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python:environnement_conda

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python:environnement_conda [2022/03/06 10:45]
Francesco Beretta [Créer un nouvel environnement]
python:environnement_conda [2022/03/12 12:25]
Francesco Beretta [Créer un nouvel environnement 'shn-pyshs' à partir d'une liste de librairie et l'ajouter aux kernels de Jupyter Lab]
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-====== Créer un nouvel environnement ======+====== Créer ​manuellement ​un nouvel environnement ======
  
 Documentation:​ [[https://​docs.conda.io/​projects/​conda/​en/​latest/​user-guide/​tasks/​manage-environments.html|managing environments]] Documentation:​ [[https://​docs.conda.io/​projects/​conda/​en/​latest/​user-guide/​tasks/​manage-environments.html|managing environments]]
  
 +Lorsqu'​on souhaite créer un nouvel environnement Conda on peut procéder en listant les librairies à installer dans la commande de création ou en convoquant un texte qui contient la liste des librairies. Voici un exemple de la première méthode qui ajoute des librairies permettant de traiter des documents HTML et XML  Le nouvel environnement est 
  
-<​code>​ mamba env create --name ​py39_analyse ​python=3.9 ipykernel ​pathlib plotly matplotlib scipy pandas xlrd statsmodels patsy </​code>​+<​code>​ mamba env create --name ​py39_html_xml ​python=3.9 ipykernel ​requests lxml </​code>​
  
-Lister les bibliothèques de fonctions ​installées:​ +Lister les librairies ​installées ​(seulement celles déclarées explicitement)
-<​code>​mamba env list</​code>​+<​code>​mamba env export ​ --name py39_html_xml --from-history</​code>​
  
-<​code>​mamba activate py39_analyse</​code>​ 
  
-Manque ​la bibliothèque de visualisation:​ '​seaborn'​.+Lister toutes les librairies et dépendances installées:​ 
 +<​code>​conda activate py39_html_xml</​code>​ 
 + 
 +On est ainsi positionné dans l'​environnement et on liste les librairies:​ 
 +<​code>​conda list</​code>​ 
 + 
 +<​code>​conda deactivate</​code>​  
 + 
 + 
 +Pour ajouter une librairire, par ex. la bibliothèque de visualisation:​ '​seaborn'​.
  
 Vérifier si elle est disponibles:​ Vérifier si elle est disponibles:​
 <​code>​conda search seaborn</​code>​ <​code>​conda search seaborn</​code>​
  
-Vérifier la version disponible (et conseillée) sur ce site : [[https://​anaconda.org/​search|Anaconda search package]]+Vérifier la version disponible (et conseillée) sur ce site : [[https://​anaconda.org/​search|Anaconda search package]] ​— choisir généralement la plus utilisée.
  
  
-Si ce n'est pas le casd'​abord ​sauvegarder la configuration ​de l'​environnement:​ +Avant de procéder, sauvegarder la liste des librairies ​de l'​environnement:​ 
-<​code>​conda env export --name py39_analyse --from-history > [exemple:] C:​\Users\your_name\Documents\espace_python\environments\py39_analyse_20220228.yml</​code>​+<​code>​mamba 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:
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 Puis installer la nouvelle bibliothèque:​ Puis installer la nouvelle bibliothèque:​
-<​code>​conda install seaborn</​code>​+<​code>​mamba install seaborn</​code>​
  
-Pour supprimer ​un environnement: ​+ 
 +====== Supprimer ​un environnement: ​ ​======
 <​code>​ conda env remove --name ENVIRONMENT </​code>​ <​code>​ conda env remove --name ENVIRONMENT </​code>​
  
  
  
-====== Créer un nouvel environnement '​shn-pyshs'​ et l'​ajouter aux kernels de Jupyter Lab ======+====== Créer un nouvel environnement '​shn-pyshs' ​à partir d'une liste de librairie ​et l'​ajouter aux kernels de Jupyter Lab ====== 
 + 
 +On présente ici la création d'un environnement Conda à partir d'une liste de librairies. 
  
 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. 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.
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 Créer d'​abord le nouvel environnement **//​shn-pyshs//​** avec toutes ses librairies: Créer d'​abord le nouvel environnement **//​shn-pyshs//​** avec toutes ses librairies:
-<code>>​mamba ​env create --name shn-pyshs --file C:​\Users\your_name\Documents\espace_python\shn-pyshs\requirements.yml</​code>​+<​code>​mamba create --name shn-pyshs --file C:​\Users\your_name\Documents\espace_python\shn-pyshs\requirements.yml</​code>​
  
  
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2024/03/11 18:46 par Francesco Beretta