Windows 上 Python 开发环境搭建

默认情况下，Cygwin 中没有安装 Python ，不过它会读取 Windows 系统中的环境变量，如果自己有单独安装 Python，且已经配置好环境变量，在 Cygwin 中也可以运行 Python 。但建议还是安装 Cygwin 自身软件仓库中的 Python。

首先下载一个 Cygwin 的软件包管理工具: apt-cyg 。这是一个类似 Debian/Ubuntu 中的 apt-get 的工具，可以让我们在 Cygwin 中查找、安装、卸载软件包，非常的方便。依次在 Cygwin 中执行下面两条命令即可安装 apt-cyg:

lynx -source rawgit.com/transcode-open/apt-cyg/master/apt-cyg > apt-cyg
install apt-cyg /bin

由于 apt-cyg 使用 wget 来访问服务器上的数据，建议先安装一下 wget (不安装的话会用 lynx 替代)，同时一些常用的工具也先安装一下

apt-cyg install wget vim gcc-core tmux sl

apt-cyg 的几个子命令:

• install <package>: 安装软件包
• remove <package>: 卸载软件包
• listall <keyword>: 以指定的关键词搜索相关的软件包

apt-cyg 安装好后就可以用来安装 Python 的基本环境了:

apt-cyg install python python3

美中不足的是 Cygwin 中的 Python 3 版本为 3.4.3 ，这对需要使用 Python 3.5 的朋友来说可能是一个比较大的问题。

在安装好 Python 后，通过下面的命令安装 pip 和 pip3:

python -m ensurepip
python3 -m ensurepip

鉴于国内访问 pip 官方的源速度有点慢，可以考虑修改 pip 的配置，使用国内的源，比如:

• V2EX: http://pypi.v2ex.com/simple/
• 豆瓣: http://pypi.douban.com/simple/
• 阿里云: http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
• 中科大: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

首先在 Cygwin 的 HOME 目录中新建配置文件:

mkdir ~/.pip/ && touch ~/.pip/pip.conf

然后往里写入以下配置(以使用豆瓣源为例):

[global]
trusted-host=pypi.douban.com
index-url=http://pypi.douban.com/simple/

建议配置好后也更新一下 pip 本身

pip install pip --upgrade

然后就可以直接安装自己想要使用的各种软件包了:

pip install numpy pandas nltk jieba

在实际进行 Python 开发的时候，通常会使用 virtualenv 来进行环境的隔离，什么意思呢？举个例子，我们有两个项目，分别称之为项目 A 和项目 B，它们使用的 Python 版本和 Python 包的版本都不同，如下

项目 A:

• Python 版本: 2.7
• Python 包依赖:
  • jieba 0.37
  • nltk 3.1

项目 B:

• Python 版本: 3.4
• Python 包依赖:
  • jieba 0.38
  • nltk 3.2

由于系统上的同一个 Python 包是没法安装两个不同版本的，如果使用系统中的 Python 包，是不能满足以上这种情况的。virtualenv 的作用就是为每个单独的项目建立独立的环境。要使用 virtualenv ，在 Cygwin 上只能通过 pip 来安装:

pip install virtualenv

对项目 A ，按如下步骤建立环境:

• 首先用 virtualenv 为项目 A 建立一个环境:

  virtualenv venv_for_a -p /usr/bin/python2.7
  

  这一步会建立目录 venv_for_a ，并将 python2.7 和 pip 拷贝到其中，形成一个最小的 Python2 运行环境。

• 用 source 然后激活这个环境:

  source venv_for_a/bin/activate
  

• 然后安装依赖

  pip install jieba==0.37 nltk==3.1
  

对项目 B 同样如此:

• 建立环境

  virtualenv venv_for_b -p /usr/bin/python3.4
  

• 激活环境

  source venv_for_b/bin/activate
  

• 安装依赖

  pip install jieba==0.38 nltk==3.2
  

theano 的安装比较简单，直接用 pip 进行安装即可:

pip install theano --upgrade

Theano 还依赖 Numpy、Scipy，然后在安装 Scipy 的时候报错，错误信息为:

no lapack/blas resources found

LAPACK/BLAS 是提供线性代数相关计算的 C 库，既然缺失的话，用 apt-cyg 搜索看看:

apt-cyg listall lapack blas

结果为

lapack
lapack-debuginfo
liblapack-devel
liblapack-doc
liblapack0

liblasem0.4-devel
liblasem0.4-doc
liblasem0.4_4
libopenblas
openblas

把 liblapack-devel, libopenblas 和 openblas 装上

apt-cyg install liblapack-devel libopenblas openblas

重试安装，仍然发生错误，相应的错误信息如下：

error: library dfftpack has Fortran sources but no Fortran compiler found

这是因为缺少 fortran 编译器导致的，安装上 gcc-fortran 即可，但仍然报错，说找不到 g++ ，那把 g++ 也装上

apt-cyg install gcc-fortran gcc-g++

安装之后，尝试在 Python 交互环境中执行 import theano 出错，出错信息为

File "theano/gof/cmodule.py", line 2014, in compile_str
  return dlimport(lib_filename)
File "theano/gof/cmodule.py", line 289, in dlimport
    rval = __import__(module_name, {}, {}, [module_name])
ImportError: No module named cutils_ext

在 HOME 中的 .theano 目录下找到了 cutils，我的系统上是: ~/.theano/compiledir_CYGWIN_NT-6.1-2.2.1-0.289-5-3-x86_64-64bit–2.7.10-64/cutils_ext/。按照 这里 和 这里 给出的信息，这个错误的原因在于里面一个名为 cutils_ext.pyd 的文件，它是 Python 生成的编译后的模块，实际上是一个动态链接库(Dynamic Link Library, DLL)，见 Python 官方文档 。由于它是一个 DLL，Cygwin 在加载它的时候会希望它的后缀是 dll ，所以出错了，一种暂时的办法是修改一下它的后缀名

cd ~/.theano/compiledir_CYGWIN_NT-6.1-2.2.1-0.289-5-3-x86_64-64bit--2.7.10-64/cutils_ext/
cp cutils_ext.pyd cutils_ext.dll

这样在 import 时是可以成功的，但在执行下面这段代码时依然会出错

import numpy
import theano
import theano.tensor as T
from theano import function


x = T.scalar('x')
y = T.scalar('y')
z = x + y

f = function([x, y], z)
print f(3, 4)

这是因为用 Theano 定义的符号计算过程，最后也要编译成实际的模块，和前面的 cutils_ext.pyd 的问题是一样的，编译生成的模块后缀为 pyd ，但 Cygwin 加载时希望后缀是 dll 。所以要彻底解决这个问题，需要修改 Theano 中生成编译后模块的代码，让其生成的模块后缀为 dll 而不是 pyd。相关的代码在 Theano 代码中的 cmodule.py 中，在我的机器上，其路径为 "/usr/lib/python2.7/site-packages/theano/gof/cmodule.py"。其中有一个名为 get_lib_extension 的函数，其内容为:

def get_lib_extension():
    """
    Return the platform-dependent extension for compiled modules.
    """
    if sys.platform in ['win32', 'cygwin']:
        return 'pyd'
    else:
        return 'so'

将它改为:

def get_lib_extension():
    """
    Return the platform-dependent extension for compiled modules.
    """
    if sys.platform == 'win32':
        return 'pyd'
    elif sys.platform == 'cygwin':
        return 'dll'
    else:
        return 'so'

修改后可以尝试把 ~/.theano 这个目录删除，然后重新在 Python 交互环境中执行 import theano ，成功后会重新生成 ~/.theano/compiledir_CYGWIN_NT-6.1-2.2.1-0.289-5-3-x86_64-64bit–2.7.10-64/cutils_ext/ 这个目录，不出意外的话，里面应该只有一个 cutils_ext.dll 而没有 cutils_ext.pyd 了。

至此便可以在 Cygwin 中正常使用 Theano 了，如下图所示。

在 TensorFlow 的 Download and Setup 中，介绍了在 Linux 和 Mac OS 平台上安装 TensorFlow 的详细过程，但并没有提供 Windows 的相关内容。不过其中的 Docker installation 一节给出的解决方案是一个在 Windows 上运行 TensorFlow 的折衷办法，但是仅仅为了安装一个 37MB 的 Python 包，而要下载 180 多 MB 的 Docker Toolbox，不太能接受。

目前在 Windows 上运行 TensorFlow 的方案有以下两种：

1. 在 Windows 上安装 Docker 或者虚拟机，然后在其中安装 TensorFlow，参考: TensorFlow在Windows上的安装
2. 使用 Windows 10 上的 Bash On Windows 安装 TensorFlow，有 Windows 10 的朋友可以自己尝试下

(这两种方法我也懒得去试验了，有兴趣和条件(我还用着 Windows 7 呢)的朋友自己再去折腾吧～)

事实上 TensorFlow 目前并没有对 Windows 的原生支持，不过对 Windows 平台的支持已经提上议程，见 Roadmap。

在 Github 上有一个 Issue，从 2015 年年底至今，一直在讨论 TensorFlow 对 Windows 的原生支持这件事情，希望在 Windows 平台上使用 TensorFlow 的朋友可以关注一下这个 Issue。