Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente | ||
python:environnement_conda [2024/02/23 01:34] Francesco Beretta [Supprimer un environnement:] |
python:environnement_conda [2024/03/11 18:46] (Version actuelle) Francesco Beretta [Activer un environnement dans Jupyter Lab] |
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Ligne 26: | Ligne 26: | ||
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 | 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> conda create --name py311_data_analysis python=3.11 ipykernel requests lxml pandas plotly altair</code> | + | <code> conda create --name py311_data_analysis python=3.11 ipykernel requests lxml pandas plotly matplotlib</code> |
Lister les librairies installées (seulement celles déclarées explicitement): | Lister les librairies installées (seulement celles déclarées explicitement): | ||
Ligne 65: | Ligne 65: | ||
- | ====== Supprimer un environnement: ====== | + | ===== Supprimer un environnement: ===== |
<code> conda env remove --name ENVIRONMENT </code> | <code> conda env remove --name ENVIRONMENT </code> | ||
+ | |||
+ | |||
+ | \\ | ||
Ligne 75: | Ligne 78: | ||
- | ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ||
<code>conda activate py311_data_analysis</code> | <code>conda activate py311_data_analysis</code> | ||
+ | |||
+ | ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ||
+ | |||
<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 py310_data_analysis --display-name "py311_data_analysis"</code> | + | <code>python -m ipykernel install --user --name py311_data_analysis --display-name "py311_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 '//py310_data_analysis//' | + | Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//py311_data_analysis//' |
Désactier l'environnement: | Désactier l'environnement: | ||
Ligne 106: | Ligne 111: | ||
Pour supprimer un kernel | Pour supprimer un kernel | ||
<code>jupyter kernelspec uninstall KERNELNAME</code> | <code>jupyter kernelspec uninstall KERNELNAME</code> | ||
+ | |||
+ | \\ | ||