Installation

Cette section fournit des instructions sur la façon d’installer et de configurer le projet Sigima, y compris les dépendances et la configuration de l’environnement.

Modes d’installation

Sigima est disponible sous plusieurs formes :

• En tant que Paquet Conda.

• Un paquet Python qui peut être installé à l’aide du Gestionnaire de paquets pip.

• En tant que Paquet Wheel précompilé, qui peut être installé à l’aide de pip.

• En tant que Paquet source, qui peut être installé à l’aide de pip ou manuellement.

Voir aussi

Impatient d’essayer la prochaine version de Sigima ? Vous pouvez également installer la dernière version de développement de Sigima depuis la branche principale du dépôt Git. Voir Version de développement pour plus d’informations.

Paquet Conda

GNU/Linux Windows macOS

Pour installer le paquet sigima depuis le canal conda-forge (https://anaconda.org/conda-forge/sigima), exécutez la commande suivante :

$ conda install conda-forge::sigima

Gestionnaire de paquets pip

GNU/Linux Windows macOS

Le paquet sigima de Sigima est disponible sur l’index des paquets Python (PyPI) à l’adresse suivante : https://pypi.python.org/pypi/sigima.

L’installation de Sigima depuis PyPI est aussi simple que d’exécuter cette commande (vous devrez peut-être utiliser pip3 au lieu de pip sur certains systèmes) :

$ pip install sigima

Note

Si vous avez déjà une version précédente de Sigima installée, vous pouvez la mettre à niveau en exécutant la même commande avec l’option --upgrade :

$ pip install --upgrade sigima

Paquet Wheel

GNU/Linux Windows macOS

Sur n’importe quel système d’exploitation, l’utilisation de pip et du paquet Wheel est le moyen le plus simple d’installer sigima sur une distribution Python existante :

$ pip install --upgrade Sigima-0.3.0-py2.py3-none-any.whl

Paquet source

GNU/Linux Windows macOS

L’installation de Sigima directement à partir du paquet source peut se faire en utilisant pip :

$ pip install --upgrade sigima-0.3.0.tar.gz

Ou, si vous préférez, vous pouvez l’installer manuellement en exécutant la commande suivante depuis le répertoire racine du paquet source :

$ pip install --upgrade .

Enfin, vous pouvez également créer votre propre paquet Wheel et l’installer à l’aide de pip, en exécutant la commande suivante depuis le répertoire racine du paquet source (cela nécessite que les paquets build et wheel soient installés) :

$ pip install build wheel  # Install build and wheel packages (if needed)
$ python -m build  # Build the wheel package
$ pip install --upgrade dist/sigima-0.3.0-py2.py3-none-any.whl  # Install the wheel package

Version de développement

GNU/Linux Windows macOS

Si vous souhaitez essayer la dernière version de développement de Sigima, vous pouvez l’installer directement depuis la branche principale du dépôt Git.

La première fois que vous installez Sigima depuis le dépôt Git, entrez la commande suivante :

$ pip install git+https://github.com/DataLab-Platform/Sigima.git

Ensuite, si à un moment donné vous souhaitez mettre à niveau vers la dernière version de Sigima, il suffit d’exécuter la même commande avec des options pour forcer la réinstallation du paquet sans gérer les dépendances (car cela réinstallerait toutes les dépendances) :

$ pip install --force-reinstall --no-deps git+https://github.com/DataLab-Platform/Sigima.git

Note

Si les dépendances ont changé, vous devrez peut-être exécuter la même commande que ci-dessus, mais sans l’option --no-deps.

Dépendances

Le paquet sigima nécessite les modules Python suivants :

Nom	Version	Description
Python	>=3.9, <4	Langage de programmation Python
guidata	>= 3.13	Génération automatique d’interfaces graphiques pour l’édition et l’affichage de jeux de données
NumPy	>= 1.22, < 2.5	Paquet fondamental pour le calcul sur tableaux en Python
SciPy	>= 1.10.1, < 1.17	Algorithmes fondamentaux pour le calcul scientifique en Python
scikit-image	>= 0.19.2, < 0.27	Traitement d’images en Python
pandas	>= 1.4, < 3.1	Structures de données puissantes pour l’analyse de données, les séries temporelles et les statistiques
PyWavelets	>= 1.2, < 2.0	PyWavelets, module de transformation en ondelettes
packaging	>= 21.3	Utilitaires de base pour les paquets Python
typing-extensions	>= 4.0	Indications de type rétroportées et expérimentales pour Python 3.9+
makefun	>= 1.13.1	Petite bibliothèque pour créer dynamiquement des fonctions Python.

Modules optionnels pour le support de l’interface graphique (Qt) :

Nom	Version	Description
qtpy		Fournit une couche d’abstraction au-dessus des différentes liaisons Qt (PyQt5/6 et PySide2/6).
PyQt5		Bibliothèque d’interfaces graphiques Qt pour Python
plotpy		Outils de tracé de courbes et d’images pour les applications Python/Qt

Modules optionnels pour le développement :

Nom	Version	Description
build		Une interface de construction Python simple et correcte
babel		Utilitaires d’internationalisation
ruff		Analyseur de code et formateur Python extrêmement rapide, écrit en Rust.
pylint		Analyseur statique de code Python
Coverage		Mesure de la couverture de code pour Python
pre-commit		Un cadre pour gérer et maintenir des hooks pre-commit multilingues.
setuptools		Backend de construction Python le plus extensible avec support pour les modules d’extension C/C++
wheel		Outil en ligne de commande pour manipuler les fichiers wheel

Modules optionnels pour la génération de la documentation :

Nom	Version	Description
sphinx		Générateur de documentation Python
sphinx-gallery		Une extension Sphinx qui crée une galerie HTML d’exemples à partir de n’importe quel ensemble de scripts Python.
sphinx_intl		Utilitaire pour la traduction de la documentation générée par Sphinx.
myst_parser		Un parseur étendu compatible avec [CommonMark](https://spec.commonmark.org/)
myst-nb		Un lecteur Jupyter Notebook pour Sphinx basé sur le parseur MyST.
sphinx_design		Extension sphinx pour la conception de composants web réactifs.
sphinx-copybutton		Extension sphinx ajoutant un bouton de copie à chaque cellule de code.
pydata-sphinx-theme		Thème Bootstrap pour Sphinx de la communauté PyData
qtpy		Fournit une couche d’abstraction au-dessus des différentes liaisons Qt (PyQt5/6 et PySide2/6).
PyQt5		Bibliothèque d’interfaces graphiques Qt pour Python
plotpy		Outils de tracé de courbes et d’images pour les applications Python/Qt
matplotlib		Langage de programmation Python
opencv-python-headless	>= 4.8.1.78	Bibliothèque d’interfaces Python pour OpenCV.

Modules optionnels pour l’exécution de la suite de tests :

Nom	Version	Description
pytest		pytest : tests simples et puissants avec Python
pytest-xvfb		Plugin pytest pour exécuter Xvfb (ou Xephyr/Xvnc) pour les tests.