Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente Prochaine révision Les deux révisions suivantes | ||
python:anaconda [2020/09/29 10:17] Francesco Beretta [Installer et configurer son environnement virtuel Python] |
python:anaconda [2020/10/03 16:28] Francesco Beretta [Gérer un environnement avec Conda] |
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Retour à l'accueil [[python:accueil|Python pour les historiens]] | Retour à l'accueil [[python:accueil|Python pour les historiens]] | ||
- | ======= Installer et configurer son environnement virtuel Python ======= | + | ======= Installer et configurer son environnement de travail Python ======= |
- | Les environnements virtuels fournissent un moyen puissant pour isoler les dépendances de paquets d’un projet. Cela signifie que vous pouvez utiliser des paquets particuliers à un projet Python sans les installer sur l’ensemble du système et ainsi en évitant ainsi la les conflits de version potentiels. | + | |
+ | ===== Gestion de l'environnement de travail ===== | ||
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+ | [...] | ||
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+ | ===== Gestion des environnements virtuels ===== | ||
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+ | 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]]. | Cf. [[https://docs.python.org/fr/3/tutorial/venv.html|Environnements virtuels et paquets]]. | ||
- | 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). D'autres outils existent, construits autour de PIP (cf. documentation officielle de Python). | ||
+ | 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. | ||
- | ====== Documentation et tutoriels ====== | ||
- | ===== Anaconda/Miniconda ===== | + | ====== 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**]] | + | * [[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**. | * 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. | * 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://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 | * [[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//: | ||
- | * [[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. | + | ===== Installation de Miniconda ===== |
- | \\ 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. | + | |
- | + | ||
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- | 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]]) | + | |
- | + | ||
- | ====== Installation de Miniconda avec JupyterLab et ses plugins ====== | + | |
**Miniconda est à préférer car c'est environnement beaucoup plus léger** (mais à utiliser en ligne de commande). | **Miniconda est à préférer car c'est environnement beaucoup plus léger** (mais à utiliser en ligne de commande). | ||
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* Relever l'emplacement d'installation | * Relever l'emplacement d'installation | ||
* En général sous Windows C:\Users\[nom utilisateur]\Miniconda3 | * En général sous Windows C:\Users\[nom utilisateur]\Miniconda3 | ||
- | * Cocher : Conda comme installation Python par défaut | + | * Cocher : **Conda comme installation Python par défaut** |
- | * Cocher "Ajouter au PATH" ! | + | * **Ne pas cocher**: "Ajouter au PATH" ! |
- | * Si Conda n'est pas ajouté au PATH, utiliser le programme //Anaconda prompt// après installation. Si Conda n'est toujours pas visible, voir ci-dessous les Problèmes/bugs | + | * [Octobre 2020] L'installateur de Miniconda dans Windows 10 déconseille de l'ajouter au PATH, à cause de problèmes qui pourraient survenir Dans le menu de démarrage Windows (Windows Start menu) sélectionner "Anaconda 64bit". L'ajout au PATH peut provoquer des problèmes. |
+ | * Conda n'est pas ajouté au PATH, utiliser le programme //Anaconda prompt// après installation. Si Conda n'est toujours pas visible, voir ci-dessous les Problèmes/bugs | ||
[[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html|Tutoriel]] d'introduction a l'utilisation de //conda// | [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html|Tutoriel]] d'introduction a l'utilisation de //conda// | ||
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+ | ===== Vérification de l'installation ===== | ||
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Sous Windows, lancer le programme //Anaconda prompt//, sous Mac ouvrir le //Terminal//: | 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. | * 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> | * 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 | * Lorsque l'exécutable imprime la liste des paquets à mettre à jour et demande: installer y/n ? répondre y = yes | ||
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+ | ===== Gérer un environnement avec Conda ===== | ||
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+ | Pages dédiées dans ce Wiki: | ||
+ | * **[[python:environnement_conda|Créer et gérer un environnement Conda]]** | ||
+ | * [[histoire_numerique:conda_histoire_numerique|Environnement pour le cours histoire numérique]] | ||
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+ | ====== Installation de JupyterLab et ses plugins ====== | ||
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* Lister les environnemnents disponibles <code>conda env list</code> | * Lister les environnemnents disponibles <code>conda env list</code> | ||
* Créer ensuite un environnement contenant Jupyter Lab: conda create --name <envname> python=<version>. | * 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> | * <code> [suggestion:] conda create --name py37_gitlab python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git </code> | ||
* Pour Windows taper: <code>conda create --name py37_gitlab python=3.7 jupyterlab pywin32 jupyterlab-git jupyterlab-github requests</code> | * Pour Windows taper: <code>conda create --name py37_gitlab python=3.7 jupyterlab pywin32 jupyterlab-git jupyterlab-github requests</code> | ||
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+ | * En cas d'erreur, tenter: <code>conda create --name [nom de dossier] python=3.8 jupyterlab pywin32 jupyterlab-git requests -c conda-forge</code> | ||
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* Lorsque l'exécutable demande : installer y/n répondre y = yes | * Lorsque l'exécutable demande : installer y/n répondre y = yes | ||
* Activer le nouvel environnement : <code>conda activate py37_gitlab</code> | * Activer le nouvel environnement : <code>conda activate py37_gitlab</code> | ||
* Démarrer Juypter Lab : <code>jupyter lab</code> | * Démarrer Juypter Lab : <code>jupyter lab</code> | ||
- | * Si on veut ajouter des nouveau paquets à l'environnement, arrêter Jupyter Lab (alt-C pour Windows ou ctrl-C pour Mac), puis ajouter les paquets à l'environnement actif, dans ce cas //py37_gitlab// puis relancer le Lab. | + | * Si on veut ajouter des nouveau paquets à l'environnement, **arrêter Jupyter Lab** (**alt-C** pour Windows ou **ctrl-C** pour Mac), puis ajouter les paquets à l'environnement actif, dans ce cas //py37_gitlab// puis relancer le Lab. |
* Pour utiliser différents environnements, dédiés à différents projets ou technologies (NLP, etc.) voir les [[python:environnement_conda&#creer_un_nouvel_environnement_atelier_et_l_ajouter_aux_kernels_de_jupyter_lab|instructions sur cette page]] | * Pour utiliser différents environnements, dédiés à différents projets ou technologies (NLP, etc.) voir les [[python:environnement_conda&#creer_un_nouvel_environnement_atelier_et_l_ajouter_aux_kernels_de_jupyter_lab|instructions sur cette page]] | ||
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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 ===== |
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+ | 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]] | ||
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+ | **/!\ 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. | ||
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+ | 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]]) | ||
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===== Plugin jupyterlab-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. | Plus haut vous pouvez aussi constater "Current Repository", "Current Branch" qui vous permettra de gérer les branches. | ||
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+ | ====== Problèmes / Bugs ====== | ||
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+ | Voir les [[python:bugs_connus_conda|Problèmes / Bugs]] connus concernant l'installation de Miniconda, JupyterLab et ses plugins |