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python:environnement_conda

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python:environnement_conda [2020/05/13 20:53]
Francesco Beretta
python:environnement_conda [2020/05/13 22:25]
Francesco Beretta [Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter [Lab]]
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-Update ​Conda+====== Métadonnées et update de Conda ====== 
 + 
 +[[https://​docs.conda.io/​projects/​conda/​en/​latest/​user-guide/​getting-started.html#​managing-environments|Documentation et tutoriel]] concernant l'​utilisation de Conda
  
  
 <code > <code >
-  ​conda --version +conda --version 
-  conda info +conda info 
-  conda info --envs+conda info --envs
 </​code>​ </​code>​
  
 <code >conda update conda</​code>​ <code >conda update conda</​code>​
 +
 +
 +
 +====== Créer un nouvel environnement ======
 +
 +Documentation:​ [[https://​docs.conda.io/​projects/​conda/​en/​latest/​user-guide/​tasks/​manage-environments.html|managing environments]]
  
  
 <​code>​ conda create --name atelier python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git </​code>​ <​code>​ conda create --name atelier python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git </​code>​
 +
 +Lister les bibliothèques de fonctions installées:​
 +<​code>​conda list</​code>​
 +
 +Vérifier si telle bibliothèque (ici BeautifulSoup) est installée:
 +<​code>​conda search beautifulsoup4</​code>​
 +
 +
 +Si ce n'est pas le cas, d'​abord sauvegarder la configuration de l'​environnement:​
 +<​code>​conda env export --name py37_gitlab > [exemple:] /​Volumes/​MyDisk/​python_notebooks/​_environments/​py37_gitlab_20200507.yml</​code>​
 +
 +En cas de pépin lors de l'​installation du nouveau paquet, on peut restaurer (c'​est-à-dire recréer) l'​environnement dans l'​état précis où il était lors de la sauvegarde:
 +<​code>​conda env create --file [exemple:] /​Volumes/​MyDisk/​python_notebooks/​_environments/​py37_gitlab_20200507.yml</​code>​
 +
 +  * Vérifier ensuite les spécifications dans l'​entrepôt de bibliothèques : [[https://​anaconda.org/​anaconda/​beautifulsoup4 | anaconda / packages / beautifulsoup4]] ​
 +  * Si le paquet n'​existe pas pour Conda, on peut recourir à PIP, depuis Conda, mais voici les **[[https://​docs.conda.io/​projects/​conda/​en/​latest/​user-guide/​tasks/​manage-environments.html#​using-pip-in-an-environment|précautions à prendre]]**.
 +
 +Puis installer la nouvelle bibliothèque:​
 +<​code>​conda install beautifulsoup4</​code>​
 +
 +====== Créer un nouvel environnement '​atelier'​ et l'​ajouter aux kernels de Jupyter [Lab] ======
 +
 +<​code>​conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</​code>​
 +
 +<​code>​conda activate atelier</​code>​
 +
 +<​code>​conda install ipykernel</​code>​
 +
 +<​code>​python -m ipykernel install --user --name atelier --display-name "Py 3.7 atelier"</​code>​
 +
 +<​code>​conda deactivate</​code>​
 +
 +<​code>​conda activate py37_gitlab</​code>​
 +
 +<​code>​jupyter kernelspec list</​code>​
 +
 +<​code>​conda activate py37_gitlab</​code>​
 +
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2024/03/11 18:46 par Francesco Beretta