Анаконда для питона это

Содержание
  1. Развертываем Anaconda – дистрибутив Python для data science
  2. Anaconda – обширный пакет для data science с открытым исходным кодом и сообществом в 6 млн пользователей.
  3. Установка Anaconda
  4. Поиск и установка приложений
  5. Больше об Anaconda Python
  6. Дистрибутив Anaconda
  7. Отличия от базовых инструментов в среде разработки Python
  8. Графический интерфейс Navigator
  9. Менеджер пакетов Conda
  10. Обновление установленных в среде разработки пакетов для Python
  11. Облако Anaconda Cloud
  12. Перевод интерфейса Anaconda на русский язык
  13. Знакомство с Anaconda: что это такое и как установить
  14. Простое руководство по Anaconda и его установке на Ubuntu 16.04 (64-bit).
  15. Что такое Anaconda?
  16. Как возникла Anaconda?
  17. Простая установка
  18. Шаг 1: скачивание bash-скрипта Anaconda
  19. Шаг 2: проверка целостности
  20. Шаг 3: запуск bash-скрипта
  21. Шаг 4: установка криптографических библиотек
  22. Шаг 5: подтверждение папки
  23. Шаг 6: активация и проверка
  24. Начало работы с Anaconda
  25. Первая программа на Python: Hello, Anaconda!
  26. Откройте Navigator
  27. Запустите Python в Spyder IDE
  28. Закройте Spyder
  29. Запустите Python в Jupyter Notebook
  30. Закройте Jupyter Notebook
  31. Закройте Navigator
  32. Напишите программу на Python с помощью Anaconda Prompt или терминала
  33. Откройте Anaconda Prompt
  34. Запустите Python
  35. Напишите программу на Python
  36. Выйдите из Python
  37. Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью
  38. Начало работы с Anaconda на Python
  39. Так почему же Анаконда?
  40. Установка Anaconda
  41. Создание сред с помощью Conda
  42. Управление пакетами через Conda
  43. Сохранение и загрузка среды
  44. Сохранение, перечисление, совместное использование и удаление сред
  45. Сохранение и совместное использование сред
  46. Перечисление Сред
  47. Удаление Сред

Развертываем Anaconda – дистрибутив Python для data science

Anaconda – обширный пакет для data science с открытым исходным кодом и сообществом в 6 млн пользователей.

Как и многие другие, однажды я начал свой путь в быстро растущей сфере науки о данных. Когда проходил курсы по языкам программирования R и Python на Udemy, я скачивал и устанавливал нужные приложения независимо друг от друга. Столкнувшись с трудностями установки data science пакетов вроде NumPy и Matplotlib и пытаясь «подружить» различные зависимости, я и узнал о дистрибутиве Anaconda для Python.

Пакет легко скачать и установить, имеется поддержка Linux, MacOS и Windows. Мне нравится, как Anaconda облегчает новым пользователям первые шаги.

В дистрибутив входит более 1000 пакетов для работы с данными, а также пакет Conda вместе с системой управления виртуальной средой. Благодаря этому отпадает необходимость устанавливать каждую библиотеку по отдельности. Как отмечено на сайте Anaconda, «Пакеты для Python и R в репозитории Anaconda настраиваются и компилируются в нашей безопасной среде, так что вы получаете оптимизированные исполняемые файлы, которые просто работают на вашей системе».

Я советую использовать Anaconda Navigator — десктопный графический интерфейс (GUI), предоставляющий доступ ко всем приложениям в дистрибутиве, включая RStudio, iPython, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder, Glue, и Orange. Среда исполнения по умолчанию — Python 3.6, но вы можете с легкостью установить Python 3.5, Python 2.7 или R. Документация невероятно подробная, а дополнительную поддержку можно получить от замечательного сообщества пользователей.

Установка Anaconda

Чтобы установить Anaconda на мой ноутбук (Linux, Core i3 с 4Гб RAM), я скачал установщик Anaconda 5.1 для Linux и запустил для файла проверку хеш-суммы md5sum :

Дальше я последовал инструкциям в документации. Там предписывали запустить следующую bash-команду (даже если ваша командная оболочка — не Bash):

После установки запустил Anaconda Navigator с помощью следующей команды:

Каждый раз при запуске Anaconda Navigator проверяет наличие новых версий и предлагает их установить.

Anaconda успешно обновилась, возвращаться к командной строке не понадобилось. Первый запуск Anaconda был несколько медленным. Учитывая обновления, на то, чтобы приступить, ушло еще несколько минут. Обновления можно также запустить вручную при помощи следующей команды:

Поиск и установка приложений

Запустив Navigator, я смог исследовать разнообразие приложений, поставляющихся с Anaconda Distribution. Согласно документации, версия Anaconda для Python 3.6 (64 бита) поддерживает 499 пакетов. Первым приложением, с которым я ознакомился, было Jupyter QtConsole. Его простой в использовании GUI поддерживает встроенные графики и подсветку синтаксиса.

Jupyter Notebook уже включен в дистрибутив, поэтому в отдельной установке нет нужды (в отличие от других сред разработки Python, которыми мне приходилось пользоваться).

С RStudio я уже был знаком. Этот инструментарий не установлен по умолчанию, но добавляется одним кликом мыши, как и целый ряд других приложений: JupyterLab, Orange, Glue, Spyder и т.д.

Одно из преимуществ дистрибутива Anaconda – возможность настроить несколько сред разработки. Например, если я захочу создать среду c Python 2.7 вместо дефолтной версии Python 3.6, я введу в консоли:

Conda позаботится об установке. Чтобы ее запустить, введите в терминале:

Выберите среду py27 из выпадающего списка «Приложения на» в Anaconda GUI.

Больше об Anaconda Python

Информации об Anaconda очень много. Если желаете глубже изучить ее инструментарий, можно начать со списка ресурсов на этой странице и с данного форума.

Источник

Дистрибутив Anaconda

Среда разработки Anaconda является дистрибутивом языков программирования Python и R для научных вычислений (научные данные, приложения машинного обучения, крупномасштабная обработка данных, прогнозная аналитика и т.д.), что направлено на упрощение управления пакетами и их развертывания. Версии пакетов управляются системой управления пакетами conda. Дистрибутив Anaconda включает в себя пакеты data-science, подходящие для Windows, Linux и MacOS.

Дистрибутив Anaconda поставляется с более чем 1500 пакетами, а также пакетом conda и менеджером виртуальной среды. Он также включает в себя графический интерфейс, Anaconda Navigator, в качестве графической альтернативы интерфейсу командной строки (CLI).

Читайте также:  К чему снятся змеи в чистой прозрачной воде

Отличия от базовых инструментов в среде разработки Python

Большая разница между conda и менеджером пакетов pip заключается в том, как управляются зависимости пакетов, что является проблемой для научных данных в Python и причиной существования conda.

Когда pip устанавливает пакет, он автоматически устанавливает все зависимые пакеты Python, не проверяя, конфликтуют ли они с ранее установленными пакетами. Он установит пакет и любые его зависимости независимо от состояния существующей сборкой. Из-за этого пользователь с рабочей сборкой, например, Google Tensorflow, может обнаружить, что она перестает работать, используя pip для установки другого пакета, который требует другой версии зависимой библиотеки numpy, чем та, которая используется Tensorflow. В некоторых случаях может показаться, что пакет работает, но дает различные результаты в деталях.

Напротив, conda анализирует текущую среду, включая все установленные в настоящее время, и вместе с любыми указанными ограничениями версии (например, пользователь может пожелать иметь версию Tensorflow 2,0 или выше), разрабатывает способ установки совместимого набора зависимостей и показывает предупреждение, если это невозможно сделать.

Пакеты с открытым исходным кодом могут устанавливаться отдельно из репозитория Anaconda, Anaconda Cloud, или собственного частного репозитория или зеркала, используя команду conda install. Anaconda Inc компилирует и собирает все пакеты в репозитории Anaconda, а также предоставляет двоичные файлы для Windows 32/64 бит, Linux 64 бит и macOS 64-бит. Все, что доступно на PyPI, может быть установлено в среду conda с помощью pip, и conda будет отслеживать, что он установил сам и что pip установил.

Графический интерфейс Navigator

По умолчанию в Anaconda Navigator доступны следующие приложения:

Менеджер пакетов Conda

Conda является менеджером пакетов и системой управления средой разработки языков программирования Python и R, которая устанавливает, запускает и обновляет пакеты и их зависимости. Он был создан для программ Python, но он может упаковывать и распространять программное обеспечение для любого языка (например, R ), включая многоязычные проекты. Пакет conda и менеджер среды включены во все версии Anaconda, Miniconda, и Anaconda Repository.

Обновление установленных в среде разработки пакетов для Python

Обновить пакеты среды разработки для Python можно с помощью conda. Просто запустите «Anaconda Prompt» и там напишите «conda update anaconda», будет задан вопрос действительно ли хотите обновить и ответ да или нет, если да вводим y, если нет n. Для обновления Spyder необходимо там же написать «conda update spyder». Также можно написать и «conda update python». Однако, после двух последних команд, не помешало бы еще раз использовать первую, то есть вновь проверить обновления дистрибутива anaconda.

Облако Anaconda Cloud

Перевод интерфейса Anaconda на русский язык

Настройки языка интерфейса Anaconda (точнее среды разработки Spyder) доступны в меню Tools / Preferences и далее вкладка Advances Settings. Если в пункте Language нет русского языка, значит он был отключен из-за низкого процента перевода. Включить русский язык можно отредактировав файл base.py, который находится \Anaconda3\Lib\site-packages\spyder\config или \Anaconda3\pkgs\spyder-4.1.4-py38_0\Lib\site-packages\spyder\config, где spyder-4.1.4-py38_0 может отличаться, если используется более новая версия. Там необходимо найти строку DISABLED_LANGUAGES = [‘hu’, ‘ru’, ‘pl’] и убрать из неё ru.

Язык: Русский
Лицензия:
BSD

Протестировано на ОС: Windows 7 x64, Windows 10 x64

Скачать Anaconda на русском языке можно по одной из ссылок ниже:

Внимание, резервная копия обновляется очень редко, так как нужна на случай удаления дистрибутива с официального сайта.

Источник

Знакомство с Anaconda: что это такое и как установить

Простое руководство по Anaconda и его установке на Ubuntu 16.04 (64-bit).

May 21, 2019 · 4 min read

Что такое Anaconda?

Перед тем, как изучать Anaconda, рассмотрим Conda.

Цитируем определение Conda с официального блога:

Conda — это менеджер пакетов с открытым кодом и система управления средой, которая работает на Windows, macOS и Linux.

Conda проста в установке, выполнении и обновлении пакетов и зависимостей. Conda легко создает, сохраняет, загружает и переключается между средами на локальном компьютере.

Возникает вопрос: почему вдруг речь зашла о Conda? Все мы знаем, что это система управления пакетами, которая используется для установки и управления пакетов приложений, написанных на Python.

Система имеет и свои ограничения. Ей можно пользоваться только для пакетов Python.

pip работает с Python и пренебрегает зависимостями из не-Python библиотек (HDF5, MKL, LLVM), в исходном коде которых отсутствует файл установщика.

Проще говоря, pip – это менеджер пакетов, который облегчает установку, обновление и удаление пакетов Python. Он работает с виртуальными средами Python.

Conda – это менеджер пакетов для любого программного обеспечения (установка, обновление, удаление). Он работает с виртуальными системными средами.

Кроме того, Conda создает виртуальную среду.

Как возникла Anaconda?

Conda написан на чистом Python, что облегчает его использование в виртуальных средах Python. Кроме того, Conda подходит для библиотек С, пакетов R, Java и т.д.

Он устанавливает двоичные системы. Инструмент conda build создает пакеты из исходного кода, а conda install выполняет установку из пакетов сборки Conda.

Conda является менеджером пакетов для Anaconda — дистрибутива Python, предоставляемого Continuum Analytics. Емкое описание Anaconda следующее:

Anaconda — это дистрибутивы Python и R. Он предоставляет все необходимое для решения задач по анализу и обработке данных (с применимостью к Python).

Anaconda — это набор бинарных систем, включающий в себя Scipy, Numpy, Pandas и их зависимости.

Читайте также:  Она скорпион в год змеи

Scipy — это пакет статистического анализа.

Numpy — это пакет числовых вычислений.

Pandas — уровень абстракции данных для объединения и преобразования данных.

Anaconda полезна тем, что объединяет все это в единую систему.

Двоичная система Anaconda — это установщик, который собирает все пакеты с зависимостями внутри вашей системы.

Простая установка

Установка файлов иногда превращается в сущий ад. Но Anaconda куда проще, чем кажется. Я предпочитаю Ubuntu, поскольку здесь установка зависит от выполнения пары команд и хорошего сетевого подключения. Поэтому все становится еще проще. Вот дальнейшие шаги для установки Anaconda.

(Данный процесс подойдет только для 64-битных компьютеров).

Шаг 1: скачивание bash-скрипта Anaconda

Скачать последнюю версию bash-скрипта установщика Anaconda можно с официального сайта. Это можно сделать через выполнение команды curl. Если в вашей системе не установлен curl, то скачайте его через следующую команду.

Перейдите в папку /tmp.

После установки curl выполните следующую команду:

Размер файла — порядка 500 МБ, поэтому установка обычно занимает несколько минут. Пожалуйста, дождитесь полного скачивания файла.

Этот скриншот был сделан после скачивания скрипта. Убедитесь в стабильности сетевого подключения. В противном случае могут возникнуть ошибки при скачивании.

Шаг 2: проверка целостности

Для проверки целостности данных установщика воспользуемся криптографическим алгоритмом хеширования под названием SHA-2 (алгоритм безопасного хеширования).

Контрольная сумма генерируется следующей строкой после выполнения команды.

Шаг 3: запуск bash-скрипта

Мы почти закончили. Пакет загрузился. Теперь осталось запустить скрипт через нужную команду.

Шаг 4: установка криптографических библиотек

Это часть предыдущего процесса. Установщик спрашивает у пользователя, хочет ли он установить все криптографические библиотеки. Введите yes и можете продолжать. Ориентируйтесь по скриншоту ниже – вы увидите примерно ту же информацию.

Шаг 5: подтверждение папки

Последним и итоговым шагом является подтверждение папки, куда будут выгружаться все пакеты Anaconda. Укажите путь, нажмите Enter и готово! Anaconda начнет творить чудеса, устанавливая все, что вам нужно!

Шаг 6: активация и проверка

Для активации установки нужно получить файл

/.bashrc через следующую команду:

Вы увидите данные по всем пакетам, доступным с установкой Anaconda.

Источник

Начало работы с Anaconda

Дистрибутив Anaconda включает conda и Anaconda Navigator, а также Python и сотни пакетов, используемых в научных вычислениях. При установке Anaconda все эти элементы также устанавливаются.

Conda работает в командной строке так же, как Anaconda Prompt в Windows и терминал в macOS и Linux.

Navigator — это настольная программа с пользовательским интерфейсом, с помощью которой можно запускать приложения и легко управлять пакетами conda, средами и каналами, не прибегая к командам командной строки.

Можете попробовать conda и Navigator, чтобы решить, что лучше подходит именно вам для управления пакетами и средами. Между ними даже можно переключаться — результат работы из одной программы будет виден во второй.

Выполните простые упражнения в Navigator и командной строке, чтобы решить, что подходит больше.

Первая программа на Python: Hello, Anaconda!

Используйте Anaconda Navigator для запуска приложения. Затем создайте и запустите простую программу на Python с помощью Spyder и Jupyter Notebook.

Откройте Navigator

Windows

Откройте приложение Anaconda Navigator в меню Пуск.

macOS

Откройте Launchpad и кликните по иконке Anaconda Navigator.

Linux

Запустите Python в Spyder IDE

Главный экран Navigator показывает приложения, которые можно запустить.

Если Spyder уже установлен, переходите к следующему пункту.

Закройте Spyder

В меню выберите «Spyder — Закрыть Spyder» (на macOS: «Python — Закрыть Spyder»).

Запустите Python в Jupyter Notebook

Если Jupyter Notebook уже установлен, переходите к следующему пункту.

Закройте Jupyter Notebook

Закройте Navigator

В меню выберите Anaconda Navigator — Закрыть Anaconda-Navigator

Напишите программу на Python с помощью Anaconda Prompt или терминала

Откройте Anaconda Prompt

Windows
В меню Пуск найдите и откройте Anaconda Prompt

macOS
Откройте Launchpad и кликните на окно терминала

Linux
Откройте окно терминала

Запустите Python

В Anaconda Prompt (терминале — в Linux или macOS) введите python и нажмите Enter.

>>> в начале строки значит, что Python запущен.

Напишите программу на Python

Введите print(«Hello Anaconda!») и нажмите Enter.

После нажатия программа запустится. На экран выведется «Hello Anaconda!». Вы официально начали программировать на Python!

Выйдите из Python

На Windows используйте сочетание CTRL-Z и нажмите Enter. На macOS или Linux введите exit() и нажмите Enter.

По желанию: запустите Spyder или Jupyter Notebook из командной строки.

Jupyter Notebook должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator. Закройте его по тому же принципу.

Появились вопросы? Задайте на Яндекс Кью

У блога есть сообщество на Кью >> Python Q 7 900 5 825 ₽/мес.

Источник

Начало работы с Anaconda на Python

В этой статье мы будем устанавливать Anaconda, управлять пакетами python, создавать отдельные среды conda и делиться ими через файл conda YAML. Мы рассмотрим большинство из этих тем в следующем порядке:

Вы, вероятно, уже установили Python и будете задаваться вопросом, зачем вам это вообще нужно. Во-первых, поскольку Anaconda поставляется с кучей пакетов datascience, вы будете готовы начать работать с данными. Во-вторых, использование conda для управления вашими пакетами и средами уменьшит будущие проблемы, связанные с различными библиотеками, которые вы будете использовать.

Читайте также:  Самая красивая ядовитая змея в мире

В большинстве реальных проектов по науке о данных широко используются пакеты и среды на основе conda, и я лично предпочитаю установку и обслуживание пакетов на основе conda проекта, а затем установку и обслуживание непосредственно пакетов на основе PIP.

Так почему же Анаконда?

Anaconda — это дистрибутив пакетов, созданных для datascience. Он поставляется с conda, пакетом и менеджером среды. Обычно мы использовали conda для создания сред для изоляции наших проектов, использующих разные версии Python и/или разные версии пакетов.

Мы также используем его для установки, удаления и обновления пакетов в наших проектных средах. Когда вы загружаете Anaconda в первый раз, она поставляется с conda, Python и более чем 150 научными пакетами и их зависимостями.

Anaconda — это довольно большая загрузка (

500 МБ), потому что она поставляется с наиболее распространенными пакетами datascience в Python, для людей, которые консервативны в отношении дискового пространства, есть также Miniconda, меньший дистрибутив, который включает только conda и Python.

Вы все еще можете установить любой из доступных пакетов с помощью conda, который по умолчанию поставляется со стандартной версией. Conda-это программа, которую мы будем использовать исключительно из командной строки.

Установка Anaconda

Anaconda доступна для Windows, Mac OS X и Linux. Вы можете найти инструкции по установке по ссылке https://www.continuum.io/downloads. Если у вас уже установлен Python на вашем компьютере, это ничего не сломает. Вместо этого Python по умолчанию, используемый вашими скриптами и программами, будет тем, который поставляется с Anaconda.

Выберите версию Python 3.5, вы можете установить Python 2 версии позже. Кроме того, выберите 64-разрядный установщик, если у вас есть 64-разрядная операционная система, в противном случае используйте 32-разрядный установщик.

После установки вы автоматически попадаете в среду conda по умолчанию со всеми установленными пакетами, которые вы можете увидеть ниже. Вы можете проверить свою собственную установку, введя список conda в свой терминал.

Создание сред с помощью Conda

При создании среды вы можете указать, какую версию Python установить в этой среде. Это полезно, когда вы работаете с кодом как в Python 2.x, так и в Python 3.x. Чтобы создать среду с определенной версией Python, сделайте что-то вроде:

Когда вы находитесь в среде, вы увидите имя среды в приглашении терминала. Что-то вроде:

По умолчанию в среде установлено всего несколько пакетов, плюс те, которые вы установили при ее создании. Вы можете проверить это с помощью команды condalist.

Установка пакетов в среде происходит так же, как мы видели ранее:

Только на этот раз конкретные пакеты, которые вы устанавливаете, будут доступны только тогда, когда вы находитесь в среде. Чтобы выйти из окружения, введите в OSX/Linux:

Управление пакетами через Conda

После установки Anaconda управление пакетами становится довольно простым. Чтобы установить пакет, введите:

Например, чтобы установить numpy, введите:

Сохранение и загрузка среды

Вы можете установить несколько пакетов одновременно. Что — то вроде:

conda install numpyscipy pandas

Эта команда установит все эти пакеты одновременно. Также можно указать, какую версию пакета вы хотите, добавив номер версии, например:

Conda также автоматически устанавливает зависимости для вас. Например, пакет scipy зависит от numpy, так как он использует и требует numpy. Итак, если вы устанавливаете только scipy conda, install scipy Conda также установит numpy, если он еще не установлен.

Большинство команд довольно интуитивно понятны. Для удаления используйте:

Чтобы обновить пакет:

Если вы хотите обновить все пакеты в среде, что часто бывает полезно, используйте:

И, наконец, чтобы перечислить установленные пакеты:

Если вы не знаете точного названия пакета, который ищете, вы можете попробовать выполнить поиск с помощью:

Например, если вы хотите установить пакет, который читает и записывает файлы excel, но не уверены в точном имени пакета.вы можете попробовать поискать ключевое слово excel:

Он возвращает список доступных пакетов excelwriter с соответствующим именем пакета, которое я лично рекомендую, XlsxWriter.

Сохранение, перечисление, совместное использование и удаление сред

Сохранение и совместное использование сред

Действительно полезная функция-совместное использование сред, чтобы другие могли установить все пакеты, используемые в вашем коде, с правильными версиями. Вы можете сохранить пакеты в файл YAML с помощью condaenvexport>environment.yaml

Первая часть записывает все пакеты в среде, включая версию Python. Выше вы можете увидеть имя среды и все зависимости (вместе с версиями) перечислены. Вторая часть команды экспорта >environment.yaml
записывает экспортированный текст в файл YAML environment.yaml. Теперь этот файл можно использовать совместно, и другие смогут создать ту же среду, которую вы использовали для проекта.

Чтобы создать среду из файла среды, используйте:

condaenv create-f environment.yaml

Это создаст новую среду с тем же именем, указанным в environment.yaml.

Перечисление Сред

Если вы забыли, как называются ваши среды (это иногда случается со мной), используйте condaenvlist,
чтобы перечислить все созданные вами среды. Вы должны увидеть список сред, рядом с той средой, в которой вы сейчас находитесь, будет звездочка. Среда по умолчанию, используемая, когда вы не находитесь в ней, называется корневой.

Удаление Сред

Если есть среды, которые вы больше не используете, вы можете их удалить с помощью condaenv remove-n env_name

Источник

Интересные факты и лайфхаки
Adblock
detector