Lập trình python với anaconda

Trong bài viết này tôi để lại một Hướng dẫn cài đặt Anaconda và cách sử dụng trình quản lý gói Conda của bạn. Với điều này, chúng ta có thể tạo môi trường phát triển cho python và R với các thư viện mà chúng ta muốn. Rất thú vị khi bắt đầu với Học máy, phân tích dữ liệu và lập trình với Python.

Anaconda là bản phân phối Mã nguồn mở và miễn phí của các ngôn ngữ lập trình Python và R được sử dụng rộng rãi trong máy tính khoa học (Khoa học dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Máy học, Khoa học, Kỹ thuật, phân tích dự đoán, Dữ liệu lớn, v.v.).

Nó cài đặt một số lượng lớn các ứng dụng được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực này cùng một lúc, thay vì phải cài đặt từng cái một. . Hơn 1400 và được sử dụng nhiều nhất trong các ngành này. Vài ví dụ

• numpy
• Gấu trúc
• Dòng chảy
• H20.ai
• Scipy
• jupyter
• bảng điều khiển
• OpenCV
• matplotLib

Một lúc trước tôi đã cài đặt Keras và TensorFlow nhưng giải pháp của Anaconda có vẻ đơn giản và hữu ích hơn nhiều

Nó cũng là một tùy chọn tuyệt vời để cài đặt Python trên hệ điều hành của chúng tôi với các thư viện mà chúng ta cần và nó đã cô lập các dự án trong các môi trường ảo khác nhau.

Tôi đặc biệt đang thử nghiệm nó cho một số tập lệnh để quản lý csv lớn cho công việc và tôi cần NumPy và Pandas. Và bây giờ tôi sẽ thử Tensorflow và một số thứ khác ;-)

Những gì tôi thấy với số lượng gói tôi thấy là nó không giới hạn trong phân tích dữ liệu vì chúng tôi có thể cài đặt hàng trăm plugin (thư viện) dành riêng cho phát triển web hoặc loại bỏ như Scrappy. Vì vậy, chúng tôi đi với hướng dẫn chung về cài đặt và tạo môi trường và chúng tôi sẽ điều tra các ứng dụng mà chúng tôi có thể cài đặt.

Anaconda và Conda

Một tiểu mục. Đừng bối rối Anaconda, là bộ phần mềm cho phép chúng tôi sử dụng nhiều thư viện và phần mềm Phân tích dữ liệu, Dữ liệu Khoa học và Máy học với Conda, là trình quản lý gói Anaconda và môi trường ảo.

Cách cài đặt Anaconda trên Ubuntu

Anaconda có thể được cài đặt trên Microsoft, MacOs và Linux. Tôi sẽ cho bạn biết về kinh nghiệm của tôi trong Ubuntu.

Có nhiều cách khác nhau để cài đặt Anaconda trong Ubuntu, cách mà tôi thích nhất là truy cập trang web chính thức và tải về .sh. Tìm hệ điều hành của bạn và phiên bản mà bạn quan tâm

Nếu bạn bắt đầu, tôi khuyên bạn nên chọn phiên bản 3.7 rằng 2.7 sẽ lỗi thời trong một vài năm.

Nếu bạn tải xuống .sh cho linux như tôi, bạn phải mở bảng điều khiển hoặc thiết bị đầu cuối và đi đến thư mục chứa nó, trong trường hợp của tôi TÀI LIỆU

Hãy nhớ rằng lỗi phổ biến nhất mà mọi người gặp phải là nó không nhập đúng thư mục hoặc thư mục

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

Với dòng đầu tiên, chúng tôi đi đến thư mục Tải xuống, với «ls» thứ hai, nó liệt kê các tệp có và vì vậy chúng tôi có thể thấy tên của .sh và với dòng thứ ba, chúng tôi thực thi .sh mà chúng tôi nói giống như Windows .exe.

Và nó sẽ bắt đầu chạy. Chấp nhận các điều khoản cấp phép phần mềm và sau đó nó sẽ hỏi bạn xem bạn có muốn cài đặt Visual Code Studio hay không. Tôi đã nói có.

Các bước sau khi cài đặt Anaconda

Bạn phải thoát khỏi việc bán thiết bị đầu cuối đó để các thay đổi hoạt động. Vì vậy, chúng tôi đóng thiết bị đầu cuối, mở lại và nhập

anaconda-navigator

Thao tác này sẽ mở ra một giao diện đồ họa với định dạng trình duyệt cho phép chúng tôi cài đặt và kích hoạt các gói khác nhau, mặc dù chúng tôi cũng có thể làm mọi thứ từ bảng điều khiển.

Sau khi cài đặt, chúng tôi sẽ kiểm tra xem mọi thứ đều chính xác. do đó, chúng tôi sẽ xem phiên bản chúng tôi đã cài đặt

conda --version

Nếu không sao, nó sẽ trả lại cho chúng ta conda 4.6.4 Nếu một lỗi xuất hiện, chúng tôi sẽ phải xem những gì nó cho chúng tôi biết để giải quyết nó, cài đặt lại nó, v.v.

Nếu bạn mới cài đặt, bạn nên xem có bản cập nhật nào trong conda không

conda update conda
conda update anaconda

Điều này so sánh phiên bản chúng tôi có với phiên bản có sẵn và nếu có điều gì đó mới, nó sẽ hỏi chúng tôi

Proceed ([y]/n)? y

Chúng tôi đặt «và» là có và nhập

Tạo môi trường làm việc ảo với Conda

Mỗi dự án mà chúng tôi thực hiện, chúng tôi có thể có nó trong một môi trường riêng biệt, theo cách này, chúng tôi tránh được các vấn đề với gói phụ thuộc, v.v.

Để tạo ra một môi trường ảo, chúng ta sẽ gọi nó là người so sánh chúng tôi viết trong thiết bị đầu cuối:

conda create --name comparador python=3.7

Đâu người so sánh là tên của môi trường ảo và python = 3.7 là gói chúng ta muốn nó cài đặt.

Chúng tôi kích hoạt nó bằng

conda activate comparador

Và chúng tôi hủy kích hoạt với

conda deactivate

Chúng tôi xác minh môi trường ảo trên

conda info --envs

Điều này sẽ cho chúng ta thấy môi trường mà chúng ta có, nó sẽ trả về một cái gì đó như

# conda environments:
#
base                  *  /home/nacho/anaconda3
comparador               /home/nacho/anaconda3/envs/comparador

cơ sở là gốc và dấu hoa thị cho chúng ta biết chúng ta đã kích hoạt.

Cũng có một điều cần lưu ý. Khi kích hoạt một môi trường trong bảng điều khiển, nó đứng trước tên trong dấu ngoặc đơn tại dấu nhắc, để chúng tôi luôn biết mình đang ở đâu

Các lệnh thú vị hơn:

chúng ta có thể tìm kiếm các ứng dụng để cài đặt. Hãy tưởng tượng rằng tôi muốn cài đặt Keras, vì trước tiên tôi xem ứng dụng có sẵn không và có những phiên bản nào

conda search keras

Theo mình thấy thì đã đến bước cài đặt rồi

conda install keras

Và để xem mọi thứ chúng tôi đã cài đặt trong môi trường phát triển của mình, chúng tôi sẽ sử dụng

conda list

Xử lý các gói hàng pkgs với conda

Dưới đây là một vài lựa chọn thú vị. Điều đó sẽ giúp chúng tôi cấu hình môi trường ảo của mình với các ứng dụng chúng tôi cần để hoạt động.

Cài đặt gói

Có các lệnh rất cụ thể. Để cài đặt một gói trong một môi trường cụ thể. Ví dụ Keras, trong môi trường mới tạo của tôi người so sánh

conda install --name comparador keras

Nếu chúng ta không thêm bộ so sánh –name, nó sẽ cài đặt nó trong môi trường mà chúng ta đang kích hoạt tại thời điểm đó.

Chúng tôi có thể cài đặt nhiều gói cùng một lúc (keras và scrappy) với

conda install keras scrappy

Nhưng nó không được khuyến khích để tránh các vấn đề phụ thuộc.

Cuối cùng, chúng tôi có thể chọn phiên bản cụ thể mà chúng tôi muốn cài đặt nếu chúng tôi quan tâm vì bất kỳ lý do gì

conda install keras=2.2.4

Cài đặt các gói không phải Conda

Trong trường hợp này, chúng tôi sẽ sử dụng pip

pip install

Cập nhật gói

Có nhiều lựa chọn khác nhau. Cập nhật một gói cụ thể với

conda update keras

Cập nhật python

conda update python

Cập nhật chung cư

conda update conda

Và để cập nhật toàn bộ gói meta Anaconda

conda update conda
conda update anaconda

Xóa gói

Xóa các gói trong một môi trường nhất định. Ví dụ Keras từ môi trường người so sánh

conda remove -n comparador keras

Nếu chúng ta muốn xóa bỏ môi trường mà chúng ta đang

conda remove keras

Có thể xóa nhiều gói cùng một lúc

conda remove keras scrappy

Và bạn nên kiểm tra các gói để xem liệu nó đã được gỡ cài đặt đúng cách với

conda list

Đối với tôi đây là điều cơ bản, nếu bạn muốn đi sâu hơn vào đây, bạn có sổ tay chung cư chính thức (bằng tiếng Anh)

Chúng tôi đã để lại một cheat sheet bởi Conda chính thức, với các lệnh chính để sử dụng nhanh chóng bản phân phối.

Dạo qua môi trường đồ họa của Anaconda

Tất cả những điều này chúng tôi đang thực hiện với thiết bị đầu cuối và chúng tôi có thể thực hiện bằng đồ họa với giao diện Anaconda.

Để bắt đầu phân phối, trước tiên chúng ta sẽ phải có conda môi trường cơ sở (gốc) hoạt động

conda activate base

Và với cái này, chúng ta có thể gọi là Anaconda. Nếu không, nó sẽ không bắt đầu

anaconda-navigator

Bạn thấy đấy, ở đây chúng tôi tìm thấy dự án cơ sở, là gốc và sau đó là các môi trường mà bạn đang tạo và trong trường hợp của tôi là người so sánh.

Tốt nhất là xem nó trong một video

Và với kiến ​​thức thu thập được trong suốt bài viết, chúng ta có thể bắt đầu làm quen với nhiều thư viện và ứng dụng.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, hãy để lại bình luận và tôi sẽ cố gắng giúp bạn