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python:environnement_conda

Revenir à Installer et configurer son environnement Python

Métadonnées et update de Conda / Mamba

Documentation et tutoriel concernant l'utilisation de Conda.

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.

conda --version
conda info
conda info --envs
conda env list
conda update conda

On peut alternativement installer les environnements avec Mamba, ce que nous ferons ici. On exécute donc préalablement :

mamba update mamba

La plupart des commandes de Mamba sont équivalentes à celles de Conda, la performance de gestion d'environnements supérieure.

Créer manuellement un nouvel environnement

Documentation: 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

 mamba env create --name py39_html_xml python=3.9 ipykernel requests lxml 

Lister les librairies installées (seulement celles déclarées explicitement):

mamba env export  --name py39_html_xml --from-history

Lister toutes les librairies et dépendances installées:

conda activate py39_html_xml

On est ainsi positionné dans l'environnement et on liste les librairies:

conda list
conda deactivate

Pour ajouter une librairire, par ex. la bibliothèque de visualisation: 'seaborn'.

Vérifier si elle est disponibles:

conda search seaborn

Vérifier la version disponible (et conseillée) sur ce site : Anaconda search package — choisir généralement la plus utilisée.

Avant de procéder, sauvegarder la liste des librairies de l'environnement:

mamba env export --name py39_analyse --from-history > [exemple:] C:\Users\your_name\Documents\espace_python\environments\py39_analyse_20220228.yml

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:

mamba env create --file [exemple:] C:\Users\your_name\Documents\espace_python\environments\py39_analyse_20220228.yml

Puis installer la nouvelle bibliothèque:

mamba install seaborn

Supprimer un environnement:

 conda env remove --name ENVIRONMENT 

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.

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 billet de blog

Recette

D'abord cloner le dépôt de code shn-pyshs dans le dossier de travail Python.

Créer d'abord le nouvel environnement shn-pyshs avec toutes ses librairies:

mamba create --name shn-pyshs --file C:\Users\your_name\Documents\espace_python\shn-pyshs\requirements.yml

ATTENTION : seulement si non installé, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython)

conda activate shn-pyshs
conda install ipykernel
conda deactivate

Activer l'environnement principal Jupyter Lab:

conda activate env_jupyterlab</cod

Activer l'ipykernel pour cet utilisateur
<code>python -m ipykernel install --user --name shn-pyshs --display-name "shn-pyshs"

Lister les kernels présents:

jupyter kernelspec list

Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel 'shn-pyshs'

Désactier l'environnement:

conda deactivate

Plus tard, lancer JupyterLab:

jupyter lab

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

jupyter kernelspec uninstall KERNELNAME
python/environnement_conda.txt · Dernière modification: 2022/03/14 00:09 par Francesco Beretta