Installationsanleitung

Einleitung

Herzlich Willkommen auf der Begleitseite zum Workshop! Hier findest Du alle notwendigen Informationen, um im Workshop mitmachen zu können.

Bitte bereite alles entsprechend dieser Anleitung vor dem Besuch des Workshops vor, da die Internetkapazität am Veranstaltungsort evtl. begrenzt ist.

Hardware-Voraussetzungen

Benötigt wird:

• Notebook mit min. mittlerer Leistung (etwa ab Intel Core i5, 3. Generation von 2011, 4 GB RAM, min. 15 GB freier Festplattenplatz)
• Gängiges Betriebssystems (Windows 7+, Linux, macOS)
• WLAN
• Internetzugang

Software-Installation

Die lokale Installation der benötigten Open-Source-Software sowie die Einrichtung der Analyseumgebung wird vorausgesetzt. Es gibt es zwei Plattformen, auf denen wir unterwegs sein werden:

• Data-Science-Plattform mit Python, pandas, matplotlib und Jupyter Notebook
• Graphanalyse-Plattform mit Java, jQAssistant, Cypher und Neo4j

Für beide Plattformen sind nachfolgend die entsprechenden Installationsanleitungen aufgelistet.

Data-Science-Plattform

Zur lokalen Nutzung auf dem eigenen Rechner wird die “Eierlegendewollmilchsau”-Python-Distribution “Anaconda” verwendet.

Installationsschritte

1. Download der Distribution in für das jeweilige Betriebssystem unter https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads
2. Installation des heruntergeladenen Pakets
   1. Unter Windows: Grafischen Installer nutzen
   2. Unter macOS: Grafischen Installer nutzen
   3. Unter Linux: Installer-Skript ausführen

Hinweis: Hier bitte die (Standard-)Auswahl treffen, dass Anaconda die PATH-Variable anpassen darf.

Funktionstest

Ob die Installation funktioniert hat, kann wie folgt überprüft werden (setzt Betriebssystem mit GUI voraus):

1. Öffnen der Kommandozeile / des Terminals
2. Ausführen des Befehls jupyter notebook

Resultate:

1. Der Befehl wird ausgeführt
2. Es wird ein Browser-Fenster geöffnet mit einem ähnlichen Inhalt wie hier:

Fehlerbehandlung:

1. Sollte der Befehl nicht ausgeführt werden, bitte folgendes versuchen:
   1. unter Windows die Verknüpfung “Jupyter Notebook” im Startmenü anklicken
   2. unter macOS/Linux den Befehl jupyter notebook im Anaconda-Installationsverzeichnis* ausführen

*Die Installationsverzeichnisse befinden sich nach der Standardinstallation an folgenden Stellen:

• Windows 7+: C:\Users\<your-username>\Anaconda3\
• macOS: ~/opt bei Nutzung des grafischen Installers bzw. /Users/<your-username>/anaconda3 bei Installation über das Terminal
• Linux: /home/<your-username>/anaconda3

Ansonsten geben diese Hinweise weitere Möglichkeiten zur Problemlösung: https://docs.anaconda.com/anaconda/user-guide/faq/#distribution-faq-windows-path

Datensätze

Für die interaktiven Übungen werden Daten benötigt. Diese liegen in Form von Git-Repositories auf GitHub.com vor, werden für die Offline-Nutzung heruntergeladen und vor dem Workshop-Start noch einmal aktualisiert.

Installation Git

Für das Klonen der Repositories wird ein Git-Client benötigt. Dieser kann hier bezogen werden:

https://git-scm.com/downloads

Nach der Installation können Git-Repositories wie folgt auf der Kommandozeile (oder der “Git Bash”) geklont werden:

git clone <repository-url>

Repository mit Übungsmaterial

Das Repository liegt unter

https://github.com/feststelltaste/software-analytics-workshop

und kann mit dem Befehl

git clone https://github.com/feststelltaste/software-analytics-workshop

in einem Verzeichnis Deiner Wahl geklont werden.

Damit ist der 1. Teil fertig. Bitte lass die Kommandozeile offen. Wir brauchen diese jetzt gleich wieder.

Graphanalyse-Plattform

In diesem Teil geht es um die Installation von Beispiel-Projekten und Werkzeugen zur graphorientierten Softwareanalyse.

Installationsschritte

Folge den Installationshinweisen in einer dieser Anleitungen zur Installation einer Beispielanwendung:

• Anleitung Beispielanwendung (auf Deutsch)
• Anleitung Beispielanwendung (auf Englisch)

Folge danach einer dieser Installationsanleitungen zur Installation von weiteren Analysebeispielen:

• Anleitung Analysebeispiele (auf Englisch)
• Anleitung Analysebeispiele (auf Deutsch)

 

Zur Offline-Nutzung empfiehlt es sich, die Anwendung wie in der Anleitung beschrieben komplett zu bauen und auszuführen.

Weitere Software

Für spätere Übungen werden noch Verbindungsstücke zwischen den von uns genutzten Plattformen benötigt.

Die Installation wird hier beschrieben.

Python-Neo4j-Adapter

Die Python-Bibliothek “py2neo” wird verwendet, um von Python aus mit der Neo4j-Graphdatenbank zu sprechen.

Bitte per Kommandozeile mit dem Befehl

pip install py2neo

installieren.

Cypher für Jupyter Notebook

Die Jupyter-Notebook-Erweiterung “ipython-cypher” wird verwendet, um direkt von Jupyter Notebook mit der Neo4j-Graphdatenbank zu sprechen.

Bitte noch per Kommandozeile mit dem Befehl

pip install ipython-cypher

installieren.

Schlussbemerkung

Sehr gut, das war es! Vielen Dank für das Vorbereiten!

Bei Fragen oder Problemen stehe ich unter workshop@markusharrer.de mit Rat und Tat zur Verfügung.

Bis zum Workshop!

Markus Harrer
@feststelltaste
innoq.com