Tutoriel Python Anaconda : tout ce que vous devez savoir

Bienvenue dans notre guide détaillé Python Anaconda. Cet article explique ce qu'est Anaconda, pourquoi vous devriez l'utiliser, comment l'installer sur votre système et comment vous pouvez commencer à l'utiliser. Anaconda est un incontournable pour tous les professionnels de la science des données en raison de sa popularité et de ses fonctionnalités. Vous en apprendrez plus sur ce fantastique gestionnaire de packages dans le didacticiel Python Anaconda suivant, alors commençons !

Qu'est-ce qu'Anaconda ?

Anaconda est un gestionnaire de packages open source pour Python et R. Il s'agit de la plate-forme la plus populaire parmi les professionnels de la science des données pour l'exécution d'implémentations Python et R. Il existe plus de 300 bibliothèques en science des données, donc disposer d'un système de distribution robuste pour elles est un must pour tout professionnel dans ce domaine.

Anaconda simplifie le déploiement et la gestion des packages. En plus de cela, il dispose de nombreux outils qui peuvent vous aider à collecter des données grâce à l'intelligence artificielle et aux algorithmes d'apprentissage automatique.

Avec Anaconda, vous pouvez facilement configurer, gérer et partager des environnements Conda. De plus, vous pouvez déployer n'importe quel projet requis en quelques clics lorsque vous utilisez Anaconda.

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Pourquoi utiliser Anaconda ?

L'utilisation d'Anaconda présente de nombreux avantages et voici les plus importants d'entre eux :

• Anaconda est gratuit et open-source. Cela signifie que vous pouvez l'utiliser sans dépenser d'argent.
• Dans le secteur de la science des données, Anaconda est un incontournable de l'industrie. Il est également open-source, ce qui l'a rendu très populaire. Si vous souhaitez devenir un professionnel de la science des données, vous devez savoir utiliser Anaconda pour Python car chaque recruteur attend de vous que vous ayez cette compétence. C'est un incontournable pour la science des données.
• Il contient plus de 1500 packages de science des données Python et R, vous ne rencontrez donc aucun problème de compatibilité lorsque vous collaborez avec d'autres. Par exemple, supposons que votre collègue vous envoie un projet qui nécessite des packages appelés A et B, mais que vous n'avez que le package A. Sans le package B, vous ne pourriez pas exécuter le projet. Anaconda atténue les risques de telles erreurs. Vous pouvez facilement collaborer sur des projets sans vous soucier des problèmes de compatibilité.
• Il vous offre un environnement transparent qui simplifie le déploiement de projets. Vous pouvez déployer n'importe quel projet en quelques clics et commandes tout en gérant le reste.
• Anaconda a une communauté florissante de scientifiques des données et de professionnels de l'apprentissage automatique qui l'utilisent régulièrement. Si vous rencontrez un problème, il y a de fortes chances que la communauté ait déjà répondu de la même manière. D'autre part, vous pouvez également interroger les membres de la communauté sur les problèmes auxquels vous êtes confrontés, c'est une communauté très utile prête à aider les nouveaux apprenants.
• Avec Anaconda, vous pouvez facilement créer et former des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur car il fonctionne bien avec des outils populaires tels que TensorFlow, Scikit-Learn et Theano.
• Vous pouvez créer des visualisations en utilisant Bokeh, Holoviews, Matplotlib et Datashader tout en utilisant Anaconda.
• Anaconda fonctionne avec toutes les principales bibliothèques Python, notamment Dask, Pandas, NumPy et Numba, qui vous permettent d'analyser les données rapidement et de manière évolutive.

Comment installer Anaconda ?

Notre guide Python Anaconda serait incomplet si nous ne parlions pas de l'installation. Vous pouvez télécharger Anaconda pour votre système à partir du site officiel d'Anaconda .

Au moment de la rédaction de notre tutoriel Python Anaconda, Anaconda propose le plan individuel pour Python 3.8. Vous devez télécharger la version qui correspond à la compatibilité de votre appareil car Anaconda est disponible pour les machines 64 bits et 32 ​​bits.

Une fois le téléchargement terminé, ouvrez la configuration de download.exe et cliquez sur le bouton "Suivant". L'installateur vous demandera de lire l'accord et vous devrez cliquer sur "J'accepte" pour continuer.

Dans la fenêtre suivante, le programme d'installation vous demande si vous souhaitez télécharger le logiciel pour tous les utilisateurs ou uniquement pour vous-même. Notez que si vous souhaitez installer Anaconda pour tous les utilisateurs, vous aurez besoin de privilèges d'administrateur, ce qui peut compliquer les choses.

Dans la section suivante, le programme d'installation vous demande la destination du logiciel. Ici, vous pouvez choisir l'endroit où vous souhaitez installer Anaconda.

Désormais, le programme d'installation vous permet d'ajouter Anaconda à la variable d'environnement PATH de votre machine et de vous enregistrer en tant que système principal Python 3.8. En l'ajoutant à PATH, vous vous assurez qu'il sera trouvé avant un autre programme d'installation. Maintenant, vous pouvez cliquer sur le bouton "Installer" et démarrer le processus d'installation.

Une fois que le programme d'installation a terminé l'extraction d'Anaconda et de ses fichiers associés, vous devrez cliquer sur le bouton Suivant, après quoi le programme d'installation vous informe sur PyCharm.

Après cette fenêtre, votre processus d'installation est terminé. Vous pouvez cliquer sur le bouton Terminer pour terminer la tâche ou en savoir plus sur Anaconda Cloud via la dernière fenêtre du programme d'installation.

Étapes après l'installation

Une fois l'installation terminée, vous pouvez rechercher Anaconda sur votre système, ce qui vous montrera les fichiers suivants :

• L'invite d'Anaconda
• Le cahier Jupyter
• Invite Powershell Anaconda
• EDI Spyder
• Navigateur Anaconda

Maintenant, allez à l'invite de commande et tapez "Jupyter notebook" pour ouvrir le tableau de bord Jupyter.

En haut à droite du menu, vous trouverez l'option de créer un nouveau bloc-notes. Dans votre nouveau bloc-notes, vous pouvez exécuter une ou plusieurs instructions à la fois et commencer à travailler.

Comment utiliser Anaconda pour Python

Maintenant que nous avons discuté de toutes les bases de notre tutoriel Python Anaconda, discutons de quelques commandes fondamentales que vous pouvez utiliser pour commencer à utiliser ce gestionnaire de packages.

Liste de tous les environnements

Pour commencer à utiliser Anaconda, vous devez voir combien d'environnements Conda sont présents sur votre machine.

liste d'env conda

Il répertorie tous les environnements Conda disponibles sur votre machine.

Création d'un nouvel environnement

Vous pouvez créer un nouvel environnement Conda en accédant au répertoire requis et en utilisant cette commande :

conda create -n <votre_nom_environnement>

Vous pouvez remplacer <your_environment_name> par le nom de votre environnement. Après avoir entré cette commande, conda vous demandera si vous souhaitez continuer auquel vous devez répondre par y :

continuer ([y])/n) ?

En revanche, si vous souhaitez créer un environnement avec une version particulière de Python, vous devez utiliser la commande suivante :

conda create -n <votre_nom_environnement> python=3.6

De même, si vous souhaitez créer un environnement avec un package particulier, vous pouvez utiliser la commande suivante :

conda create -n <your_environment_name> pack_name

Ici, vous pouvez remplacer pack_name par le nom du package que vous souhaitez utiliser.

Si vous avez un fichier .yml, vous pouvez utiliser la commande suivante pour créer un nouvel environnement Conda basé sur ce fichier :

conda env create -n <votre_nom_environnement> -f <nom_fichier>.yml

Nous avons également expliqué comment vous pouvez exporter un environnement Conda existant vers un fichier .yml plus loin dans cet article.

Activer un environnement

Vous pouvez activer un environnement Conda à l'aide de la commande suivante :

conda activer <nom_environnement>

Vous devez activer l'environnement avant de commencer à travailler dessus. Remplacez également le terme <nom_environnement> par le nom de l'environnement que vous souhaitez activer. En revanche, si vous souhaitez désactiver un environnement utilisez la commande suivante :

conda désactiver

Installation de packages dans un environnement

Maintenant que vous disposez d'un environnement activé, vous pouvez y installer des packages à l'aide de la commande suivante :

conda install <pack_name>

Remplacez le terme <pack_name> par le nom du package que vous souhaitez installer dans votre environnement Conda lors de l'utilisation de cette commande.

Mise à jour des packages dans un environnement

Si vous souhaitez mettre à jour les packages présents dans un environnement Conda particulier, vous devez utiliser la commande suivante :

mise à jour conda

La commande ci-dessus mettra à jour tous les packages présents dans l'environnement. Cependant, si vous souhaitez mettre à jour un package vers une certaine version, vous devrez utiliser la commande suivante :

conda install <package_name>=<version>

Exportation d'une configuration d'environnement

Supposons que vous vouliez partager votre projet avec quelqu'un d'autre (collègue, ami, etc.). Bien que vous puissiez partager le répertoire sur Github, il contiendrait de nombreux packages Python, ce qui rendrait le processus de transfert très difficile. Au lieu de cela, vous pouvez créer un fichier .yml de configuration d'environnement et le partager avec cette personne. Désormais, ils peuvent créer un environnement comme le vôtre en utilisant le fichier .yml.

Pour exporter l'environnement vers le fichier .yml, vous devrez d'abord l'activer et exécuter la commande suivante :

conda env export > <nom_fichier>.yml

La personne avec qui vous souhaitez partager l'environnement n'a qu'à utiliser le fichier exporté en utilisant la commande "Créer un nouvel environnement" que nous avons partagée auparavant.

Suppression d'un package d'un environnement

Si vous souhaitez désinstaller un package d'un environnement Conda spécifique, utilisez la commande suivante :

conda remove -n <env_name> <package_name>

En revanche, si vous souhaitez désinstaller un package d'un environnement activé, vous devrez utiliser la commande suivante :

conda supprimer <nom_du_paquet>

Suppression d'un environnement

Parfois, vous n'avez pas besoin d'ajouter un nouvel environnement mais d'en supprimer un. Dans de tels cas, vous devez savoir comment supprimer un environnement Conda, ce que vous pouvez faire en utilisant la commande suivante :

conda env remove –name <env_name>

La commande ci-dessus supprimerait immédiatement l'environnement Conda.

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Dernières pensées

Voilà, notre guide Python Anaconda détaillé. Démarrer avec Anaconda est assez simple. Cependant, vous devez être familiarisé avec les bases de Python et de la programmation lorsque vous commencez à utiliser cet outil.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la science des données, voici quelques ressources supplémentaires pour votre lecture :

• Comment un Data Scientist peut-il facilement utiliser ScRapy sur Python Notebook
• 7 avantages d'utiliser Python pour la science des données
• Analyse de données à l'aide de Python [Tout ce que vous devez savoir]

D'autre part, si vous souhaitez une expérience d'apprentissage plus individualisée, nous vous recommandons de suivre un cours de science des données. Vous étudierez auprès d'experts de l'industrie par le biais de devoirs, de conférences en direct et de vidéos tout en suivant un cours de science des données.