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Métadonnées et update de Conda

Documentation et tutoriel concernant l'utilisation de Conda

conda --version
conda info
conda info --envs

conda update conda

Créer un nouvel environnement

Documentation: managing environments

conda create --name atelier python=3.7 jupyterlab=1.2.7 jupyterlab-git

Lister les bibliothèques de fonctions installées:

conda list

Vérifier si telle bibliothèque (ici BeautifulSoup) est installée:

conda search beautifulsoup4

Si ce n'est pas le cas, d'abord sauvegarder la configuration de l'environnement:

conda env export --name py37_gitlab > [exemple:] /Volumes/MyDisk/python_notebooks/_environments/py37_gitlab_20200507.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:

conda env create --file [exemple:] /Volumes/MyDisk/python_notebooks/_environments/py37_gitlab_20200507.yml

Vérifier ensuite les spécifications dans l'entrepôt de bibliothèques : anaconda / packages / beautifulsoup4

Si le paquet n'existe pas pour Conda, on peut recourir à PIP, depuis Conda, mais voici les précautions à prendre.

Puis installer la nouvelle bibliothèque:

conda install beautifulsoup4

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 billet de blog

Recette

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

conda create --name atelier python=3.7 matplotlib

L'activer:

conda activate atelier

Installer ipykernel (et toues les dépendances ipython)

conda install ipykernel

Activer l'ipykernel pour cet utilisateur

python -m ipykernel install --user --name atelier --display-name "Py 3.7 atelier"

Désactier l'environnement:

conda deactivate

Activer l'environnement principal Jupyter Lab:

conda activate py37_gitlab

Lister les kernels présents:

jupyter kernelspec list

Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel 'atelier'

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 'atelier' et lui ajouter de nouvelles bibliothèques. Puis on redémarre le kernel et elles seront activables.

N.B. 2 Eviter d'ajouter des bilbiothèques à l'environnement de base de JupyterLab où a été installé jupyterlab-github pour préserver cet environnement de toute corruption