(c) 2018 Cleuton Sampaio.
É, caro amigo... Python 2 e Python 3 são incompatíveis. Python 3.x é a versão corrente, e python 2.x é legado. Você não quer desenvolver aplicações em uma plataforma "legada", não?
Porém, atualizar seu sistema para python 3.x pode lhe criar vários problemas. Muitos instaladores e scripts de produtos, especialmente no Linux, podem apresentar problemas se você atualizar o python do S.O. O que fazer?
Uma opção é utilizar um "ambiente virtual" para isto, como o "VirtualEnv":
https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
Ele permite criar um ambiente "virtual" (não é uma máquina virtual) na qual você pode instalar qualquer versão do Python e de suas bibliotecas.
Eu prefiro utilizar outra solução: O Anaconda.
O Anaconda é um gerenciador de instalações virtuais, que pode ser utilizado com Python e R,e inclui mais de 250 pacotes para instalação. Ele funciona em Windows, Linux e MacOS.
Instalando o Anaconda
Entre no link https://www.anaconda.com/download/ e selecione o seu sistema operacional. Escolha a versão de Python que deseja instalar:
Baixe e execute o instalador.
Criando um ambiente virtual
A maneira mais fácil é criar um arquivo YAML definindo seu ambiente. Por exemplo, na pasta deste artigo tem um arquivo YAML de exemplo.
name: datascience
dependencies:
- numpy
- scipy
- pandas
- scikit-learn
- scipy
- jupyter
- matplotlib
- statsmodels
- python=3.6
- pip:
- tensorflow
- tensorflow-tensorboard
Ele cria um ambiente chamado "datascience" contendo todas as bibliotecas listadas como "dependencies", e também instala outras, utilizando o "pip".
Para criar este ambiente basta usar o comando:
conda env create -f ds-env.yml
Para entrar no seu ambiente virtual, digite o comando:
Windows:
activate datascience
Linux/MacOS:
source activate datascience
Você pode instalar qualquer coisa no seu ambiente virtual. No meu caso, eu instalei o Jupyter (IPython).