Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- python:anaconda [2020/09/14 02:04]
Francesco Beretta
+++ python:anaconda [2020/10/02 16:42]
Francesco Beretta [Windows et macOS]
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 Retour à l'accueil [[python:accueil|Python pour les historiens]]
-======= Installer et configurer son environnement Python =======
+======= Installer et configurer son environnement de travail Python =======
-====== Documentation et tutoriels ======
+===== Gestion de l'environnement de travail =====
-===== Anaconda/Miniconda =====
+[...]
-  * [[https://www.anaconda.com/what-is-anaconda/|Ce qu'est Anaconda]] – [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html|ce qu'est **Conda**]]
-  * Installer [[https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html|Miniconda]]. Dans le cadre de ce tutoriel, la version de python pouvant être utilisée est la **3.7**.
-    * Quelle différence entre Anaconda et Miniconda ? [[https://www.anaconda.com/download/|Anaconda]] apporte, en plus du gestionnaire d'environnements Python conda, une interface graphique complète et différents logiciels. L'environnement risque d'être un peu lourd – pour des petits projets **Miniconda** est préférable. Il n'est pas recommandé, dans le cadre de cet atelier, de créer un environnement avec le logiciel Anaconda, car cela pose problème par la suite.
-  * [[https://zestedesavoir.com/tutoriels/1448/installer-un-environnement-de-developpement-python-avec-conda|Tutoriel en français]] concernant l'utilisation de //conda//.
-  * [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html|Tutoriel en anglais]] de conda
-  * **[[python:environnement_conda|Créer et gérer un environnement Conda]]**
-===== JupyterLab git extension =====
-Documentation concernant //JupyterLab git extension//:
+===== Gestion des environnements virtuels =====
-  * [[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-git|jupyterlab / jupyterlab-git]]
-  * Tutoriel [[https://annefou.github.io/jupyter_publish/02-git/index.html|JupyterLab git extension]]
-  * Un tutoriel très intéressant sur Jupyter Lab dont la partie 3 concerne GitHub: [[http://jakevdp.github.io/blog/2017/03/03/reproducible-data-analysis-in-jupyter/|Reproducible Data Analysis in Jupyter]]
-**/!\ Avant de faire le tutoriel, réfléchissez si vous devez créer un nouveau environnement virtuel, si vous avez déjà d'autres projets en cours.** Il est donc préférable de créer un environnement en ligne de commande. Voir ci-dessous pour l'installation de l'environnement.
-\\ Une fois que vous avez activé votre environnement dans Miniconda, pensez à installer **JupyterLab**. Jupyter Notebook sera automatiquement installé avec.
-\\ Une fois JupyterLab installé, lancez le, il s'affichera sur votre navigateur.
+Les environnements virtuels fournissent un moyen puissant pour isoler les paquets utilisés dans un projet utilisant Python et leurs dépendances. Cela signifie que vous pouvez utiliser des paquets particuliers à un projet sans les installer sur l’ensemble du système, en évitant ainsi les conflits de version potentiels et en assurant la cohérence de l'environnement.
+Cf. [[https://docs.python.org/fr/3/tutorial/venv.html|Environnements virtuels et paquets]].
-Les paquets pour conda:
+Plusieurs outils de gestion d'environnements virtuels existent, construits autour de PIP (cf. documentation officielle de Python). Comme nous pratiquons ici une approche orientée analyse de données (et non développement web ou développement d'applications), nous avons privilégié le gestionnaire de paquets Conda (cf. ci-dessous). De plus, Conda permet d'installer des paquets d'autres langages informatiques, tel R, node.js ou java. Il est donc particulièrement intéressant et fléxible pour notre but.
-  * [[https://anaconda.org/conda-forge/jupyterlab-git|jupyterlab-git]] ([[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-git|documentation sur GitHub]])
-  * [[https://anaconda.org/krinsman/jupyterlab-github|jupyterlab-github]] ([[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-github|Documentation sur Github]])
-====== Installation de Miniconda avec JupyterLab et ses plugins ======
+====== Miniconda / Anaconda ======
+  * [[https://www.anaconda.com/what-is-anaconda/|Ce qu'est Anaconda]] – [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/index.html|ce qu'est Conda]]
+  * Installer [[https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html|Miniconda]]. Dans le cadre de ce tutoriel, la version de python pouvant être utilisée est la **3.7**.
+    * Quelle différence entre Anaconda et Miniconda ? [[https://www.anaconda.com/download/|Anaconda]] apporte, en plus du gestionnaire d'environnements Python //conda//, une interface graphique complète et différents logiciels. L'environnement risque d'être un peu lourd – pour des petits projets **Miniconda** est préférable. Il n'est pas recommandé, dans le cadre de cet atelier, de créer un environnement avec le logiciel Anaconda, car cela pose problème par la suite.
+  * [[https://zestedesavoir.com/tutoriels/1448/installer-un-environnement-de-developpement-python-avec-conda|Tutoriel en français]] concernant l'utilisation de //conda//.
+  * [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html|Tutoriel en anglais]] de conda
+===== Installation de Miniconda =====
 **Miniconda est à préférer car c'est environnement beaucoup plus léger** (mais à utiliser en ligne de commande).
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 Sous Windows, lancer le programme //Anaconda prompt//, sous Mac ouvrir le //Terminal//:
-  * Vérifier l'installation de Conda en exécutant la commande ci-dessous qui donne la liste des paquets installés dans l'environnement de base: <code>conda list</code>
+  * Vérifier l'installation de Conda en exécutant la commande ci-dessous qui donne la version de conda:  <code>conda info</code>
+  * la liste des paquets installés dans l'environnement de base: <code>conda list</code>
   * En cas d'erreur, si par exemple CMD (Windows) / Terminal (MacOS) renvoit le message d'erreur suivant <code>conda: command not found error</code> voir Problèmes / Bugs ci-dessous.
   * Exécuter tout d'abord une mise à jour de Conda:  <code>conda update conda</code>
     * Lorsque l'exécutable imprime la liste des paquets à mettre à jour et  demande: installer y/n ? répondre y = yes
+===== Gérer un environnement avec Conda =====
+\\
+Page dédiée de ce Wiki:
+  * **[[python:environnement_conda|Créer et gérer un environnement Conda]]**
+\\
+\\
+====== Installation de JupyterLab et ses plugins ======
+  * Lister les environnemnents disponibles <code>conda env list</code>
   * Créer ensuite un environnement contenant Jupyter Lab: conda create --name <envname> python=<version>.
   * <code> [suggestion:] conda create --name py37_gitlab python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git </code>
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 \\
-\\
---------
-==== Problèmes / Bugs ====
-Voir les [[python:bugs_connus_conda|Problèmes / Bugs]] connus concernant l'installation de Miniconda ou de ses plugins
-====== Configuration des plugins JupyterLab ======
+===== JupyterLab git extension =====
+Documentation concernant //JupyterLab git extension//:
+  * [[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-git|jupyterlab / jupyterlab-git]]
+  * Tutoriel [[https://annefou.github.io/jupyter_publish/02-git/index.html|JupyterLab git extension]]
+  * Un tutoriel très intéressant sur Jupyter Lab dont la partie 3 concerne GitHub: [[http://jakevdp.github.io/blog/2017/03/03/reproducible-data-analysis-in-jupyter/|Reproducible Data Analysis in Jupyter]]
+**/!\ Avant de faire le tutoriel, réfléchissez si vous devez créer un nouveau environnement virtuel, si vous avez déjà d'autres projets en cours.** Il est donc préférable de créer un environnement en ligne de commande. Voir ci-dessous pour l'installation de l'environnement.
+\\ Une fois que vous avez activé votre environnement dans Miniconda, pensez à installer **JupyterLab**. Jupyter Notebook sera automatiquement installé avec.
+\\ Une fois JupyterLab installé, lancez le, il s'affichera sur votre navigateur.
+Les paquets pour conda:
+  * [[https://anaconda.org/conda-forge/jupyterlab-git|jupyterlab-git]] ([[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-git|documentation sur GitHub]])
+  * [[https://anaconda.org/krinsman/jupyterlab-github|jupyterlab-github]] ([[https://github.com/jupyterlab/jupyterlab-github|Documentation sur Github]])
 ===== Plugin jupyterlab-github =====
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 Plus haut vous pouvez aussi constater "Current Repository", "Current Branch" qui vous permettra de gérer les branches.
+--------
+\\
+====== Problèmes / Bugs ======
+Voir les [[python:bugs_connus_conda|Problèmes / Bugs]] connus concernant l'installation de Miniconda, JupyterLab et ses plugins

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