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python:environnement_conda
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
| Les deux révisions précédentes Révision précédente Prochaine révision | Révision précédente | ||
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python:environnement_conda [2024/02/23 01:33] Francesco Beretta [Recette] |
python:environnement_conda [2024/03/11 18:46] (Version actuelle) Francesco Beretta [Activer un environnement dans Jupyter Lab] |
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| 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): | ||
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| - | ====== Supprimer un environnement: ====== | + | ===== Supprimer un environnement: ===== |
| <code> conda env remove --name ENVIRONMENT </code> | <code> conda env remove --name ENVIRONMENT </code> | ||
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| + | ====== Activer un environnement dans Jupyter Lab ====== | ||
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| + | <code>conda activate py311_data_analysis</code> | ||
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| + | ATTENTION : seulement __si non installé__, installer ipykernel (et toues les dépendances ipython) | ||
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| + | <code>conda install ipykernel</code> | ||
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| + | Puis activer l'ipykernel pour cet utilisateur | ||
| + | <code>python -m ipykernel install --user --name py311_data_analysis --display-name "py311_data_analysis"</code> | ||
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| + | Lister les kernels présents: | ||
| + | <code>jupyter kernelspec list</code> | ||
| + | Si tout s'est bien passé, on y trouvera le kernel '//py311_data_analysis//' | ||
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| + | Désactier l'environnement: | ||
| + | <code>conda deactivate</code> | ||
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| + | Plus tard, lancer JupyterLab: | ||
| + | <code>jupyter lab</code> | ||
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| + | 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. | ||
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| + | **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 | ||
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| + | Pour supprimer un kernel | ||
| + | <code>jupyter kernelspec uninstall KERNELNAME</code> | ||
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python/environnement_conda.1708648400.txt.gz · Dernière modification: 2024/02/23 01:33 par Francesco Beretta
