Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- python:environnement_conda [2024/02/23 01:33]
Francesco Beretta [Recette]
+++ python:environnement_conda [2024/02/23 01:35]
Francesco Beretta [Supprimer un environnement:]
@@ Ligne 65: / Ligne 65: @@
-====== Supprimer un environnement:  ======
+===== Supprimer un environnement:  =====
 <code> conda env remove --name ENVIRONMENT </code>
+\\
+====== Activer un environnement dans Jupyter Lab ======
+ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython)
+<code>conda activate py311_data_analysis</code>
+<code>conda install ipykernel</code>
+Puis activer l'ipykernel pour cet utilisateur
+<code>python -m ipykernel install --user --name py311_data_analysis --display-name "py311_data_analysis"</code>
+Lister les kernels présents:
+<code>jupyter kernelspec list</code>
+Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//py311_data_analysis//'
+Désactier l'environnement:
+<code>conda deactivate</code>
+Plus tard, lancer JupyterLab:
+<code>jupyter lab</code>
+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 '//shn-pyshs//' 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>
+\\

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