设置Kedro¶
安装前提条件¶
Python: Kedro 支持 macOS、Linux 和 Windows 系统,要求 Python 3.9 及以上版本。在为 Kedro 项目创建虚拟环境时,您需要选择 Python 版本。
虚拟环境: 您应该为每个新的Kedro项目创建一个新的虚拟环境,以将其Python依赖项与其他项目的依赖项隔离开来。
git: 如果您的机器上尚未安装
git,则必须安装它。在终端窗口中输入git -v确认是否已安装;它将返回可用的git版本或错误信息。您可以从官方网站下载git。
Python版本支持政策¶
核心的Kedro Framework支持所有CPython核心团队积极维护的Python版本。当某个Python版本到达生命周期终止时,Kedro将停止对该版本的支持。这不被视为破坏性变更。
Kedro Datasets 包遵循 NEP 29 Python版本支持策略。这意味着
kedro-datasets通常会在kedro之前停止对Python版本的支持。这是因为kedro-datasets有许多遵循NEP 29的依赖项,而Kedro框架较为保守的版本支持方法使得难以妥善管理这些依赖项。
为您的Kedro项目创建虚拟环境¶
如果您尚未使用虚拟环境管理器,我们强烈推荐使用venv。
如何使用venv创建新的虚拟环境¶
推荐的方法。如果您使用Python 3,标准库中应该已经安装了venv模块。为项目工作创建一个目录并导航到该目录。例如:
mkdir your-kedro-project && cd your-kedro-project
接下来,在此目录中使用 venv 创建一个新的虚拟环境:
python -m venv .venv
激活此虚拟环境:
source .venv/bin/activate # macOS / Linux
.\.venv\Scripts\activate # Windows
退出环境:
deactivate
如何使用conda创建新的虚拟环境¶
另一个流行的选择是使用Conda。安装完成后,在终端执行以下命令:
conda create --name kedro-environment python=3.10 -y
以下示例使用Python 3.10,并创建一个名为kedro-environment的虚拟环境。您可以为项目选择不同版本的Python(任何版本≥3.9且<3.12),并可以随意命名。
conda 虚拟环境不依赖于当前工作目录,可以从任何目录激活:
conda activate kedro-environment
要确认您的虚拟环境中安装了有效的Python版本,请在终端(macOS和Linux)中输入以下内容:
python3 --version
在Windows上:
python --version
退出 kedro-environment:
conda deactivate
可选:在VS Code中通过官方扩展集成Kedro¶
在集成开发环境(IDE)中工作可以显著提高生产力。
VS Code用户:请查看设置Visual Studio Code和Kedro VS Code扩展 PyCharm用户:请查看设置PyCharm
如何使用pip安装Kedro¶
要从Python包索引(PyPI)安装Kedro:
pip install kedro
你也可以使用conda install -c conda-forge kedro来安装Kedro。
如何验证您的Kedro安装¶
要确认Kedro已安装:
kedro info
您应该会看到一个ASCII艺术图形和Kedro版本号。例如:

如果未显示图形或安装过程中遇到任何问题,请查阅可搜索的Slack讨论存档,或在Slack组织上发布新查询。
如何升级Kedro¶
安全升级的最佳方式是查看我们的发布说明,了解任何重要的破坏性变更。按照该特定版本附带的迁移指南中的步骤进行操作。
安装Kedro后,您可以按以下方式检查版本:
kedro --version
要稍后升级Kedro到其他版本,只需运行:
pip install kedro -U
将现有项目迁移到较新版本的Kedro时,请确保同时更新kedro_init_version:
对于使用Kedro版本大于0.17.0生成的项目,您需要在项目根目录的
pyproject.toml文件中进行此操作。如果你的项目是用Kedro版本<0.17.0生成的,你将需要更新位于
src/中的/run.py ProjectContext。
概述¶
Kedro可在Windows、macOS或Linux系统上使用。
安装前提条件包括虚拟环境管理器如
conda、Python 3.9+ 和git。您应该使用
pip install kedro来安装Kedro。
如果在设置Kedro时遇到任何问题,可以在Kedro的Slack组织寻求帮助,或查阅Slack讨论的可搜索存档。