Outils pour utilisateurs

Outils du site


Panneau latéral

Parcourir la mémoire du petit Luc

Linux World

Web World

Dev World

Another World

Le bout du monde

1) , 2)
parce que je suis trop féniant pour taper une url
conda

CONDA

Conda est un gestionnaire de paquets python similaire à pip, mais spécialisé dans les paquets scientifiques. En effet, un certain nombre de ces bibliothèques comportent des parties en C qu'il faut compiler, et pip n'est pas forcément à l'aise avec la chose.

Commandes utiles de Conda

# lister les environnement
conda info --envs
 
# créer et détruire un environnement
conda create -n <envs> (python=3.7.1)
conda remove -n <envs> --all  # supprimer tous les paquets de l'environnement
 
# activer et désactiver un environnement (WINDOWS)
activate <env>
deactivate
 
# activer et désactiver un environnement (LINUX)
conda activate <env>
conda deactivate
 
# lister les paquets installés dans un environnement (qd celui-ci est activé)
conda list
 
# installer/supprimer un paquet dans un environnement
conda install bokeh
conda remove bokeh
 
# mettre à jour tous les paquets d'un environnement
conda update --all
conda update bokeh
 
# Vider le cache de conda
conda clean --all   # Remove unused packages and caches

Configuration sous linux

conda, livré sous le format miniconda, propulse sa propre version d’interpréteur python. Pour ne pas pourrir sa distribution linux, il est conseillé de faire un peu attention. Eviter les export /path-to-miniconda/bin et autres choses dans le genre, ça écraserait le lien vers le python système dans les consoles. A la place, on peut rajouter une ligne dans bashrc :

# ~/.bashrc
. /path-to-miniconda/etc/profile.d/conda.sh

Cela executera le code contenu dans le script visé, et dans notre cas activera la commande conda dans un environnement adéquat. Note : valable si le shell est bash..

Conda et jupyter

Pour que les environnements conda soient gérables depuis l'interface jupyter (et la découverte de ceux-ci par jupyter ?), il faut installer nb_conda et nb_conda__kernels dans l'environnement base (celui d'où on execute jupyter)

conda activate base
 
conda install nb_conda

Et pour qu'un environnement soit visible dans jupyter, il faut installer dans celui-ci le packet ipykernel

conda activate myenv
 
conda install ipykernel

Extensions

Il existe des extensions sympa à jupyter, comme la Table Of Content.

Pour installer le gestionnaire d'extension :

conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
conda.txt · Dernière modification: 2022/03/26 20:41 de luc