Mi infraestructura para Python

Resumen:

• He decidido usar RStudio como IDE para Python. RStudio no es el mejor IDE para desarrollar, pero es incomparablemente mejor que cualquier otro IDE para explorar, etc. Funciona muy bien y solo puede mejorar.
• He decidido pasar de Jupyter. Los notebooks valen para lo que valen, pero no para lo que hago. En caso de necesidad, uso Rmarkdown con bloques de Python. De nuevo, funcionan muy bien y solo pueden mejorar.
• Finalmente, he decidido pasar de Anaconda. Tiene incompatibilidades con RStudio. Particularmente, cuando los módulos de Python tratan de cargar shared libraries. Los módulos de Anaconda tienen el vicio de buscarlos dentro del directorio de instalación, pero al lanzar el intérprete de Python a través de reticulate, en Linux parece que los busca en el sistema (por debajo de /usr/lib y similares). Y todo se rompe mucho. Mucho y muy, muy feo.

Así que uso los Python (3.7 cuando puedo, otras versiones cuando me obligan) del sistema. Pero la instalación del sistema es mínima. He creado varios environments ad hoc (y dentro de un directorio ad hoc para ellos) y obigo a reticulate a usarlos (vía use_virtualenv()) según conveniencia. En ellos tengo todas las dependencias (de numpy para arriba).

Finalmente, el fichero requirements.txt de los entornos son enlaces blandos a una serie de ficheros requirements_xxx.txt que guardo en un directorio que comparto entre mis máquinas.

Nota final: Uso Ubuntu 18.04.

Addenda: Actualizo esta entrada a finales de 2021 para enmendarme. Actualmente estoy usando VSCode como IDE y pipenv para gestionar mis entornos. Sigue sin gustarme Jupyter: no es ágil para explorar. Durante un tiempo me atrajo Spyder, que tiene un aspecto más parecido a RStudio y lo considero marginalmente superior a VSCode para el análisis de datos (mejor integración de los gráficos y de IPython, para mi gusto), pero creo que podría no ser el caballo ganador a medio plazo.