Colaboratory 즉 협동 실험실(연구실)은 Jupyter의 구글 버전이고 줄여서 Colab이라고 부릅니다. 구글이 Jupyter의 서버를 제공하는 셈인데 개인이 서버를 세팅할 필요가 없고 구글 드라이브에 곧바로 저장하거나 불러올 수 있어서 편리함을 가지고 있습니다. Colab이 사용하는 파이썬 버전은 3.6에서 3.7로 바뀌었고 2022년 7월 현재 GNU Compiler Collection 7.5.0으로 컴파일된 3.7.13 버전입니다.
Python 3.7.13 (default, Apr 24 2022, 01:04:09) [GCC 7.5.0]
파이썬은 오픈소스여서 컴파일에 GNU Compiler Collection이 사용되기 때문에 각자의 시스템에서 C/C++이 사용된 파이썬 패키지를 빌드해야 하는 경우 유닉스 운영체제를 필요로 합니다. 이 때문에 Linux나 macOS와 같은 UNIX 운영체제에서는 그냥 쓰면 되지만 Windows에서는 유닉스 환경을 에뮬레이트해야 합니다. Windows용 UNIX 에뮬레이터로 대표적인 것이 WinGW인데, 파이썬 배포판의 하나인 아나콘다가 이 WinGW를 설치해 줍니다. (이 때문에 Windows에서 아나콘다가 도움이 될 수 있습니다.)
저는 이 구글 코랩 환경을 현재 연구개발에 자주 사용하고 있는 2015년형 iMac에 만들어 보기로 했습니다. Linux와 같은 UNIX이긴 하지만 매킨토시 환경은 Linux와 약간 다른 부분도 있기 때문에 두 가지를 미리 해야 했습니다.
홈브루(Homebrew)를 사용해서 먼저 Open Source Geospatial Foundation의 Geospatial Data Abstraction Library(GDAL)를 다음과 같이 설치합니다. 이것은 래스터와 벡터로 된 모든 공간 데이터를 추상화하고 상호변환할 수 있는 라이브러리입니다.
$ brew install gdal
또한 spaCy라는 자연어처리(NLP) 라이브러리를 설치하기 위해 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_sm-3.4.0/en_core_web_sm-3.4.0-py3-none-any.whl 을 다운로드합니다. spaCy는 Cy가 붙은 것에서 알 수 있듯 Cython을 사용해서 만들어진 라이브러리입니다. 일반적인 파이썬은 CPython인데 C로 만들어졌고 C와 호환됩니다. 여기서 더 나아가 Cython은 파이썬 문법을 씀에도 불구하고 원래의 C에 더 근접한 성능을 냅니다. 그래서 이 라이브러리를 쓰면 자연어처리를 매우 빠르게 할 수 있습니다.
이 spaCy를 이용해 에이브러햄 링컨의 1863년 게티즈버그 연설을 다음과 같이 분석할 수 있습니다. (이때 위에서 다운로드한 en_core_web_sm 패키지가 자연어처리를 위해 사용됩니다.)
이것을 실행하면 결과는
Noun phrases: ['Four score', 'our fathers', 'this continent', 'a new nation', 'Liberty', 'the proposition', 'all men', 'we', 'a great civil war', 'that nation', 'any nation', 'We', 'a great battle-field', 'that war', 'We', 'a portion', 'that field', 'a final resting place', 'those', 'who', 'their lives', 'that nation', 'It', 'we', 'this', 'a larger sense', 'we', 'we', 'we', 'this ground', 'The brave men', 'who', 'it', 'our poor power', 'The world', 'what', 'we', 'it', 'what', 'they', 'It', 'us', 'the living', 'the unfinished work', 'which', 'they', 'who', 'It', 'us', 'the great task', 'us', 'we', 'increased devotion', 'that cause', 'which', 'they', 'the last full measure', 'devotion', 'we', 'vain', 'this nation', 'God', 'a new birth', 'freedom', 'that government', 'the people', 'the people', 'the people', 'the earth', 'Abraham Lincoln', 'November'] Verbs: ['bring', 'conceive', 'dedicate', 'create', 'engage', 'test', 'conceive', 'endure', 'meet', 'come', 'dedicate', 'give', 'live', 'do', 'dedicate', 'consecrate', 'hallow', 'struggle', 'consecrate', 'add', 'detract', 'note', 'remember', 'say', 'forget', 'do', 'dedicate', 'fight', 'dedicate', 'remain', 'take', 'give', 'resolve', 'die', 'have', 'perish'] Four CARDINAL seven years ago DATE earth LOC Abraham Lincoln PERSON November 19, 1863 DATE
이렇게 명사구 또는 체언을 찾아내고 각종 실재(entity)를 구분합니다. spaCy가 구분해 내는 실재는 다음과 같습니다.
PERSON: People, including fictional.
NORP: Nationalities or religious or political groups.
FAC: Buildings, airports, highways, bridges, etc.
ORG: Companies, agencies, institutions, etc.
GPE: Countries, cities, states.
LOC: Non-GPE locations, mountain ranges, bodies of water.
PRODUCT: Objects, vehicles, foods, etc. (Not services.)
EVENT: Named hurricanes, battles, wars, sports events, etc.
WORK_OF_ART: Titles of books, songs, etc.
LAW: Named documents made into laws.
LANGUAGE: Any named language.
DATE: Absolute or relative dates or periods.
TIME: Times smaller than a day.
PERCENT: Percentage, including “%”.
MONEY: Monetary values, including unit.
QUANTITY: Measurements, as of weight or distance.
ORDINAL: “first”, “second”, etc.
CARDINAL: Numerals that do not fall under another type.
Four CARDINAL – Four score(4백년)의 four를 측정값이나 순서를 나타내지 않는 수라고 인식했습니다.
seven years ago DATE – 7년 전이 날짜를 의미하는 것을 인식했습니다.
earth LOC – earth가 이 땅(지구)이라는 장소를 의미하는 것을 인식했습니다.
Abraham Lincoln PERSON – Abraham Lincoln이 사람 이름임을 인식했습니다.
November 19, 1863 DATE – November 19, 1863이 날짜임을 인식했습니다.
저는 에듀테크 관련 연구개발을 하면서 이 라이브러리를 쓰기로 했는데, 성능이 뛰어난 대신 한국어 지원은 되지 않기 때문에 교육 중에서도 영어교육과 관련한 에듀테크에 우선 집중하기로 했습니다. 각종 영어교육 자료를 이런 자연어처리를 이용해서 분석하는 것은 효과적인 학습 시스템을 만드는 데 도움이 됩니다.
현재 저의 매킨토시 환경은 macOS Monterey 12.5인데, 위 두가지를 하고 나면 다음과 같이 거의 Colab과 비슷한 환경을 만드는 것에 pip을 사용하기만 하면 되었습니다.
absl-py==1.2.0
alabaster==0.7.12
anyio==3.6.1
appnope==0.1.3
argon2-cffi==21.3.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
astunparse==1.6.3
attrs==22.1.0
Babel==2.10.3
backcall==0.2.0
beautifulsoup4==4.11.1
bleach==5.0.1
blis==0.7.8
cachetools==5.2.0
catalogue==2.0.8
certifi==2022.6.15
cffi==1.15.1
charset-normalizer==2.1.0
click==8.1.3
cloudpickle==2.1.0
cycler==0.11.0
cymem==2.0.6
debugpy==1.6.2
decorator==5.1.1
defusedxml==0.7.1
dill==0.3.5.1
dm-tree==0.1.7
docutils==0.17.1
en_core_web_sm-3.4.0-py3-none-any.whl
entrypoints==0.4
fastjsonschema==2.16.1
filelock==3.7.1
flatbuffers==2.0
fonttools==4.34.4
future==0.18.2
gast==0.5.3
GDAL==3.5.1
gensim==4.2.0
google-auth==2.9.1
google-auth-oauthlib==0.4.6
google-pasta==0.2.0
googleapis-common-protos==1.56.4
greenlet==1.1.2
grpcio==1.47.0
h5py==3.7.0
HeapDict==1.0.1
idna==3.3
imagesize==1.4.1
importlib-metadata==4.12.0
importlib-resources==5.9.0
ipykernel==6.15.1
ipython==7.34.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.7.1
jedi==0.18.1
Jinja2==3.1.2
joblib==1.1.0
json5==0.9.8
jsonschema==4.8.0
jupyter-client==7.3.4
jupyter-core==4.11.1
jupyter-server==1.18.1
jupyterlab==2.2.10
jupyterlab-pygments==0.2.2
jupyterlab-server==1.2.0
jupyterlab-widgets==1.1.1
jupytext==1.14.1
keras==2.8.0
Keras-Preprocessing==1.1.2
kiwisolver==1.4.4
langcodes==3.3.0
libclang==14.0.1
Markdown==3.4.1
markdown-it-py==2.1.0
MarkupSafe==2.1.1
marshmallow==3.17.0
matplotlib==3.5.2
matplotlib-inline==0.1.3
mdit-py-plugins==0.3.0
mdurl==0.1.1
mistune==0.8.4
mpmath==1.2.1
multidict==6.0.2
murmurhash==1.0.7
nbclassic==0.4.3
nbclient==0.6.6
nbconvert==6.5.0
nbformat==5.4.0
nest-asyncio==1.5.5
nltk==3.7
notebook==6.4.12
notebook-shim==0.1.0
numexpr==2.8.3
numpy==1.21.6
oauthlib==3.2.0
opt-einsum==3.3.0
packaging==21.3
pandas==1.3.5
pandocfilters==1.5.0
parso==0.8.3
pathy==0.6.2
patsy==0.5.2
pexpect==4.8.0
pickleshare==0.7.5
Pillow==9.2.0
preshed==3.0.6
prometheus-client==0.14.1
promise==2.3
prompt-toolkit==3.0.30
protobuf==3.19.4
psutil==5.9.1
ptyprocess==0.7.0
pyasn1==0.4.8
pyasn1-modules==0.2.8
pycairo==1.21.0
pycparser==2.21
pydantic==1.9.1
Pygments==2.12.0
PyGObject==3.27.5
pyparsing==3.0.9
pyrsistent==0.18.1
PySocks==1.7.1
python-dateutil==2.8.2
pytz==2022.1
PyYAML==6.0
pyzmq==23.2.0
regex==2022.7.25
requests==2.28.1
requests-oauthlib==1.3.1
rsa==4.9
scikit-learn==1.0.2
scipy==1.7.3
scs==3.2.0
seaborn==0.11.2
semver==2.13.0
Send2Trash==1.8.0
setuptools-git==1.2
Shapely==1.8.2
simplegeneric==0.8.1
six==1.16.0
sklearn==0.0
sklearn-pandas==1.8.0
smart-open==5.2.1
sniffio==1.2.0
snowballstemmer==2.2.0
sortedcontainers==2.4.0
SoundFile==0.10.3.post1
soupsieve==2.3.2.post1
spacy==3.4.1
spacy-legacy==3.0.9
spacy-loggers==1.0.3
Sphinx==1.8.6
sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.5
sphinxcontrib-websupport==1.2.4
SQLAlchemy==1.4.39
sqlparse==0.4.2
srsly==2.4.4
statsmodels==0.10.2
sympy==1.7.1
tables==3.7.0
tabulate==0.8.10
tblib==1.7.0
tenacity==8.0.1
tensorboard==2.8.0
tensorboard-data-server==0.6.1
tensorboard-plugin-wit==1.8.1
tensorflow==2.8.2
tensorflow-datasets==4.0.1
tensorflow-estimator==2.8.0
tensorflow-gcs-config==2.8.0
tensorflow-hub==0.12.0
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.26.0
tensorflow-metadata==1.9.0
tensorflow-probability==0.16.0
termcolor==1.1.0
terminado==0.15.0
testpath==0.6.0
text-unidecode==1.3
textblob==0.15.3
Theano-PyMC==1.1.2
thinc==8.1.0
threadpoolctl==3.1.0
tifffile==2021.11.2
tinycss2==1.1.1
toml==0.10.2
tomli==2.0.1
toolz==0.12.0
torch==1.12.0
torchaudio==0.12.0
torchsummary==1.5.1
torchtext==0.13.0
torchvision==0.13.0
tornado==6.2
tqdm==4.64.0
traitlets==5.3.0
tweepy==3.10.0
typeguard==2.7.1
typer==0.4.2
typing_extensions==4.1.1
tzlocal==1.5.1
ujson==5.4.0
uritemplate==3.0.1
urllib3==1.26.11
vega-datasets==0.9.0
wasabi==0.10.1
wcwidth==0.2.5
webargs==8.2.0
webencodings==0.5.1
websocket-client==1.3.3
Werkzeug==2.2.2
widgetsnbextension==3.6.1
wordcloud==1.5.0
wrapt==1.14.1
xarray==0.20.2
xarray-einstats==0.2.2
xgboost==1.6.1
xlrd==1.1.0
xlwt==1.3.0
yarl==1.7.2
yellowbrick==1.4
zict==2.2.0
zipp==3.8.1
구글 코랩에서는 2022년 7월 현재 TensorFlow의 버전이 2.8.1인데 저의 매킨토시에는 2.8.2를 설치하는 등 사소한 차이만 있고 거의 비슷한 환경을 구성하게 되었습니다.
매킨토시 사용자의 경우 GDAL 설치와 en-core-web-sm 다운로드 후에 위의 내용으로 requirements.txt 를 만들어서 pip install -r requirements.txt 로 설치하면 된다는 뜻입니다.
여기에 Flask와 Django를 설치한다면
absl-py==1.2.0
alabaster==0.7.12
amqp==5.1.1
anyio==3.6.1
appnope==0.1.3
argcomplete==1.12.3
argon2-cffi==21.3.0
argon2-cffi-bindings==21.2.0
asgiref==3.3.4
asn1crypto==0.24.0
astroid==2.4.2
astunparse==1.6.3
attrs==22.1.0
Babel==2.10.3
backcall==0.2.0
beautifulsoup4==4.11.1
billiard==3.6.4.0
bleach==5.0.1
blis==0.7.8
boto3==1.17.11
botocore==1.20.48
Brotli==1.0.9
cached-property==1.5.2
cachetools==5.2.0
catalogue==2.0.8
celery==5.2.7
certifi==2022.6.15
cffi==1.15.1
chardet==3.0.4
charset-normalizer==2.1.0
click==8.1.3
click-didyoumean==0.0.3
click-plugins==1.1.1
click-repl==0.2.0
cloudpickle==2.1.0
colorlover==0.3.0
cryptography==3.3.1
cufflinks==0.17.3
cycler==0.11.0
cymem==2.0.6
dash==2.0.0
dash-bootstrap-components==1.0.2
dash-core-components==2.0.0
dash-html-components==2.0.0
dash-table==5.0.0
DateTime==4.4
debugpy==1.6.2
decorator==5.1.1
defusedxml==0.7.1
dill==0.3.5.1
Django==3.0.6
django-allauth==0.44.0
django-celery-beat==2.2.0
django-celery-results==2.0.1
django-cors-headers==3.5.0
django-debug-toolbar==3.1.1
django-extensions==3.1.3
django-ipware==3.0.2
django-redis==4.12.1
django-sslserver==0.22
django-storages==1.11.1
django-summernote==0.8.11.6
django-timezone-field==4.1.2
djangorestframework==3.12.2
dm-tree==0.1.7
docutils==0.17.1
en_core_web_sm-3.4.0-py3-none-any.whl
entrypoints==0.4
et-xmlfile==1.1.0
fastjsonschema==2.16.1
filelock==3.7.1
Flask==2.0.2
Flask-Compress==1.10.1
flatbuffers==2.0
fonttools==4.34.4
future==0.18.2
gast==0.5.3
GDAL==3.5.1
gensim==4.2.0
google-auth==2.9.1
google-auth-oauthlib==0.4.6
google-pasta==0.2.0
googleapis-common-protos==1.56.4
greenlet==1.1.2
grpcio==1.47.0
gunicorn==20.0.4
h5py==3.7.0
HeapDict==1.0.1
idna==3.3
imagesize==1.4.1
importlib-metadata==4.12.0
importlib-resources==5.9.0
ipykernel==6.15.1
ipython==7.34.0
ipython-genutils==0.2.0
ipywidgets==7.7.1
isort==5.6.4
itsdangerous==2.0.1
jdcal==1.4.1
jedi==0.18.1
Jinja2==3.1.2
jmespath==0.10.0
joblib==1.1.0
json5==0.9.8
jsonschema==4.8.0
jupyter-client==7.3.4
jupyter-core==4.11.1
jupyter-server==1.18.1
jupyterlab==2.2.10
jupyterlab-pygments==0.2.2
jupyterlab-server==1.2.0
jupyterlab-widgets==1.1.1
jupytext==1.14.1
keras==2.8.0
Keras-Preprocessing==1.1.2
kiwisolver==1.4.4
kombu==5.2.4
langcodes==3.3.0
lazy-object-proxy==1.4.3
libclang==14.0.1
Markdown==3.4.1
markdown-it-py==2.1.0
MarkupSafe==2.1.1
marshmallow==3.17.0
matplotlib==3.5.2
matplotlib-inline==0.1.3
mccabe==0.6.1
mdit-py-plugins==0.3.0
mdurl==0.1.1
mistune==0.8.4
mpmath==1.2.1
multidict==6.0.2
murmurhash==1.0.7
mysqlclient==2.0.3
nbclassic==0.4.3
nbclient==0.6.6
nbconvert==6.5.0
nbformat==5.4.0
nest-asyncio==1.5.5
nltk==3.7
notebook==6.4.12
notebook-shim==0.1.0
numexpr==2.8.3
numpy==1.21.6
oauthlib==3.2.0
opencv-python==4.6.0.66
openpyxl==3.0.9
opt-einsum==3.3.0
packaging==21.3
pandas==1.3.5
pandocfilters==1.5.0
parso==0.8.3
pathy==0.6.2
patsy==0.5.2
pexpect==4.8.0
pickleshare==0.7.5
Pillow==9.2.0
plotly==5.5.0
preshed==3.0.6
prometheus-client==0.14.1
promise==2.3
prompt-toolkit==3.0.30
protobuf==3.19.4
psutil==5.9.1
ptyprocess==0.7.0
pyasn1==0.4.8
pyasn1-modules==0.2.8
pycairo==1.21.0
pycosat==0.6.3
pycparser==2.21
pycryptodome==3.10.1
pydantic==1.9.1
Pygments==2.12.0
PyGObject==3.27.5
PyJWT==2.0.0
pylint==2.6.0
pyOpenSSL==18.0.0
pyparsing==3.0.9
pyrsistent==0.18.1
PySocks==1.7.1
python-crontab==2.5.1
python-dateutil==2.8.2
python3-openid==3.2.0
pytz==2022.1
PyVimeo==1.1.0
PyYAML==6.0
pyzmq==23.2.0
redis==3.5.3
regex==2022.7.25
requests==2.28.1
requests-oauthlib==1.3.1
retrying==1.3.3
rsa==4.9
s3transfer==0.3.6
scikit-learn==1.0.2
scipy==1.7.3
scs==3.2.0
seaborn==0.11.2
semver==2.13.0
Send2Trash==1.8.0
setuptools-git==1.2
Shapely==1.8.2
simplegeneric==0.8.1
six==1.16.0
sklearn==0.0
sklearn-pandas==1.8.0
smart-open==5.2.1
sniffio==1.2.0
snowballstemmer==2.2.0
sortedcontainers==2.4.0
SoundFile==0.10.3.post1
soupsieve==2.3.2.post1
spacy==3.4.1
spacy-legacy==3.0.9
spacy-loggers==1.0.3
Sphinx==1.8.6
sphinxcontrib-serializinghtml==1.1.5
sphinxcontrib-websupport==1.2.4
SQLAlchemy==1.4.39
sqlparse==0.4.2
srsly==2.4.4
statsmodels==0.10.2
sympy==1.7.1
tables==3.7.0
tabulate==0.8.10
tblib==1.7.0
tenacity==8.0.1
tensorboard==2.8.0
tensorboard-data-server==0.6.1
tensorboard-plugin-wit==1.8.1
tensorflow==2.8.2
tensorflow-datasets==4.0.1
tensorflow-estimator==2.8.0
tensorflow-gcs-config==2.8.0
tensorflow-hub==0.12.0
tensorflow-io-gcs-filesystem==0.26.0
tensorflow-metadata==1.9.0
tensorflow-probability==0.16.0
termcolor==1.1.0
terminado==0.15.0
testpath==0.6.0
text-unidecode==1.3
textblob==0.15.3
Theano-PyMC==1.1.2
thinc==8.1.0
threadpoolctl==3.1.0
tifffile==2021.11.2
tinycss2==1.1.1
tinydb==4.2.0
toml==0.10.2
tomli==2.0.1
toolz==0.12.0
torch==1.12.0
torchaudio==0.12.0
torchsummary==1.5.1
torchtext==0.13.0
torchvision==0.13.0
tornado==6.2
tqdm==4.64.0
traitlets==5.3.0
tuspy==0.2.4
tweepy==3.10.0
typed-ast==1.4.1
typeguard==2.7.1
typer==0.4.2
typing_extensions==4.1.1
tzlocal==1.5.1
ujson==5.4.0
uritemplate==3.0.1
urllib3==1.26.11
vega-datasets==0.9.0
vine==5.0.0
wasabi==0.10.1
wcwidth==0.2.5
webargs==8.2.0
webencodings==0.5.1
websocket-client==1.3.3
Werkzeug==2.2.2
widgetsnbextension==3.6.1
wordcloud==1.5.0
wrapt==1.14.1
xarray==0.20.2
xarray-einstats==0.2.2
xgboost==1.6.1
xlrd==1.1.0
xlwt==1.3.0
yarl==1.7.2
yellowbrick==1.4
zict==2.2.0
zipp==3.8.1
zope.interface==5.4.0
(참고로 Jupyter Lab 2.2.10은 Juputer Notebook과 같은 config를 사용하는 마지막 버전이어서 낮은 버전이지만 선택했습니다. )
매킨토시에서 이렇게 설치되면 종속성 문제 없이 Colab과 유사한 Python 3.7 환경으로 Flask(및 Dash) 또는 Django를 사용할 수 있겠습니다.
Linux에서 수퍼유저 권한 없이 설치하는 경우라면 빌드를 위한 도구들의 설치 여부에 따라 GDAL, pycairo, PyGObject를 빼고 설치해야 할 수 있습니다. TensorFlow는 클라우드 서버에서 GPU를 활용하지 않는다면 tensorflow-cpu를 선택하면 됩니다. 그러면 예컨대 아래와 같이 설치됩니다. (CentOS 7이 설치된 클라우드에서 수퍼유저 권한 없이 설치한 경우입니다.)
$ pip3 install -r requirements.txt
Successfully installed Babel-2.10.3 Brotli-1.0.9 DateTime-4.4 Django-3.0.6 Flask-2.0.2 Flask-Compress-1.10.1 HeapDict-1.0.1 Jinja2-3.1.2 Keras-Preprocessing-1.1.2 Markdown-3.4.1 MarkupSafe-2.1.1 Pillow-9.2.0 PyJWT-2.0.0 PySocks-1.7.1 PyVimeo-1.1.0 PyYAML-6.0 Pygments-2.12.0 SQLAlchemy-1.4.39 Send2Trash-1.8.0 Shapely-1.8.2 SoundFile-0.10.3.post1 Sphinx-1.8.6 Theano-PyMC-1.1.2 Werkzeug-2.2.2 absl-py-1.2.0 alabaster-0.7.12 amqp-5.1.1 anyio-3.6.1 appnope-0.1.3 argcomplete-1.12.3 argon2-cffi-21.3.0 argon2-cffi-bindings-21.2.0 asgiref-3.3.4 asn1crypto-0.24.0 astroid-2.4.2 astunparse-1.6.3 attrs-22.1.0 backcall-0.2.0 beautifulsoup4-4.11.1 billiard-3.6.4.0 bleach-5.0.1 blis-0.7.8 boto3-1.17.11 botocore-1.20.48 cached-property-1.5.2 cachetools-5.2.0 catalogue-2.0.8 celery-5.2.7 certifi-2022.6.15 cffi-1.15.1 chardet-3.0.4 charset-normalizer-2.1.0 click-8.1.3 click-didyoumean-0.0.3 click-plugins-1.1.1 click-repl-0.2.0 cloudpickle-2.1.0 colorlover-0.3.0 cryptography-3.3.1 cufflinks-0.17.3 cycler-0.11.0 cymem-2.0.6 dash-2.0.0 dash-bootstrap-components-1.0.2 dash-core-components-2.0.0 dash-html-components-2.0.0 dash-table-5.0.0 debugpy-1.6.2 decorator-5.1.1 defusedxml-0.7.1 dill-0.3.5.1 django-allauth-0.44.0 django-celery-beat-2.2.0 django-celery-results-2.0.1 django-cors-headers-3.5.0 django-debug-toolbar-3.1.1 django-extensions-3.1.3 django-ipware-3.0.2 django-redis-4.12.1 django-sslserver-0.22 django-storages-1.11.1 django-summernote-0.8.11.6 django-timezone-field-4.1.2 djangorestframework-3.12.2 dm-tree-0.1.7 docutils-0.17.1 en-core-web-sm-3.4.0 entrypoints-0.4 et-xmlfile-1.1.0 fastjsonschema-2.16.1 filelock-3.7.1 flatbuffers-2.0 fonttools-4.34.4 future-0.18.2 gast-0.5.3 gensim-4.2.0 google-auth-2.9.1 google-auth-oauthlib-0.4.6 google-pasta-0.2.0 googleapis-common-protos-1.56.4 greenlet-1.1.2 grpcio-1.47.0 gunicorn-20.0.4 h5py-3.7.0 idna-3.3 imagesize-1.4.1 importlib-metadata-4.12.0 importlib-resources-5.9.0 ipykernel-6.15.1 ipython-7.34.0 ipython-genutils-0.2.0 ipywidgets-7.7.1 isort-5.6.4 itsdangerous-2.0.1 jdcal-1.4.1 jedi-0.18.1 jmespath-0.10.0 joblib-1.1.0 json5-0.9.8 jsonschema-4.8.0 jupyter-client-7.3.4 jupyter-core-4.11.1 jupyter-server-1.18.1 jupyterlab-2.2.10 jupyterlab-pygments-0.2.2 jupyterlab-server-1.2.0 jupyterlab-widgets-1.1.1 jupytext-1.14.1 keras-2.8.0 kiwisolver-1.4.4 kombu-5.2.4 langcodes-3.3.0 lazy-object-proxy-1.4.3 libclang-14.0.1 markdown-it-py-2.1.0 marshmallow-3.17.0 matplotlib-3.5.2 matplotlib-inline-0.1.3 mccabe-0.6.1 mdit-py-plugins-0.3.0 mdurl-0.1.1 mistune-0.8.4 mpmath-1.2.1 multidict-6.0.2 murmurhash-1.0.7 mysqlclient-2.0.3 nbclassic-0.4.3 nbclient-0.6.6 nbconvert-6.5.0 nbformat-5.4.0 nest-asyncio-1.5.5 nltk-3.7 notebook-6.4.12 notebook-shim-0.1.0 numexpr-2.8.3 numpy-1.21.6 oauthlib-3.2.0 opencv-python-4.6.0.66 openpyxl-3.0.9 opt-einsum-3.3.0 packaging-21.3 pandas-1.3.5 pandocfilters-1.5.0 parso-0.8.3 pathy-0.6.2 patsy-0.5.2 pexpect-4.8.0 pickleshare-0.7.5 plotly-5.5.0 preshed-3.0.6 prometheus-client-0.14.1 promise-2.3 prompt-toolkit-3.0.30 protobuf-3.19.4 psutil-5.9.1 ptyprocess-0.7.0 pyOpenSSL-18.0.0 pyasn1-0.4.8 pyasn1-modules-0.2.8 pycosat-0.6.3 pycparser-2.21 pycryptodome-3.10.1 pydantic-1.9.1 pylint-2.6.0 pyparsing-3.0.9 pyrsistent-0.18.1 python-crontab-2.5.1 python-dateutil-2.8.2 python3-openid-3.2.0 pytz-2022.1 pyzmq-23.2.0 redis-3.5.3 regex-2022.7.25 requests-2.28.1 requests-oauthlib-1.3.1 retrying-1.3.3 rsa-4.9 s3transfer-0.3.6 scikit-learn-1.0.2 scipy-1.7.3 scs-3.2.0 seaborn-0.11.2 semver-2.13.0 setuptools-65.0.2 setuptools-git-1.2 simplegeneric-0.8.1 six-1.16.0 sklearn-0.0 sklearn-pandas-1.8.0 smart-open-5.2.1 sniffio-1.2.0 snowballstemmer-2.2.0 sortedcontainers-2.4.0 soupsieve-2.3.2.post1 spacy-3.4.1 spacy-legacy-3.0.9 spacy-loggers-1.0.3 sphinxcontrib-serializinghtml-1.1.5 sphinxcontrib-websupport-1.2.4 sqlparse-0.4.2 srsly-2.4.4 statsmodels-0.10.2 sympy-1.7.1 tables-3.7.0 tabulate-0.8.10 tblib-1.7.0 tenacity-8.0.1 tensorboard-2.8.0 tensorboard-data-server-0.6.1 tensorboard-plugin-wit-1.8.1 tensorflow-cpu-2.8.2 tensorflow-datasets-4.0.1 tensorflow-estimator-2.8.0 tensorflow-gcs-config-2.8.0 tensorflow-hub-0.12.0 tensorflow-io-gcs-filesystem-0.26.0 tensorflow-metadata-1.9.0 tensorflow-probability-0.16.0 termcolor-1.1.0 terminado-0.15.0 testpath-0.6.0 text-unidecode-1.3 textblob-0.15.3 thinc-8.1.0 threadpoolctl-3.1.0 tifffile-2021.11.2 tinycss2-1.1.1 tinydb-4.2.0 toml-0.10.2 tomli-2.0.1 toolz-0.12.0 torch-1.12.0 torchaudio-0.12.0 torchsummary-1.5.1 torchtext-0.13.0 torchvision-0.13.0 tornado-6.2 tqdm-4.64.0 traitlets-5.3.0 tuspy-0.2.4 tweepy-3.10.0 typed-ast-1.4.1 typeguard-2.7.1 typer-0.4.2 typing_extensions-4.1.1 tzlocal-1.5.1 ujson-5.4.0 uritemplate-3.0.1 urllib3-1.26.11 vega-datasets-0.9.0 vine-5.0.0 wasabi-0.10.1 wcwidth-0.2.5 webargs-8.2.0 webencodings-0.5.1 websocket-client-1.3.3 wheel-0.37.1 widgetsnbextension-3.6.1 wordcloud-1.5.0 wrapt-1.14.1 xarray-0.20.2 xarray-einstats-0.2.2 xgboost-1.6.1 xlrd-1.1.0 xlwt-1.3.0 yarl-1.7.2 yellowbrick-1.4 zict-2.2.0 zipp-3.8.1 zope.interface-5.4.0