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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 [2023/03/15 00:56] Francesco Beretta [Créer manuellement un nouvel environnement] |
python:environnement_conda [2024/02/22 20:28] Francesco Beretta [Métadonnées et update de Conda / Mamba] |
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| [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/getting-started.html#managing-environments|Documentation et tutoriel]] concernant l'utilisation 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. | ||
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| - | [[https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/mamba.html|Documentation]] concernant l'utilisation de Mamba. Mamba est une sorte de sur-couche logicielle exécute la plupart des commandes de Conda de manière plus performante. Dans la plupart des cas les appel conda / mamba sont interchangeables. | ||
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| <code >conda update conda</code> | <code >conda update conda</code> | ||
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| - | On peut alternativement installer les environnements avec Mamba, ce que nous ferons ici. | ||
| - | On exécute donc préalablement : | ||
| - | <code >mamba update mamba</code> | ||
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| - | La plupart des commandes de Mamba sont équivalentes à celles de Conda, la performance de gestion d'environnements supérieure. | ||
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| Ligne 69: | Ligne 60: | ||
| Puis installer la nouvelle bibliothèque: | Puis installer la nouvelle bibliothèque: | ||
| <code>mamba install seaborn</code> | <code>mamba install seaborn</code> | ||
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| + | Pour lister les librairies installées dans l'environnement Conda actif: | ||
| + | <code>mamba env export --from-history</code> | ||
| Ligne 99: | Ligne 93: | ||
| 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 create --name shn-pyshs --file C:\Users\your_name\Documents\espace_python\shn-pyshs\requirements.yml</code> | + | <code>mamba env create --name py310_data_analysis --file C:\Users\your_name\Documents\espace_python\shn-pyshs\requirements.yml</code> |
| ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ||
| - | <code>conda activate shn-pyshs</code> | + | <code>conda activate py310_data_analysis</code> |
| <code>conda install ipykernel</code> | <code>conda install ipykernel</code> | ||
| Puis activer l'ipykernel pour cet utilisateur | Puis activer l'ipykernel pour cet utilisateur | ||
| - | <code>python -m ipykernel install --user --name shn-pyshs --display-name "shn-pyshs"</code> | + | <code>python -m ipykernel install --user --name py310_data_analysis --display-name "py310_data_analysis"</code> |
| Lister les kernels présents: | Lister les kernels présents: | ||
| <code>jupyter kernelspec list</code> | <code>jupyter kernelspec list</code> | ||
| - | Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//shn-pyshs//' | + | Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//py310_data_analysis//' |
| Désactier l'environnement: | Désactier l'environnement: | ||
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2024/03/11 18:46 par Francesco Beretta
