Python Anaconda Tutorial: tutto ciò che devi sapere

Benvenuto nella nostra guida dettagliata di Python Anaconda. Questo articolo spiegherà cos'è Anaconda, perché dovresti usarlo, come installarlo nel tuo sistema e come puoi iniziare a usarlo. Anaconda è un must per ogni professionista della scienza dei dati grazie alla sua popolarità e alle sue caratteristiche. Imparerai di più su questo fantastico gestore di pacchetti nel seguente tutorial di Python Anaconda, quindi iniziamo!

Cos'è Anaconda?

Anaconda è un gestore di pacchetti open source per Python e R. È la piattaforma più popolare tra i professionisti della scienza dei dati per l'esecuzione di implementazioni Python e R. Ci sono oltre 300 biblioteche nella scienza dei dati, quindi avere un solido sistema di distribuzione per loro è un must per qualsiasi professionista in questo campo.

Anaconda semplifica la distribuzione e la gestione dei pacchetti. Inoltre, ha molti strumenti che possono aiutarti con la raccolta dei dati tramite l'intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento automatico.

Con Anaconda puoi configurare, gestire e condividere facilmente gli ambienti Conda. Inoltre, puoi implementare qualsiasi progetto richiesto con pochi clic quando utilizzi Anaconda.

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Perché usare Anaconda?

Ci sono molti vantaggi nell'usare Anaconda e i seguenti sono i più importanti:

• Anaconda è gratuito e open source. Ciò significa che puoi usarlo senza spendere soldi.
• Nel settore della scienza dei dati, Anaconda è un punto fermo del settore. È anche open source, il che lo ha reso molto popolare. Se vuoi diventare un professionista della scienza dei dati, devi sapere come utilizzare Anaconda per Python perché ogni reclutatore si aspetta che tu abbia questa abilità. È un must per la scienza dei dati.
• Ha più di 1500 pacchetti di data science Python e R, quindi non devi affrontare problemi di compatibilità mentre collabori con gli altri. Ad esempio, supponiamo che il tuo collega ti invii un progetto che richiede pacchetti chiamati A e B ma hai solo il pacchetto A. Senza il pacchetto B, non saresti in grado di eseguire il progetto. Anaconda attenua le possibilità di tali errori. Puoi collaborare facilmente ai progetti senza preoccuparti di problemi di compatibilità.
• Ti offre un ambiente senza interruzioni che semplifica la distribuzione dei progetti. Puoi distribuire qualsiasi progetto con pochi clic e comandi mentre gestisci il resto.
• Anaconda ha una fiorente comunità di data scientist e professionisti dell'apprendimento automatico che lo usano regolarmente. Se riscontri un problema, è probabile che la community abbia già risposto allo stesso modo. D'altra parte, puoi anche chiedere alle persone nella comunità i problemi che affronti lì, è una comunità molto utile pronta ad aiutare i nuovi studenti.
• Con Anaconda, puoi creare e addestrare facilmente modelli di machine learning e deep learning poiché funziona bene con strumenti popolari tra cui TensorFlow, Scikit-Learn e Theano.
• Puoi creare visualizzazioni utilizzando Bokeh, Holoviews, Matplotlib e Datashader mentre utilizzi Anaconda.
• Anaconda funziona con tutte le principali librerie Python tra cui Dask, Pandas, NumPy e Numba che ti consentono di analizzare i dati in modo rapido e scalabile.

Come installare Anaconda?

La nostra guida Python Anaconda sarebbe incompleta se non parliamo dell'installazione. Puoi scaricare Anaconda per il tuo sistema dal sito Web ufficiale di Anaconda .

Al momento della stesura del nostro tutorial Python Anaconda, Anaconda offre il piano individuale per Python 3.8. Dovresti scaricare la versione che corrisponde alla compatibilità del tuo dispositivo poiché Anaconda è disponibile sia per macchine a 64 bit che a 32 bit.

Al termine del download, apri il programma di installazione download.exe e fai clic sul pulsante "Avanti". L'installatore ti chiederà di leggere il contratto e dovrai fare clic su "Accetto" per procedere.

Nella finestra successiva, il programma di installazione ti chiede se desideri scaricare il software per tutti gli utenti o solo per te stesso. Nota che se desideri installare Anaconda per tutti gli utenti, avrai bisogno dei privilegi di amministratore, il che può complicare le cose.

Nella sezione seguente, il programma di installazione chiede la destinazione del software. Qui puoi scegliere il luogo in cui desideri installare Anaconda.

Ora, il programma di installazione ti consente di aggiungere Anaconda alla variabile di ambiente PATH della tua macchina e di registrarti come sistema primario Python 3.8. Aggiungendolo a PATH, ti assicuri che venga trovato prima di un altro programma di installazione. Ora puoi fare clic sul pulsante "Installa" e avviare il processo di installazione.

Dopo che il programma di installazione ha completato l'estrazione di Anaconda e dei relativi file, dovrai fare clic sul pulsante Avanti dopodiché il programma di installazione ti informerà su PyCharm.

Dopo quella finestra, il processo di installazione è completato. Puoi fare clic sul pulsante Fine per terminare l'attività o saperne di più su Anaconda Cloud attraverso la finestra finale del programma di installazione.

Passi dopo l'installazione

Dopo aver completato l'installazione, puoi cercare Anaconda nel tuo sistema, che ti mostrerebbe i seguenti file:

• La richiesta di Anaconda
• Il taccuino di Giove
• Prompt di Anaconda Powershell
• Spyder IDE
• Navigatore Anaconda

Ora vai al prompt dei comandi e digita "Notebook Jupyter" in modo che si apra il dashboard di Jupyter.

In alto a destra del menu, troverai l'opzione per creare un nuovo taccuino. Nel tuo nuovo taccuino, puoi eseguire una o più istruzioni contemporaneamente e iniziare a lavorare.

Come usare Anaconda per Python

Ora che abbiamo discusso tutte le nozioni di base nel nostro tutorial Python Anaconda, discutiamo alcuni comandi fondamentali che puoi usare per iniziare a usare questo gestore di pacchetti.

Elenco di tutti gli ambienti

Per iniziare a utilizzare Anaconda, dovresti vedere quanti ambienti Conda sono presenti nella tua macchina.

conda env lista

Elencherà tutti gli ambienti Conda disponibili nella tua macchina.

Creare un nuovo ambiente

Puoi creare un nuovo ambiente Conda andando nella directory richiesta e usando questo comando:

conda create -n <tuo_nome_ambiente>

Puoi sostituire <your_environment_name> con il nome del tuo ambiente. Dopo aver inserito questo comando, conda ti chiederà se vuoi procedere a cui dovresti rispondere con y:

procedere ([y])/n)?

Se invece vuoi creare un ambiente con una particolare versione di Python, dovresti usare il seguente comando:

conda create -n <your_environment_name> python=3.6

Allo stesso modo, se vuoi creare un ambiente con un pacchetto particolare, puoi usare il seguente comando:

conda create -n <your_environment_name> pack_name

Qui puoi sostituire pack_name con il nome del pacchetto che desideri utilizzare.

Se hai un file .yml, puoi utilizzare il comando seguente per creare un nuovo ambiente Conda basato su quel file:

conda env create -n <tuo_nome_ambiente> -f <nome_file>.yml

Abbiamo anche discusso di come esportare un ambiente Conda esistente in un file .yml più avanti in questo articolo.

Attivazione di un ambiente

È possibile attivare un ambiente Conda utilizzando il seguente comando:

conda attivare <nome_ambiente>

Dovresti attivare l'ambiente prima di iniziare a lavorare sullo stesso. Inoltre, sostituisci il termine <environment_name> con il nome dell'ambiente che desideri attivare. Se invece vuoi disattivare un ambiente usa il seguente comando:

conda disattiva

Installazione di pacchetti in un ambiente

Ora che hai un ambiente attivato, puoi installarvi dei pacchetti usando il comando seguente:

conda install <nome_pacchetto>

Sostituisci il termine <pack_name> con il nome del pacchetto che desideri installare nel tuo ambiente Conda mentre usi questo comando.

Aggiornamento dei pacchetti in un ambiente

Se vuoi aggiornare i pacchetti presenti in un particolare ambiente Conda, dovresti usare il seguente comando:

aggiornamento conda

Il comando precedente aggiornerà tutti i pacchetti presenti nell'ambiente. Tuttavia, se desideri aggiornare un pacchetto a una determinata versione, dovrai utilizzare il seguente comando:

conda install <nome_pacchetto>=<versione>

Esportazione di una configurazione di ambiente

Supponi di voler condividere il tuo progetto con qualcun altro (collega, amico, ecc.). Sebbene tu possa condividere la directory su Github, avrebbe molti pacchetti Python, rendendo il processo di trasferimento molto impegnativo. Invece, puoi creare un file .yml di configurazione dell'ambiente e condividerlo con quella persona. Ora possono creare un ambiente come il tuo utilizzando il file .yml.

Per esportare l'ambiente nel file .yml, dovrai prima attivare lo stesso ed eseguire il seguente comando:

conda env export > <nome_file>.yml

La persona con cui vuoi condividere l'ambiente deve usare solo il file esportato usando il comando "Creazione di un nuovo ambiente" che abbiamo condiviso in precedenza.

Rimozione di un pacchetto da un ambiente

Se si desidera disinstallare un pacchetto da un ambiente Conda specifico, utilizzare il comando seguente:

conda remove -n <env_name> <package_name>

D'altra parte, se vuoi disinstallare un pacchetto da un ambiente attivato, dovresti usare il seguente comando:

conda rimuovere <nome_pacchetto>

Eliminazione di un ambiente

A volte, non è necessario aggiungere un nuovo ambiente ma rimuoverne uno. In questi casi, devi sapere come eliminare un ambiente Conda, cosa che puoi fare usando il seguente comando:

conda env remove –name <env_name>

Il comando precedente eliminerebbe immediatamente l'ambiente Conda.

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Pensieri finali

Ecco qua, la nostra guida dettagliata di Python Anaconda. Iniziare con Anaconda è abbastanza semplice. Tuttavia, quando inizi a utilizzare questo strumento, dovresti avere familiarità con le basi di Python e di programmazione.

Se sei interessato a saperne di più sulla scienza dei dati, ecco alcune risorse aggiuntive per la tua lettura:

• Come può un data scientist utilizzare facilmente ScRapy su Python Notebook
• 7 Vantaggi dell'utilizzo di Python per Data Science
• Analisi dei dati utilizzando Python [tutto ciò che devi sapere]

D'altra parte, se desideri un'esperienza di apprendimento più personalizzata, ti consigliamo di seguire un corso di scienza dei dati. Studierai da esperti del settore attraverso compiti, lezioni dal vivo e video mentre segui un corso di scienza dei dati.