Tutorial Anaconda: cos'è, come installarlo e come usarlo

In questo articolo lascio un file Guida all'installazione di Anaconda e come utilizzare il gestore di pacchetti Conda. Con questo possiamo creare ambienti di sviluppo per Python e R con le librerie che vogliamo. Molto interessante per iniziare a scherzare con Machine Learning, analisi dei dati e programmazione con Python.

Anaconda è una distribuzione gratuita e Open Source dei linguaggi di programmazione Python e R ampiamente utilizzati in informatica scientifica (Data ScienceData Science, Machine Learning, Scienza, Ingegneria, analisi predittiva, Big Data, ecc.).

Installa contemporaneamente un gran numero di applicazioni ampiamente utilizzate in queste discipline, invece di doverle installare una per una. . Più di 1400 e che sono le più utilizzate in queste discipline. Qualche esempio

• numpy
• Pandas
• tensorflow
• H20.ai
• SciPy
• Giove
• dask
• OpenCV
• matplotLib

Qualche tempo fa ho installato Keras e TensorFlow bareback ma la soluzione di Anaconda sembra molto più semplice e utile

È anche un file magnifica opzione per installare Python sul nostro sistema operativo con le librerie di cui abbiamo bisogno e abbiamo isolato i progetti in diversi ambienti virtuali.

Lo sto testando specificatamente per alcuni script per gestire grandi csv per lavoro e per i quali ho bisogno di NumPy e Pandas. E ora proverò Tensorflow e qualche altra cosa ;-)

Quello che vedo con il numero di pacchetti che vedo è che non si limita all'analisi dei dati perché possiamo installare centinaia di plugin (librerie) dedicati allo sviluppo web o alla rottamazione come Scrappy. Quindi andiamo con il tutorial generale di installazione e creazione di ambienti e indagheremo le applicazioni che possiamo installare.

Anaconda contro Conda

Una sottosezione. Non confondere Anaconda, che è la suite che ci permette di utilizzare molte librerie e software di Data Analysis, Science Data e Machine Learning con Conda, che è il gestore di pacchetti Anaconda e ambienti virtuali.

Come installare Anaconda su Ubuntu

Anaconda può essere installato su Microsoft, MacOs e Linux. Ti racconterò della mia esperienza in Ubuntu.

Esistono diversi modi per installare Anaconda su Ubuntu, quello che mi piace di più è andare sul sito ufficiale e descargar il .sh. Trova il tuo sistema operativo e la versione che ti interessa

Se inizi ti consiglio di scegliere la versione 3.7 che la 2.7 sarà obsoleta tra qualche anno.

Se scarichi il .sh per linux come me devi aprire la console o il terminale e andare nella directory dove si trova, nel mio caso download

Ricorda che l'errore più comune con cui le persone hanno problemi è che non si inserisce la cartella o la directory corretta

cd Descargas
ls
sh nombre_del_archivo_que_has_descargado.sh

Con la prima riga andiamo nella directory Downloads, con la seconda «ls» elenca i file che ci sono e così possiamo vedere il nome del .sh e con la terza eseguiamo il .sh che diciamo è come il Windows .exe.

E inizierà a funzionare. Accetta i termini di licenza del software e ti verrà chiesto se desideri installare Visual Code Studio. Ho detto di sì.

Passaggi dopo l'installazione di Anaconda

Devi uscire da quella vendita del terminale affinché le modifiche funzionino. Quindi chiudiamo il terminale, riapriamo e digitiamo

anaconda-navigator

Si aprirà un'interfaccia grafica con formato browser che ci permetterà di installare e attivare diversi pacchetti, anche se possiamo fare tutto anche dalla console.

Una volta installato controlleremo che tutto sia corretto. per questo vedremo quale versione abbiamo installato

conda --version

Se va tutto bene, ci riporterà in alto conda 4.6.4 Se appare un errore, dovremo vedere cosa ci dice per risolverlo, reinstallarlo, ecc.

Se hai appena installato dovresti vedere se c'è qualche aggiornamento in conda

conda update conda
conda update anaconda

Questo confronta la versione che abbiamo con quella disponibile e se c'è qualcosa di nuovo ci chiederà

Proceed ([y]/n)? y

Mettiamo «e» il sì ed entriamo

Crea ambienti di lavoro virtuali con Conda

Ogni progetto che facciamo possiamo averlo in un ambiente separato, in questo modo evitiamo problemi con le dipendenze dei pacchetti, ecc.

Per creare un ambiente virtuale, lo chiameremo confrontare scriviamo nel terminale:

conda create --name comparador python=3.7

dove confrontare è il nome dell'ambiente virtuale e python = 3.7 è il pacchetto che vogliamo che installi.

Lo attiviamo con

conda activate comparador

E ci disattiviamo con

conda deactivate

Verifichiamo ambienti virtuali su

conda info --envs

Questo ci mostrerà gli ambienti che abbiamo, restituirà qualcosa di simile

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

base è root e l'asterisco ci mostra quello che abbiamo attivato.

C'è anche una cosa da notare. Quando si attiva un ambiente nella console, precede il nome tra parentesi al prompt, in modo che in ogni momento sappiamo dove siamo

Comandi più interessanti:

possiamo cercare le applicazioni da installare. Immagina di voler installare Keras, perché prima guardo se l'applicazione è disponibile e quali versioni ci sono

conda search keras

Come vedo che è già passo per installarlo

conda install keras

E per vedere tutto ciò che abbiamo installato nel nostro ambiente di sviluppo useremo

conda list

Gestisci i pacchetti pkgs con conda

Ecco alcune opzioni interessanti. Questo ci aiuterà a configurare il nostro ambiente virtuale con le applicazioni di cui abbiamo bisogno per funzionare.

Installa i pacchetti

Ci sono comandi molto specifici. Per installare un pacchetto in un ambiente specifico. Ad esempio Keras, nel mio ambiente appena creato confrontare

conda install --name comparador keras

Se non aggiungiamo il comparatore –name lo installeremo nell'ambiente che abbiamo attivo in quel momento.

Possiamo installare più pacchetti contemporaneamente (keras e scrappy) con

conda install keras scrappy

Ma non è consigliabile evitare problemi di dipendenza.

Infine, possiamo scegliere la versione specifica che vogliamo installare se siamo interessati per qualsiasi motivo

conda install keras=2.2.4

Installa pacchetti non Conda

In questo caso useremo pip

pip install

Aggiorna i pacchetti

Ci sono diverse opzioni. Aggiorna un pacchetto specifico con

conda update keras

Aggiorna python

conda update python

Aggiorna conda

conda update conda

E per aggiornare l'intero meta pack Anaconda

conda update conda
conda update anaconda

Elimina pacchetti

Elimina i pacchetti in un determinato ambiente. Ad esempio Keras dall'ambiente confrontare

conda remove -n comparador keras

Se vogliamo cancellare l'ambiente in cui ci troviamo

conda remove keras

È possibile eliminare più pacchetti contemporaneamente

conda remove keras scrappy

E si consiglia di controllare i pacchetti per vedere se è stato disinstallato correttamente con

conda list

Per me queste sono le basi, se vuoi andare più a fondo qui hai il file manuale ufficiale della conda (in inglese)

Abbiamo lasciato un cheat sheet di Conda ufficiale, con i principali comandi per un rapido utilizzo della distribuzione.

Una passeggiata nell'ambiente grafico di Anaconda

Tutto ciò che stiamo facendo con il terminale e possiamo farlo graficamente con l'interfaccia di Anaconda.

Per avviare prima la distribuzione dovremo avere attivo il conda dell'ambiente di base (root)

conda activate base

E con questo possiamo chiamare Anaconda. In caso contrario, non inizierà

anaconda-navigator

Vedi, qui troviamo il progetto base, che è root e poi gli ambienti che stai creando e che nel mio caso è stato confrontare.

È meglio vederlo in un video

E con le conoscenze acquisite in tutto l'articolo possiamo iniziare a giocherellare con molte librerie e applicazioni.

Se hai domande, lascia un commento e cercherò di aiutarti