Учебное пособие по Python Anaconda: все, что вам нужно знать

Добро пожаловать в наше подробное руководство по Python Anaconda. В этой статье объясняется, что такое Anaconda, почему вы должны ее использовать, как установить ее в своей системе и как начать ее использовать. Anaconda является обязательным для каждого специалиста по науке о данных из-за ее популярности и возможностей. Вы узнаете больше об этом фантастическом менеджере пакетов в следующем руководстве по Python Anaconda, так что давайте начнем!

Что такое Анаконда?

Anaconda — это менеджер пакетов с открытым исходным кодом для Python и R. Это самая популярная платформа среди специалистов по науке о данных для запуска реализаций Python и R. В науке о данных существует более 300 библиотек, поэтому наличие надежной системы распространения для них является обязательным для любого профессионала в этой области.

Anaconda упрощает развертывание пакетов и управление ими. Кроме того, у него есть множество инструментов, которые могут помочь вам в сборе данных с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения.

С Anaconda вы можете легко настраивать среды Conda, управлять ими и делиться ими. Кроме того, при использовании Anaconda вы можете развернуть любой необходимый проект несколькими щелчками мыши.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Зачем использовать Анаконду?

Есть много преимуществ использования Anaconda, и наиболее заметными из них являются следующие:

• Anaconda бесплатна и имеет открытый исходный код. Это означает, что вы можете использовать его, не тратя денег.
• В секторе науки о данных Anaconda является основным продуктом отрасли. Он также имеет открытый исходный код, что сделало его широко популярным. Если вы хотите стать профессионалом в области обработки данных, вы должны знать, как использовать Anaconda для Python, потому что каждый рекрутер ожидает, что вы обладаете этим навыком. Это необходимо для науки о данных.
• Он имеет более 1500 пакетов Python и R для обработки данных, поэтому вы не столкнетесь с проблемами совместимости при совместной работе с другими. Например, предположим, что ваш коллега отправляет вам проект, для которого требуются пакеты с именами A и B, но у вас есть только пакет A. Без пакета B вы не сможете запустить проект. Anaconda снижает вероятность таких ошибок. Вы можете легко совместно работать над проектами, не беспокоясь о проблемах совместимости.
• Это дает вам бесшовную среду, которая упрощает развертывание проектов. Вы можете развернуть любой проект всего несколькими щелчками мыши и командами, управляя остальными.
• Anaconda имеет процветающее сообщество специалистов по обработке и анализу данных и машинного обучения, которые регулярно ее используют. Если вы столкнулись с проблемой, скорее всего, сообщество уже ответило на нее. С другой стороны, вы также можете спросить людей в сообществе о проблемах, с которыми вы там сталкиваетесь, это очень полезное сообщество, готовое помочь новым ученикам.
• С Anaconda вы можете легко создавать и обучать модели машинного обучения и глубокого обучения, поскольку он хорошо работает с популярными инструментами, включая TensorFlow, Scikit-Learn и Theano.
• Вы можете создавать визуализации с помощью Bokeh, Holoviews, Matplotlib и Datashader при использовании Anaconda.
• Anaconda работает со всеми основными библиотеками Python, включая Dask, Pandas, NumPy и Numba, которые позволяют быстро и масштабируемо анализировать данные.

Как установить Анаконду?

Наше руководство по Python Anaconda было бы неполным, если бы мы не рассказали об установке. Вы можете скачать Anaconda для своей системы с официального сайта Anaconda .

На момент написания нашего руководства по Python Anaconda Anaconda предлагает индивидуальный план для Python 3.8. Вам следует загрузить версию, которая соответствует совместимости вашего устройства, поскольку Anaconda доступна как для 64-разрядных, так и для 32-разрядных машин.

После завершения загрузки откройте программу установки download.exe и нажмите кнопку «Далее». Установщик попросит вас прочитать соглашение, и вам нужно будет нажать «Я согласен», чтобы продолжить.

В следующем окне установщик спросит вас, хотите ли вы загрузить программное обеспечение для всех пользователей или только для себя. Обратите внимание: если вы хотите установить Anaconda для всех пользователей, вам потребуются права администратора, что может усложнить задачу.

В следующем разделе программа установки запрашивает у вас место назначения программного обеспечения. Здесь вы можете выбрать место, где вы хотите установить Anaconda.

Теперь установщик позволяет вам добавить Anaconda в переменную среды PATH вашего компьютера и зарегистрироваться в качестве основной системы Python 3.8. Добавляя его в PATH, вы гарантируете, что он будет найден раньше другого установщика. Теперь вы можете нажать кнопку «Установить» и начать процесс установки.

После того, как установщик завершит извлечение Anaconda и связанных с ней файлов, вам нужно будет нажать кнопку «Далее», после чего установщик сообщит вам о PyCharm.

После этого окна процесс установки завершен. Вы можете нажать кнопку «Готово», чтобы завершить задачу, или узнать больше об Anaconda Cloud в последнем окне программы установки.

Действия после установки

После завершения установки вы можете выполнить поиск Anaconda в своей системе, который покажет вам следующие файлы:

• Подсказка Анаконды
• Блокнот Юпитера
• Приглашение Anaconda Powershell
• Среда разработки Spyder
• Анаконда Навигатор

Теперь перейдите в командную строку и введите «Блокнот Jupyter», чтобы открыть панель инструментов Jupyter.

В правом верхнем углу меню вы найдете возможность создать новый блокнот. В своей новой записной книжке вы можете выполнить одно или несколько операторов одновременно и приступить к работе.

Как использовать Anaconda для Python

Теперь, когда мы обсудили все основы в нашем руководстве по Python Anaconda, давайте обсудим некоторые основные команды, которые вы можете использовать, чтобы начать использовать этот менеджер пакетов.

Список всех сред

Чтобы начать использовать Anaconda, вам нужно посмотреть, сколько сред Conda присутствует на вашем компьютере.

список конвертов conda

В нем будут перечислены все доступные среды Conda на вашем компьютере.

Создание новой среды

Вы можете создать новую среду Conda, перейдя в нужный каталог и используя эту команду:

conda create -n <имя_вашей_среды>

Вы можете заменить <your_environment_name> именем вашей среды. После ввода этой команды conda спросит вас, хотите ли вы продолжить, на что вы должны ответить y:

продолжить ([y])/n)?

С другой стороны, если вы хотите создать среду с определенной версией Python, вам следует использовать следующую команду:

conda create -n <your_environment_name> python=3.6

Точно так же, если вы хотите создать среду с определенным пакетом, вы можете использовать следующую команду:

conda create -n <имя_вашей_среды> имя_пакета

Здесь вы можете заменить pack_name на имя пакета, который хотите использовать.

Если у вас есть файл .yml, вы можете использовать следующую команду для создания новой среды Conda на основе этого файла:

conda env create -n <имя_вашей_среды> -f ​​<имя_файла>.yml

Мы также обсудили, как вы можете экспортировать существующую среду Conda в файл .yml позже в этой статье.

Активация среды

Вы можете активировать среду Conda с помощью следующей команды:

conda активировать <environment_name>

Вы должны активировать среду, прежде чем начать работать над ней. Кроме того, замените термин <environment_name> именем среды, которую вы хотите активировать. С другой стороны, если вы хотите деактивировать среду, используйте следующую команду:

конда деактивировать

Установка пакетов в среде

Теперь, когда у вас есть активированная среда, вы можете установить в нее пакеты с помощью следующей команды:

conda установить <pack_name>

Замените термин <pack_name> именем пакета, который вы хотите установить в своей среде Conda при использовании этой команды.

Обновление пакетов в среде

Если вы хотите обновить пакеты, присутствующие в определенной среде Conda, вы должны использовать следующую команду:

обновление конды

Приведенная выше команда обновит все пакеты, присутствующие в среде. Однако, если вы хотите обновить пакет до определенной версии, вам нужно будет использовать следующую команду:

conda install <имя_пакета>=<версия>

Экспорт конфигурации среды

Предположим, вы хотите поделиться своим проектом с кем-то еще (коллегой, другом и т. д.). Хотя вы можете поделиться каталогом на Github, в нем будет много пакетов Python, что сделает процесс передачи очень сложным. Вместо этого вы можете создать .yml-файл конфигурации среды и поделиться им с этим человеком. Теперь они могут создать среду, подобную вашей, с помощью файла .yml.

Для экспорта среды в файл .yml вам сначала нужно активировать его и выполнить следующую команду:

conda env export > <имя_файла>.yml

Человек, с которым вы хотите поделиться средой, должен использовать только экспортированный файл с помощью команды «Создание новой среды», которой мы поделились ранее.

Удаление пакета из среды

Если вы хотите удалить пакет из определенной среды Conda, используйте следующую команду:

conda remove -n <env_name> <package_name>

С другой стороны, если вы хотите удалить пакет из активированной среды, вам придется использовать следующую команду:

conda удалить <package_name>

Удаление среды

Иногда вам нужно не добавлять новую среду, а удалить ее. В таких случаях вы должны знать, как удалить среду Conda, что вы можете сделать с помощью следующей команды:

conda env remove –name <env_name>

Приведенная выше команда сразу удалит среду Conda.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Последние мысли

Вот оно, наше подробное руководство по Python Anaconda. Начать работу с Anaconda довольно просто. Однако, когда вы начнете использовать этот инструмент, вы должны быть знакомы с основами Python и программирования.

Если вы хотите узнать больше о науке о данных, вот несколько дополнительных ресурсов для чтения:

• Как специалисту по данным легко использовать ScRapy на ноутбуке Python
• 7 преимуществ использования Python для науки о данных
• Анализ данных с использованием Python [Все, что вам нужно знать]

С другой стороны, если вы хотите получить более индивидуальный опыт обучения, мы рекомендуем пройти курс по науке о данных. Вы будете учиться у отраслевых экспертов с помощью заданий, лекций в прямом эфире и видео во время прохождения курса по науке о данных.