Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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python:environnement_conda [2020/05/13 22:40] Francesco Beretta |
python:environnement_conda [2021/04/12 19:22] Francesco Beretta [Créer un nouvel environnement] |
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Ligne 13: | Ligne 13: | ||
conda info | conda info | ||
conda info --envs | conda info --envs | ||
+ | conda env list | ||
</code> | </code> | ||
Ligne 24: | Ligne 25: | ||
- | <code> conda create --name atelier python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git </code> | + | <code> conda create --name atelier python=3.8 pathlib |
+ | jupyter | ||
+ | plotly | ||
+ | matplotlib | ||
+ | scipy | ||
+ | pandas | ||
+ | xlrd | ||
+ | seaborn | ||
+ | statsmodels | ||
+ | patsy </code> | ||
Lister les bibliothèques de fonctions installées: | Lister les bibliothèques de fonctions installées: | ||
Ligne 45: | Ligne 55: | ||
<code>conda install beautifulsoup4</code> | <code>conda install beautifulsoup4</code> | ||
+ | Pour supprimer un environnement: | ||
+ | <code> conda env remove --name ENVIRONMENT</code> | ||
- | ====== Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter [Lab] ====== | + | |
+ | ====== Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter Lab ====== | ||
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. | 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. | ||
- | Aussi, il est fortement déconseillé de travailler et ajouter des paquets ou librairies à l'environnement //base// de Conda: il faut créer toujours des nouveaux environnements de travail. | + | 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. |
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. | 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. | ||
Ligne 64: | Ligne 77: | ||
- | Créer d'abord le nouvel environnement avec toutes ses librairies: | + | Créer d'abord le nouvel environnement **//atelier//** avec toutes ses librairies: |
<code>conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</code> | <code>conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</code> | ||
Ligne 91: | Ligne 104: | ||
Dans l'interface graphique, dans un carnet, choisir le kernel et environnement souhaité. | Dans l'interface graphique, dans un carnet, choisir le kernel et environnement souhaité. | ||
- | **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. 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 bibliothèques à l'environnement de base de JupyterLab où a été installé //jupyterlab-github// pour préserver cet environnement de toute corruption | ||
+ | Pour supprimer un kernel | ||
+ | <code>jupyter kernelspec uninstall KERNELNAME</code> | ||
- | **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 |