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python:environnement_conda
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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python:environnement_conda [2020/05/13 22:16] Francesco Beretta |
python:environnement_conda [2020/05/13 22:43] Francesco Beretta [Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter [Lab]] |
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| Ligne 45: | Ligne 45: | ||
| <code>conda install beautifulsoup4</code> | <code>conda install beautifulsoup4</code> | ||
| - | ====== Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter [Lab] ====== | ||
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| + | ====== Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter Lab ====== | ||
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| + | En règle générale, on utilise un environnement Conda par projet. Ceci permet de garantir une stabilité du code et d'éviter que des ajouts de paquets ou des mises à jour produisent des effets non souhaités. | ||
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| + | Aussi, il est fortement déconseillé de travailler et d'ajouter des paquets ou librairies à l'environnement //base// de Conda: il faut créer toujours de nouveaux environnements de travail. | ||
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| + | Ceux-ci peuvent devenir assez volumineux si on y ajoute tout type de bibliothèque de fonctions. Il est donc opportun de regrouper les bibliothèques, par exemple, par projet ou par thématiques: NLP, graphes, visualisations, machine learning, etc. | ||
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| + | Dans un notebook Jupyter on pourra ensuite choisir entre les différents environnements moyennant qu'on suive les instructions indiquées ci-dessous. | ||
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| + | Cf. ce [[https://medium.com/@ace139/enable-multiple-kernels-in-jupyter-notebooks-6098c738fe72|billet de blog]] | ||
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| + | ===== Recette ===== | ||
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| + | Créer d'abord le nouvel environnement avec toutes ses librairies: | ||
| <code>conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</code> | <code>conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</code> | ||
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| + | L'activer: | ||
| + | <code>conda activate atelier</code> | ||
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| + | Installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ||
| + | <code>conda install ipykernel</code> | ||
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| + | Activer l'ipykernel pour cet utilisateur | ||
| + | <code>python -m ipykernel install --user --name atelier --display-name "Py 3.7 atelier"</code> | ||
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| + | Désactier l'environnement: | ||
| + | <code>conda deactivate</code> | ||
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| + | Activer l'environnement principal Jupyter Lab: | ||
| + | <code>conda activate py37_gitlab</code> | ||
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| + | Lister les kernels présents: | ||
| + | <code>jupyter kernelspec list</code> | ||
| + | Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//atelier//' | ||
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| + | Lancer JupyterLab: | ||
| + | <code>jupyter lab</code> | ||
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| + | Dans l'interface graphique, dans un carnet, choisir le kernel et environnement souhaité. | ||
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| + | **N.B. 1** On peut, dans une autre fenêtre de terminal activer l'environnement '//atelier//' et lui ajouter de nouvelles bibliothèques. Puis on redémarre le kernel et elles seront activables. | ||
| + | **N.B. 2** Eviter d'ajouter des bilbiothèques à l'environnement de base de JupyterLab où a été installé //jupyterlab-github// pour préserver cet environnement de toute corruption | ||
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2024/03/11 18:46 par Francesco Beretta
