Tutorial do Python Anaconda: tudo o que você precisa saber

Bem-vindo ao nosso guia detalhado do Python Anaconda. Este artigo explicará o que é o Anaconda, por que você deve usá-lo, como instalá-lo em seu sistema e como você pode começar a usá-lo. O Anaconda é obrigatório para todos os profissionais de ciência de dados devido à sua popularidade e recursos. Você aprenderá mais sobre esse fantástico gerenciador de pacotes no seguinte tutorial do Python Anaconda, então vamos começar!

O que é Anaconda?

Anaconda é um gerenciador de pacotes de código aberto para Python e R. É a plataforma mais popular entre os profissionais de ciência de dados para executar implementações de Python e R. Existem mais de 300 bibliotecas em ciência de dados, portanto, ter um sistema de distribuição robusto para elas é uma obrigação para qualquer profissional dessa área.

O Anaconda simplifica a implantação e o gerenciamento de pacotes. Além disso, possui muitas ferramentas que podem ajudá-lo na coleta de dados por meio de inteligência artificial e algoritmos de aprendizado de máquina.

Com o Anaconda, você pode configurar, gerenciar e compartilhar facilmente ambientes Conda. Além disso, você pode implantar qualquer projeto necessário com apenas alguns cliques quando estiver usando o Anaconda.

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Por que usar o Anaconda?

Há muitas vantagens em usar o Anaconda e as seguintes são as mais proeminentes entre elas:

• O Anaconda é gratuito e de código aberto. Isso significa que você pode usá-lo sem gastar nenhum dinheiro.
• No setor de ciência de dados, o Anaconda é um item básico da indústria. Também é de código aberto, o que o tornou amplamente popular. Se você deseja se tornar um profissional de ciência de dados, deve saber como usar o Anaconda para Python porque todo recrutador espera que você tenha essa habilidade. É um must-have para a ciência de dados.
• Ele tem mais de 1.500 pacotes de ciência de dados Python e R, para que você não enfrente problemas de compatibilidade ao colaborar com outras pessoas. Por exemplo, suponha que seu colega lhe envie um projeto que requer pacotes chamados A e B, mas você só tem o pacote A. Sem ter o pacote B, você não seria capaz de executar o projeto. Anaconda mitiga as chances de tais erros. Você pode colaborar facilmente em projetos sem se preocupar com problemas de compatibilidade.
• Ele oferece um ambiente contínuo que simplifica a implantação de projetos. Você pode implantar qualquer projeto com apenas alguns cliques e comandos enquanto gerencia o restante.
• O Anaconda tem uma próspera comunidade de cientistas de dados e profissionais de aprendizado de máquina que o utilizam regularmente. Se você encontrar um problema, é provável que a comunidade já tenha respondido o mesmo. Por outro lado, você também pode perguntar às pessoas da comunidade sobre os problemas que você enfrenta lá, é uma comunidade muito útil, pronta para ajudar novos alunos.
• Com o Anaconda, você pode criar e treinar facilmente modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, pois funciona bem com ferramentas populares, incluindo TensorFlow, Scikit-Learn e Theano.
• Você pode criar visualizações usando Bokeh, Holoviews, Matplotlib e Datashader enquanto usa o Anaconda.
• O Anaconda funciona com todas as principais bibliotecas Python, incluindo Dask, Pandas, NumPy e Numba, que permitem analisar dados de forma rápida e escalável.

Como instalar o Anaconda?

Nosso guia Python Anaconda ficaria incompleto se não falarmos sobre a instalação. Você pode baixar o Anaconda para o seu sistema no site oficial do Anaconda .

No momento em que escrevemos nosso tutorial do Python Anaconda, o Anaconda oferece o plano individual para o Python 3.8. Você deve baixar a versão que corresponde à compatibilidade do seu dispositivo, pois o Anaconda está disponível para máquinas de 64 bits e 32 bits.

Após a conclusão do download, abra a configuração do download.exe e clique no botão 'Avançar'. O instalador pedirá que você leia o contrato e você terá que clicar em 'I Agree' para prosseguir.

Na janela seguinte, o instalador pergunta se você deseja baixar o software para todos os usuários ou apenas para você. Observe que se você deseja instalar o Anaconda para todos os usuários, precisará de privilégios de administrador, o que pode complicar as coisas.

Na seção a seguir, o instalador solicita o destino do software. Aqui, você pode escolher o local onde deseja que o Anaconda seja instalado.

Agora, o instalador permite que você adicione o Anaconda à variável de ambiente PATH da sua máquina e registre-se como o sistema primário Python 3.8. Ao adicioná-lo ao PATH, você garante que ele seja encontrado antes de outro instalador. Agora, você pode clicar no botão 'Instalar' e iniciar o processo de instalação.

Depois que o instalador concluir a extração do Anaconda e seus arquivos relacionados, você terá que clicar no botão Avançar, após o qual o instalador informa sobre o PyCharm.

Após essa janela, seu processo de instalação foi concluído. Você pode clicar no botão Concluir para encerrar a tarefa ou saber mais sobre o Anaconda Cloud na janela final do instalador.

Passos após a instalação

Depois de concluir a instalação, você pode procurar o Anaconda em seu sistema, que mostrará os seguintes arquivos:

• O prompt da Anaconda
• O Caderno Jupyter
• Prompt do Anaconda Powershell
• Spyder IDE
• Anaconda Navigator

Agora, vá para o prompt de comando e digite 'Jupyter notebook' para que ele abra o painel do Jupyter.

No canto superior direito do menu, você encontrará a opção de criar um novo bloco de anotações. Em seu novo notebook, você pode executar uma ou várias instruções de uma só vez e começar a trabalhar.

Como usar o Anaconda para Python

Agora que discutimos todos os conceitos básicos em nosso tutorial do Python Anaconda, vamos discutir alguns comandos fundamentais que você pode usar para começar a usar este gerenciador de pacotes.

Listando todos os ambientes

Para começar a usar o Anaconda, você precisa ver quantos ambientes Conda estão presentes em sua máquina.

lista conda env

Ele listará todos os ambientes Conda disponíveis em sua máquina.

Criando um novo ambiente

Você pode criar um novo ambiente Conda acessando o diretório necessário e usando este comando:

conda create -n <your_environment_name>

Você pode substituir <your_environment_name> pelo nome do seu ambiente. Depois de inserir este comando, o conda perguntará se você deseja prosseguir, para o qual você deve responder com y:

prosseguir ([y])/n)?

Por outro lado, se você deseja criar um ambiente com uma determinada versão do Python, deve usar o seguinte comando:

conda create -n <your_environment_name> python=3.6

Da mesma forma, se você deseja criar um ambiente com um determinado pacote, pode usar o seguinte comando:

conda create -n <your_environment_name> pack_name

Aqui, você pode substituir pack_name pelo nome do pacote que deseja usar.

Se você tiver um arquivo .yml, poderá usar o seguinte comando para criar um novo ambiente Conda com base nesse arquivo:

conda env create -n <your_environment_name> -f <file_name>.yml

Também discutimos como você pode exportar um ambiente Conda existente para um arquivo .yml posteriormente neste artigo.

Ativando um ambiente

Você pode ativar um ambiente Conda usando o seguinte comando:

conda ativar <environment_name>

Você deve ativar o ambiente antes de começar a trabalhar no mesmo. Além disso, substitua o termo <environment_name> pelo nome do ambiente que você deseja ativar. Por outro lado, se você deseja desativar um ambiente, use o seguinte comando:

conda desativar

Instalando Pacotes em um Ambiente

Agora que você tem um ambiente ativado, você pode instalar pacotes nele usando o seguinte comando:

conda instalar <pack_name>

Substitua o termo <pack_name> pelo nome do pacote que você deseja instalar em seu ambiente Conda ao usar este comando.

Atualizando pacotes em um ambiente

Se você deseja atualizar os pacotes presentes em um determinado ambiente Conda, deve usar o seguinte comando:

atualização de conda

O comando acima atualizará todos os pacotes presentes no ambiente. No entanto, se você quiser atualizar um pacote para uma determinada versão, precisará usar o seguinte comando:

instalação do conda <package_name>=<versão>

Exportando uma configuração de ambiente

Suponha que você queira compartilhar seu projeto com outra pessoa (colega, amigo, etc.). Embora você possa compartilhar o diretório no Github, ele teria muitos pacotes Python, tornando o processo de transferência muito desafiador. Em vez disso, você pode criar um arquivo .yml de configuração do ambiente e compartilhá-lo com essa pessoa. Agora, eles podem criar um ambiente como o seu usando o arquivo .yml.

Para exportar o ambiente para o arquivo .yml, primeiro você terá que ativar o mesmo e executar o seguinte comando:

conda env export > <file_name>.yml

A pessoa com quem você deseja compartilhar o ambiente só precisa usar o arquivo exportado usando o comando 'Criando um novo ambiente' que compartilhamos antes.

Removendo um pacote de um ambiente

Se você deseja desinstalar um pacote de um ambiente Conda específico, use o seguinte comando:

conda remove -n <env_name> <package_name>

Por outro lado, se você deseja desinstalar um pacote de um ambiente ativado, deve usar o seguinte comando:

conda remove <package_name>

Excluindo um ambiente

Às vezes, você não precisa adicionar um novo ambiente, mas remover um. Nesses casos, você deve saber como excluir um ambiente Conda, o que pode ser feito usando o seguinte comando:

conda env remove –name <env_name>

O comando acima excluiria o ambiente Conda imediatamente.

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Pensamentos finais

Aqui está, nosso guia detalhado do Python Anaconda. Começar com o Anaconda é bastante simples. No entanto, você deve estar familiarizado com o básico de Python e programação quando começar a usar esta ferramenta.

Se você estiver interessado em aprender mais sobre ciência de dados, aqui estão alguns recursos adicionais para sua leitura:

• Como um cientista de dados pode usar facilmente o ScRapy no Python Notebook
• 7 vantagens de usar Python para ciência de dados
• Análise de dados usando Python [tudo o que você precisa saber]

Por outro lado, se você deseja uma experiência de aprendizado mais individualizada, recomendamos fazer um curso de ciência de dados. Você estudará com especialistas do setor por meio de tarefas, palestras ao vivo e vídeos enquanto faz um curso de ciência de dados.