1. Se necesita el siguiente software:

   • Git
   • Pip
   • Python 3.4 o posterior
   • TkInter
   • Virtualenv

   En un sistema basado en Debian (como Ubuntu), se puede hacer:

   sudo apt-get install git python-pip python3 python3-tk virtualenv

2. a. Crear y activar un nuevo virtualenv. Recomiendo usar virtualenvwrapper. Se puede instalar así:

   sudo pip install virtualenvwrapper

   Y luego agregando la siguiente línea al final del archivo .bashrc:

   [[ -s "/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh" ]] && source "/usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh"

   Para crear y activar nuestro virtualenv:

   mkvirtualenv --system-site-packages --python=/usr/bin/python3 pln

3. b. Otra manera es utilizar virtualenv directamente sin virtualenvwrapper. De este modo el enviroment se crea directamente en la carpeta donde se ejecuta el comando. Una ventaja es que se elimina al eliminar el codigo, se traslada con el, etc.

   Crear entorno virtual:

   virtualenv venv

   Activar el entorno virtual:

   . venv/bin/activate

   Instalar en el entorno los paquetes enumerados dentro del archivo requirements.txt:

   pip -r install requirements.txt

   Comandos Opcionales:

   Listar los paquetes instalados en el entorno activado:

   pip freeze

   Desactivar entorno:

   deactivate

4. Bajar el código:

   git clone https://github.com/PLN-FaMAF/PLN-UBA2018.git

5. Instalarlo:

   cd PLN-UBA2018
   pip install -r requirements.txt

1. Activar el entorno virtual con:

   workon pln

2. Correr el script que uno quiera. Por ejemplo:

   python languagemodeling/scripts/train.py -h

Correr nose:

nosetests

Correr flake8 sobre el paquete o módulo que se desea chequear. Por ejemplo:

flake8 languagemodeling