برنامج Anaconda التعليمي: ما هو وكيفية تثبيته وكيفية استخدامه

Anaconda Data Science والبيانات الضخمة وتوزيع Pytho و R.

في هذه المقالة أترك ملف دليل تثبيت Anaconda وكيفية استخدام مدير حزمة Conda. مع هذا يمكننا إنشاء بيئات تطوير لبيثون و R مع المكتبات التي نريدها. من المثير للاهتمام للغاية بدء العبث باستخدام التعلم الآلي وتحليل البيانات والبرمجة باستخدام Python.

Anaconda هو توزيع مجاني ومفتوح المصدر للغات البرمجة Python و R المستخدمة على نطاق واسع في الحوسبة العلمية (علوم البيانات ، وعلوم البيانات ، والتعلم الآلي ، والعلوم ، والهندسة ، والتحليلات التنبؤية ، والبيانات الضخمة ، إلخ).

يقوم بتثبيت عدد كبير من التطبيقات المستخدمة على نطاق واسع في هذه التخصصات دفعة واحدة ، بدلاً من الاضطرار إلى تثبيتها واحدة تلو الأخرى. . أكثر من 1400 وهي الأكثر استخدامًا في هذه التخصصات. بعض الأمثلة

  • نمباي
  • الباندا
  • Tensorflow
  • H20.ai
  • سكيبي
  • كوكب المشتري
  • داسك
  • مكتبة برمجية مفتوحة للرؤية الحاسوبية
  • ماتبلوتليب

منذ فترة ركبت Keras و TensorFlow سرج ولكن حل Anaconda يبدو أبسط وأكثر فائدة

بل هو أيضا خيار رائع لتثبيت Python على نظام التشغيل الخاص بنا مع المكتبات التي نحتاجها وجعلها تعزل المشاريع في بيئات افتراضية مختلفة.

اشترك في قائمتنا البريدية

حزم توزيع Anaconda والتطبيقات

أقوم باختباره على وجه التحديد لبعض البرامج النصية لإدارة ملفات csv الكبيرة للعمل والتي أحتاج إلى NumPy و Pandas من أجلها. والآن سأحاول Tensorflow وبعض الأشياء الأخرى ؛-)

ما أراه مع عدد الحزم التي أراها هو أنها لا تقتصر على تحليل البيانات لأننا نستطيع تثبيت مئات المكونات الإضافية (المكتبات) المخصصة لتطوير الويب أو إلغاء الاشتراك مثل Scrappy. لذلك نذهب إلى البرنامج التعليمي العام الخاص بالتثبيت وإنشاء البيئات وسنبحث في التطبيقات التي يمكننا تثبيتها.

اناكوندا مقابل كوندا

قسم فرعي. لا تخلط بين Anaconda ، وهو الجناح الذي يسمح لنا باستخدام العديد من المكتبات وتحليل البيانات وبيانات العلوم وبرامج التعلم الآلي مع Conda ، وهو مدير حزمة Anaconda والبيئات الافتراضية.

كيفية تثبيت Anaconda على نظام Ubuntu

يمكن تثبيت Anaconda على Microsoft و MacOs و Linux. سأخبرك عن تجربتي في أوبونتو.

هناك طرق مختلفة لتثبيت Anaconda في Ubuntu ، أكثر ما يعجبني هو الانتقال إلى الموقع الرسمي و تحميل .sh. ابحث عن نظام التشغيل الخاص بك والإصدار الذي يثير اهتمامك

إذا بدأت فأوصيك باختيار الإصدار 3.7 بحيث يصبح الإصدار 2.7 عفا عليه الزمن في غضون سنوات قليلة.

إذا قمت بتنزيل ملف .sh لنظام التشغيل Linux مثلي ، فيجب عليك فتح وحدة التحكم أو المحطة الطرفية ، والانتقال إلى الدليل حيث يوجد ، في حالتي التنزيلات

تذكر أن الخطأ الأكثر شيوعًا الذي يواجهه الأشخاص هو عدم إدخاله إلى المجلد أو الدليل الصحيح

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

مع السطر الأول ننتقل إلى دليل التنزيلات ، حيث يسرد "ls" الثاني الملفات الموجودة حتى نتمكن من رؤية اسم .sh ومع الثالث نقوم بتنفيذ .sh التي نقول أنها مثل ويندوز. exe.

وسيبدأ الجري. اقبل شروط ترخيص البرنامج وبعد ذلك سيسألك عما إذا كنت تريد تثبيت Visual Code Studio. لقد قلت نعم.

خطوات بعد تثبيت اناكوندا

يجب عليك الخروج من بيع الجهاز حتى تنجح التغييرات. لذلك نغلق المحطة ونعيد فتحها ونكتبها

anaconda-navigator

سيؤدي هذا إلى فتح واجهة رسومية بتنسيق متصفح يسمح لنا بتثبيت وتنشيط حزم مختلفة ، على الرغم من أنه يمكننا أيضًا القيام بكل شيء من وحدة التحكم.

بمجرد التثبيت سوف نتحقق من صحة كل شيء. لذلك سنرى الإصدار الذي قمنا بتثبيته

conda --version

إذا كان كل شيء على ما يرام فسوف يعيدنا عاليا كوندا 4.6.4 إذا ظهر خطأ ، فسيتعين علينا أن نرى ما يخبرنا بحله ، وإعادة تثبيته ، وما إلى ذلك.

إذا قمت بالتثبيت للتو ، يجب أن ترى ما إذا كان هناك أي تحديث في conda

conda update conda
conda update anaconda

هذا يقارن الإصدار الذي لدينا بالإصدار المتاح وإذا كان هناك شيء جديد فسوف يطلب منا ذلك

Proceed ([y]/n)? y

نضع «و» نعم وندخل

قم بإنشاء بيئات عمل افتراضية باستخدام Conda

كل مشروع نقوم به يمكننا الحصول عليه في بيئة منفصلة ، وبهذه الطريقة نتجنب المشاكل المتعلقة بتبعية الحزم ، إلخ.

لإنشاء بيئة افتراضية ، سوف نسميها المقارنة نكتب في المحطة:

conda create --name comparador python=3.7

حيث المقارنة هو اسم البيئة الافتراضية و python = 3.7 الحزمة التي نريد تثبيتها.

نقوم بتنشيطه مع

conda activate comparador

ونقوم بتعطيل مع

conda deactivate

نتحقق من البيئات الافتراضية على

conda info --envs

سيُظهر لنا هذا البيئات التي لدينا ، وسيعيد شيئًا مثل

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

القاعدة هي الجذر ، وتظهر لنا العلامة النجمية التي قمنا بتنشيطها.

هناك أيضًا شيء واحد يجب ملاحظته. عند تنشيط بيئة في وحدة التحكم ، فإنها تسبق الاسم بين قوسين في الموجه ، بحيث نعرف في جميع الأوقات مكان وجودنا

أوامر أكثر إثارة للاهتمام:

يمكننا البحث عن تطبيقات لتثبيتها. تخيل أنني أريد تثبيت Keras ، لأنني أولًا أبحث عما إذا كان التطبيق متاحًا وما هي الإصدارات الموجودة

conda search keras

كما أرى أنه بالفعل خطوة لتثبيته

conda install keras

ولرؤية كل شيء قمنا بتثبيته في بيئة التطوير الخاصة بنا سوف نستخدمه

conda list

التعامل مع حزم pkgs مع كوندا

فيما يلي بعض الخيارات المثيرة للاهتمام. سيساعدنا ذلك على تكوين بيئتنا الافتراضية مع التطبيقات التي نحتاجها للعمل.

تثبيت الحزم

هناك أوامر محددة للغاية. لتثبيت حزمة في بيئة معينة. على سبيل المثال Keras ، في بيئتي التي تم إنشاؤها حديثًا المقارنة

conda install --name comparador keras

إذا لم نقم بإضافة المقارنة –name ، فسيتم تثبيته في البيئة التي نشغلها في تلك اللحظة.

يمكننا تثبيت حزم متعددة في نفس الوقت (keras و scrappy) باستخدام

conda install keras scrappy

لكن لا ينصح بتجنب مشاكل التبعية.

أخيرًا ، يمكننا اختيار الإصدار المحدد الذي نريد تثبيته إذا كنا مهتمين لأي سبب

conda install keras=2.2.4

تثبيت حزم غير Conda

في هذه الحالة سوف نستخدم النقطة

pip install

حزم التحديث

هناك خيارات مختلفة. تحديث حزمة معينة مع

conda update keras

تحديث بيثون

conda update python

تحديث conda

conda update conda

ولتحديث حزمة Anaconda الوصفية بالكامل

conda update conda
conda update anaconda

حذف الحزم

حذف الحزم في بيئة معينة. على سبيل المثال Keras من البيئة المقارنة

conda remove -n comparador keras

إذا أردنا محو البيئة التي نحن فيها

conda remove keras

يمكن حذف الحزم المتعددة في نفس الوقت

conda remove keras scrappy

ويوصى بالتحقق من الحزم لمعرفة ما إذا كان قد تم إلغاء تثبيتها بشكل صحيح مع

conda list

بالنسبة لي هذه هي الأساسيات ، إذا كنت تريد التعمق هنا لديك كتيب كوندا الرسمي (باللغة الإنجليزية)

غادرنا ورقة الغش من كوندا رسمي ، مع الأوامر الرئيسية للاستخدام السريع للتوزيع.

نزهة عبر البيئة الرسومية لأناكوندا

كل هذا الذي نقوم به مع الجهاز ويمكننا القيام به بيانياً بواجهة Anaconda.

لبدء التوزيع أولاً ، يجب أن تكون البيئة الأساسية (الجذر) فعالة

conda activate base

وبهذا يمكننا استدعاء أناكوندا. إذا لم يكن كذلك ، فلن يبدأ

anaconda-navigator

كما ترى ، نجد هنا المشروع الأساسي ، وهو الجذر ثم البيئات التي تقوم بإنشائها والتي كانت في حالتي المقارنة.

من الأفضل رؤيته في مقطع فيديو

ومن خلال المعرفة المكتسبة خلال المقال ، يمكننا البدء في العبث بالعديد من المكتبات والتطبيقات.

إذا كانت لديك أي أسئلة ، فاترك تعليقًا وسأحاول مساعدتك

ترك تعليق