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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 16:50] Francesco Beretta [Installation de JupyterLab et ses plugins] |
python:anaconda [2022/02/19 15:25] Francesco Beretta |
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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 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. | + | 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]]. |
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| + | 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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| * [[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 de référence est la **3.9**. |
| * 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//. | ||
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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 | * Lorsque l'exécutable demande : installer y/n répondre y = yes | ||
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| * Pour désactiver l'environnement et revenir à l'environnement 'base: <code>conda deactivate</code> | * Pour désactiver l'environnement et revenir à l'environnement 'base: <code>conda deactivate</code> | ||
| * Démarrer Juypter Lab : <code>jupyter lab</code> | * Démarrer Juypter Lab : <code>jupyter lab</code> | ||
| - | * Pour **arrêter Jupyter Lab**: tabler dans le Terminal ou Prompt où il est actif **alt-C** pour Windows ou **ctrl-C** pour Mac. | + | * 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. | * 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 : | ||
| Ligne 139: | Ligne 140: | ||
| 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
