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Revenir à [[python:anaconda|Installer et configurer son environnement Python]]


====== Métadonnées et update 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


<code >
conda --version
conda info
conda info --envs
conda env list
</code>

<code >conda update conda</code>



====== Créer un nouvel environnement ======

Documentation: [[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html|managing environments]]


<code> conda create --name atelier python=3.7 ipykernel pathlib plotly matplotlib scipy pandas xlrd seaborn statsmodels patsy </code>

Lister les bibliothèques de fonctions installées:
<code>conda list</code>

Vérifier si telle bibliothèque (ici BeautifulSoup) est installée:
<code>conda search seaborn</code>


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>

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>

  * Vérifier ensuite les spécifications dans l'entrepôt de bibliothèques : [[https://anaconda.org/anaconda/seaborn | anaconda / packages / seaborn]] 
  * Si le paquet n'existe pas pour Conda, on peut recourir à PIP, depuis Conda, mais voici les **[[https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#using-pip-in-an-environment|précautions à prendre]]**.

Puis installer la nouvelle bibliothèque:
<code>conda install seaborn</code>

Pour supprimer un environnement: 
<code> conda env remove --name ENVIRONMENT  --all</code>



====== Créer un nouvel environnement 'atelier' 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.

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. 

Ceux-ci peuvent devenir assez volumineux si on y ajoute tout type de bibliothèque de fonctions. Il est donc opportun de regrouper les bibliothèques, par exemple, par projet ou par thématiques: NLP, graphes, visualisations, machine learning, etc.

Dans un notebook Jupyter on pourra ensuite choisir entre les différents environnements moyennant qu'on suive les instructions indiquées ci-dessous.

Cf. ce [[https://medium.com/@ace139/enable-multiple-kernels-in-jupyter-notebooks-6098c738fe72|billet de blog]]



===== Recette =====


Créer d'abord le nouvel environnement **//atelier//** avec toutes ses librairies:
<code>conda create --name atelier python=3.7 matplotlib</code>

L'activer:
<code>conda activate atelier</code>

Installer ipykernel (et toues les dépendances ipython)
<code>conda install ipykernel</code>

Activer l'ipykernel pour cet utilisateur
<code>python -m ipykernel install --user --name atelier --display-name "Py 3.7 atelier"</code>

Désactier l'environnement:
<code>conda deactivate</code>

Activer l'environnement principal Jupyter Lab:
<code>conda activate py37_gitlab</code>

Lister les kernels présents:
<code>jupyter kernelspec list</code>
Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//atelier//'

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 '//atelier//' 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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