Python初体验之你需要加快你的模块安装速度

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我们前些天的推文：简单绘制一个3D效果的饼图吧，对比了R语言和Python的可视化效果，成功的吸引了不少小伙伴入坑Python编程语言，而且它确实是在单细胞数据处理领域占比有超越R的趋势，所以有必要开辟一个Python专辑啦。然后呢，开始学习一个编程语言，我们肯定是首先得安装好它，比如前面我们讲解了Python的安装，它多个版本的差异以及管理，详见：Python初体验之弄清楚版本差异和如何安装管理。

通常情况下，我们拿到了Python代码后在运行它的过程中大概率上需要加载很多Python模块，但是对初学者的电脑来说，是接近于空白的，需要一个个模块自己安装。如果我们类比R语言来说，安装R包的代码是非常简洁，如下所示的规律代码安装任意包：

# https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/GEOquery.html
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
 install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("KEGG.db",ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("GSEABase","GSVA","clusterProfiler" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("GEOquery","limma","impute" ),ask = F,update = F)
BiocManager::install(c("org.Hs.eg.db","hgu133plus2.db" ),ask = F,update = F)

实际上，大家即使是没有学习过R包安装，也可以看得懂上面的代码的规律，只需要变化上面的代码里面的R包名字，就可以一行行运行代码来安装指定的包了！

当然了，说这样的简单其实仅仅是因为 “难者不会，会者不难”。一个擅长R语言的小伙伴去使用Python，如果也想如此快捷的批量安装Python的模块，就会很麻烦了。如果没有对应的Python的模块，那么第一个经典的报错如下所示：

经典的报错

这就是Python的初学者一定会遇到的这样的报错，说缺某个模块啦 ：

 import pandas as pd
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

前面我们介绍了由JetBrains公司开发的专业Python IDE（PyCharm） 来辅助我们安装Python模块啦 ， 大家可以提前熟悉这个IDE的一些按键，：

这个IDE的一些按键

可以通过这个IDE来打开终端， 每个人的电脑也有很多其它开启终端的方法。在这个终端可以使用pip的install命令来安装任意成熟的Python模块，如下所示：

使用pip的install命令来

很明显的可以看到，它的网络速度非常慢。。。

因为我们绝大部分人都是在中国大陆地区，所以也是需要通过设置合理的镜像来加快你的模块安装速度！

 pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

基本上就是无敌的速度了：

无敌的速度

同样的，我们可以一次性安装多个Python的常见的模块，如下所示的代码：

 pip install seaborn matplotlib numpy -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

也可以把多个Python的模块和对应的版本写到requirements.txt文件里，用pip -r requirements.txt安装 ，这样的话整理不同的Python的模块和对应的版本需要花费时间但是它们就不容易出现版本冲突，一劳永逸。

如果对比R语言，其实它的批量安装R包还麻烦一点，这个技巧我在移植一些shiny应用程序就用到过：

list.of.packages <- c("shiny",
 "tidyr",
 'tidyverse', 
 "clusterProfiler",
 "DT",
 "ashr",
 "enrichplot",
 "plotly")
# 这个 list.of.packages 变量，可以是读取一个含有无数个包的名字的文本文件。
all_packages = rownames(installed.packages())
save(all_packages,file = 'all_packages.Rdata')

#checking missing packages from list
new.packages <- list.of.packages[!(list.of.packages %in% installed.packages()[,"Package"])]
new.packages 
packToInst <- setdiff(list.of.packages, installed.packages())
packToInst
if(T){
 lapply(packToInst, function(x){
 BiocManager::install(x,ask = F,update = F)
 })
}
lapply(intersect(packagesReq, installed.packages()),function(x){
 suppressPackageStartupMessages(library(x,character.only = T))
})

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