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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 [2022/02/28 01:14] Francesco Beretta [Métadonnées et update de Conda] |
python:environnement_conda [2022/02/28 02:12] Francesco Beretta [Recette] |
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| - | <code> conda create --name atelier python=3.7 ipykernel pathlib plotly matplotlib scipy pandas xlrd seaborn statsmodels patsy </code> | + | <code> mamba create --name py39_analyse python=3.9 ipykernel pathlib plotly matplotlib scipy pandas xlrd statsmodels patsy </code> |
| Lister les bibliothèques de fonctions installées: | Lister les bibliothèques de fonctions installées: | ||
| - | <code>conda list</code> | + | <code>mamba env list</code> |
| - | Vérifier si telle bibliothèque (ici BeautifulSoup) est installée: | + | <code>mamba activate py39_analyse</code> |
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| + | Manque la bibliothèque de visualisation: 'seaborn'. | ||
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| + | Vérifier si elle est disponibles: | ||
| <code>conda search seaborn</code> | <code>conda search seaborn</code> | ||
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| + | Vérifier la version disponible (et conseillée) sur ce site : [[https://anaconda.org/search|Anaconda search package]] | ||
| Si ce n'est pas le cas, d'abord sauvegarder la configuration de l'environnement: | Si ce n'est pas le cas, d'abord sauvegarder la configuration de l'environnement: | ||
| - | <code>conda env export --name atelier > [exemple:] /Volumes/MyDisk/python_notebooks/_environments/atelier_20200507.yml</code> | + | <code>conda env export --name py39_analyse --from-history > [exemple:] C:\Users\your_name\Documents\espace_python\environments\py39_analyse_20220228.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: | 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/atelier_20200507.yml</code> | + | <code>conda env create --file [exemple:] C:\Users\your_name\Documents\espace_python\environments\py39_analyse_20220228.yml</code> |
| * Vérifier ensuite les spécifications dans l'entrepôt de bibliothèques : [[https://anaconda.org/anaconda/seaborn | anaconda / packages / seaborn]] | * Vérifier ensuite les spécifications dans l'entrepôt de bibliothèques : [[https://anaconda.org/anaconda/seaborn | anaconda / packages / seaborn]] | ||
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| - | ====== Créer un nouvel environnement 'atelier' et l'ajouter aux kernels de Jupyter Lab ====== | + | ====== Créer un nouvel environnement 'shn-pyshs' 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 ou dépôt de code. 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. Généralement les dépôts de code indiquent la liste des paquets à installer. |
| 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. | 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. | ||
| Ligne 72: | Ligne 78: | ||
| ===== Recette ===== | ===== Recette ===== | ||
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| + | D'abord cloner le [[https://github.com/Sciences-historiques-numeriques/shn-pyshs|dépôt de code shn-pyshs]] dans le dossier de travail Python. | ||
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2024/03/11 18:46 par Francesco Beretta
