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python:anaconda

Différences

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

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python:anaconda [2020/10/03 16:44]
Francesco Beretta [Installation de JupyterLab et ses plugins]
python:anaconda [2022/02/19 15:25]
Francesco Beretta [Gestion des environnements virtuels]
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 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]].
  
-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 plusConda 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.+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), ​ainsi qu'un édrivé plus performant appelé [[https://​mamba.readthedocs.io/​en/​latest/​index.html|Mamba]].  
 + 
 +Ces deux gestionnaires d'​environnements permettent ​d'​installer des paquets d'​autres langages informatiques,​ tel R, node.js ou java. Il est donc particulièrement intéressant et fléxible pour notre but.
  
  
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   * Télécharger [[https://​docs.conda.io/​en/​latest/​miniconda.html|Miniconda]] et installer en suivant les instructions de l'​installateur. Sous Windows et Linux choisir la version adaptée au système : 32 ou 64 bits.   * Télécharger [[https://​docs.conda.io/​en/​latest/​miniconda.html|Miniconda]] et installer en suivant les instructions de l'​installateur. Sous Windows et Linux choisir la version adaptée au système : 32 ou 64 bits.
  
-===== Windows et macOS =====+===== Windows et MacOS =====
  
   * Relever l'​emplacement d'​installation   * Relever l'​emplacement d'​installation
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-====== Installation de JupyterLab ​et ses plugins ​====== +====== Installation de JupyterLab ======
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   * 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>​.
   * Pour **MacOS** exécuter: ​ <​code>​conda create --name py37_jupyterlab python=3.7 jupyterlab=1.2.7 requests</​code>​   * Pour **MacOS** exécuter: ​ <​code>​conda create --name py37_jupyterlab python=3.7 jupyterlab=1.2.7 requests</​code>​
-  * Pour **Windows** exécuter: <​code>​conda create --name py37_jupyterlab python=3.7 jupyterlab pywin32 requests</​code>​+  * Pour **Windows** ​système à 32-bit ​exécuter: <​code>​conda create --name py37_jupyterlab python=3.7 jupyterlab pywin32 requests</​code>​
  
-  * En cas d'erreur, tenter<​code>​conda create --name [nom de dossier] python=3.8 jupyterlab pywin32 jupyterlab-git requests -c conda-forge<​/code>+  * Lorsque l'exécutable demande ​installer y/n répondre y = yes
  
- ​jupyterlab-git ​ 
  
-jupyterlab-git jupyterlab-github +  ​Activer le nouvel environnement ​<​code>​conda activate py37_jupyterlab<​/code> 
- +  * Pour désactiver l'environnement ​et revenir à l'​environnement 'base: <​code>​conda ​deactivate</​code>​
- +
- +
- +
- +
-  ​Lorsque l'​exécutable demande ​installer y/n répondre y = yes +
-  * 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.+  * Pour **arrêter Jupyter Lab**: taper dans le Terminal ou Prompt où il est actif **alt-C** pour Windows ou **ctrl-C** pour Mac
 +  * Si on veut ajouter des nouveau paquets à l'​environnement,​ **arrêter Jupyter Lab** , 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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 +====== Utilisateurs avancés – Plugins de JupyterLab ======
  
-===== JupyterLab git extension ===== 
  
-Documentation concernant //​JupyterLab git extension//:​ +L'​installation de ce qui suit n'est pas nécessaire pour les cas d'​usage habituels.
-  * [[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.+
  
 +===== Plugin jupyterlab-github =====
  
-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]]) 
  
 +  * Documentation [[https://​github.com/​jupyterlab/​jupyterlab-github|JupyterLab GitHub]].
 +  * **Arrêter Jupyter Lab** (dans le Terminal ou Prompt où il est actif taper **alt-C** pour Windows ou **ctrl-C** pour Mac).
 +  * Vérifier qu'on est bien dans l'​environnement '​py37_jupyterlab' ​
 +  * Exécuter: <​code>​conda install -c conda-forge nodejs</​code>​
 +  * Exécuter: <​code>​ jupyter labextension install @jupyterlab/​github</​code>​
 +  * Démarrer Juypter Lab : <​code>​jupyter lab</​code>​
  
  
-===== Plugin jupyterlab-github =====+Sur l'​interface JupyterLab, à gauche vous avez une barre de menu. 
 +\\ 
 +Cliquez sur l'​icône Puzzle "​**Extension Manager**"​ (gestionnaire des plugins). Un message de sécurité indique que les Plugins (extensions) de JupyterLab sont produits par la commuanté et que donc il peut y avoir des risques de sécurité. C'est bon à savoir mais il faut tout de même répondre: OUI. 
  
-Sur l'​interface JupyterLab, à gauche vous avez une barre de menu. Cliquez sur l'​icône Puzzle "​**Extension Manager**"​ (gestionnaire des plugins). 
 Dans la barre de recherche, cherchez "​**github**"​. Le plugin qui nous intéresse est celui-ci : Dans la barre de recherche, cherchez "​**github**"​. Le plugin qui nous intéresse est celui-ci :
  
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 Dans le cadre de l'​atelier Données FAIR (FAIR Data), nous pouvons par exemple utiliser **atterebf** comme nom d'​utilisateur. Une liste de dépôt github s'​affiche,​ sélectionnez **atelier_arhn**,​ puis **import_csv_xls**,​ et enfin le carnet jupyter **import_csv.ipynb** (qui est en lecture seule). Dans le cadre de l'​atelier Données FAIR (FAIR Data), nous pouvons par exemple utiliser **atterebf** comme nom d'​utilisateur. Une liste de dépôt github s'​affiche,​ sélectionnez **atelier_arhn**,​ puis **import_csv_xls**,​ et enfin le carnet jupyter **import_csv.ipynb** (qui est en lecture seule).
  
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 ===== Plugin jupyterlab-git ===== ===== Plugin jupyterlab-git =====
  
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 +===== JupyterLab git extension =====
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 + ​jupyterlab-git ​
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 +jupyterlab-git jupyterlab-github
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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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python/anaconda.txt · Dernière modification: 2024/02/23 01:38 par Francesco Beretta