được thiết lập chính xác

Lần đầu tiên bạn nhập thư viện, nó có thể mất nhiều hơn bình thường.

Bước 3: Cài đặt bất kỳ thư viện bổ sung nào

Anaconda mang đến các gói phổ biến nhất cho khoa học dữ liệu, nhưng có thể có một vài thư viện bổ sung mà bạn sẽ cần cài đặt cuối cùng.

Để làm như vậy, hãy đi đến phần Môi trường trên mạng nằm ở bên trái. Sau đó, chọn môi trường mà bạn sử dụng (mặc định mà nó có tên là cơ sở), nhấp vào danh sách thả xuống và chọn không được cài đặt. Sau đó, tất cả các gói có sẵn thông qua kênh Conda-Forge sẽ được hiển thị. Trên hộp tìm kiếm, bạn có thể viết bất kỳ thư viện nào bạn muốn và sau đó chọn hộp để cài đặt thư viện.

Đó là nó! Bạn đã sẵn sàng sử dụng Python cho khoa học dữ liệu. Nếu một cái gì đó không rõ ràng, hãy kiểm tra video dưới đây để biết thêm chi tiết.

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

Tùy chọn 2: Thiết lập Python với miniforge

Miniforge cho phép bạn cài đặt trình quản lý gói Conda. Tùy chọn này cho phép bạn tự do thiết lập môi trường Conda như bạn muốn, vì vậy bạn cần tự mình cài đặt bất kỳ gói nào.

Bước 1: Cài đặt homebrew

Để dễ dàng cài đặt miniforge, trước tiên, chúng tôi cần cài đặt homebrew. Homebrew là một hệ thống quản lý gói nguồn mở giúp đơn giản hóa việc cài đặt phần mềm trên macOS.

brew install miniforge

Để cài đặt homebrew, hãy truy cập trang web này. Ở đó bạn sẽ tìm thấy mã bên dưới mà bạn cần chạy trong thiết bị đầu cuối.
If that’s the case, you have to modify your PATH with the command below (more details on StackOverflow).

Lưu ý: Để cài đặt homebrew, bạn cần cài đặt các công cụ xây dựng Xcode. Nếu bạn không chắc chắn liệu bạn đã có nó, đừng lo lắng; Thiết bị đầu cuối sẽ cho bạn biết nếu các công cụ xây dựng Xcode bị thiếu và yêu cầu cài đặt nó.

Bước 2: Cài đặt miniforge

Khi Homebrew được cài đặt, hãy khởi động lại thiết bị đầu cuối và cài đặt miniforge chạy lệnh sau.

conda create --name test_env python=3.8

Sau này, bạn phải kích hoạt môi trường chạy lệnh sau.

conda activate test_env

Bước 4: Cài đặt bất kỳ thư viện Python nào

Cuối cùng, bạn có thể cài đặt gói Python chạy lệnh bên dưới.

conda install PACKAGENAME

Hãy để cài đặt các thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng trong khoa học dữ liệu.

conda install numpy
conda install pandas
conda install matplotlib
conda install plotly
conda install scikit-learn

Bạn cũng nên cài đặt Jupyter Notebook và/hoặc Jupyter Lab.

conda install jupyter
conda install jupyterlab

Để chạy máy tính xách tay Jupyter, hãy chạy lệnh sau trên thiết bị đầu cuối.

import pandas as pd
import numpy as np

Đó là nó! Bạn đã sẵn sàng sử dụng Python cho khoa học dữ liệu.