что такое анаконда питон
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.
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.
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.
Инструкция по Anaconda & Conda. Как управлять и настроить среду для Python?
Среды Conda помогает управлять зависимостями и изолировать проекты. Также среды conda не зависят от языка, т.е. они поддерживают языки, отличные от Python.
В этом руководстве мы рассмотрим основы создания и управления средами Conda для Python
Conda vs. Pip vs. Venv — в чем разница?
venv создает изолированные среды только для разработки на Python, а conda может создавать изолированные среды для любого поддерживаемого языка программирования.
Примите во внимание, что pip устанавливает только пакеты Python из PyPI, с помощью conda можно
Что такое Anaconda? Обо всем по порядку…
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.
Что такое Анаконда Навигатор?
Anaconda Navigator — это графический интерфейс пользователя на рабочем столе (GUI), включенный в дистрибутив Anaconda, который позволяет запускать приложения и легко управлять пакетами, средами и каналами conda без использования команд командной строки. Навигатор может искать пакеты в Anaconda Cloud или в локальном репозитории Anaconda. Он доступен для Windows, MacOS и Linux.
Зачем использовать Навигатор?
Для запуска многие научные пакеты зависят от конкретных версий других пакетов. Исследователи данных часто используют несколько версий множества пакетов и используют несколько сред для разделения этих разных версий.
Программа командной строки conda является одновременно менеджером пакетов и менеджером среды. Это помогает специалистам по данным гарантировать, что каждая версия каждого пакета имеет все необходимые зависимости и работает правильно.
Navigator — это простой и удобный способ работы с пакетами и средами без необходимости вводить команды conda в окне терминала. Вы можете использовать его, чтобы найти нужные вам пакеты, установить их в среде, запустить пакеты и обновить их — все в Navigator.
Почему Вам могут потребоваться несколько сред Python?
Когда Вы начинаете изучать Python, Вы устанавливаете самую новую версию Python с последними версиями библиотек (пакетов), которые Вам нужны или с которыми Вы хотите поэкспериментировать.
Когда Вы постигните азы Python и загрузите приложения Python из GitHub, Kaggle или других источников. Этим приложениям могут потребоваться другие версии библиотек (пакетов) Python, чем те, которые Вы в настоящее время используете (прошлые версии пакетов или прошлые версии Python).
В этом случае Вам необходимо настроить различные среды.
Помимо этой ситуации, есть и другие варианты использования, когда могут оказаться полезными дополнительные среды:
Каналы — это места хранилищ, где Conda ищет пакеты. Каналы существуют в иерархическом порядке. Канал с наивысшим приоритетом является первым, который проверяет Conda в поисках пакета, который вы просили. Вы можете изменить этот порядок, а также добавить к нему каналы (и установить их приоритет).
Рекомендуется добавлять канал в список каналов как элемент с самым низким приоритетом. Таким образом, вы можете включить «специальные» пакеты, которые не являются частью тех, которые установлены по умолчанию (каналы
Continuum). В результате вы получите все пакеты по умолчанию — без риска перезаписи их по каналу с более низким приоритетом — И тот «специальный», который вам нужен.
Создание новой среды в Anaconda Navigator
Для создания новой среды, нажимаем пункт Environments, а затем Create:
Далее указываем наименование среды и выбираем версию Python:
Добавление нового канала в Anaconda Навигаторе
Как начать работу в новой среде Conda?
Итак, Вы создали среду, указали дополнительные каналы, установили необходимые пакеты (библиотеки). Теперь необходимо в Анаконда Навигаторе перейти на вкладку Home и инсталлировать в определенную среду те компоненты, которые Вы хотите использовать.
Например, последовательно установим 2 компонента Jupyter Notepad и Spyder. Для компонентов также имеются каналы, откуда скачиваются для инсталляции ПО.
После инсталляции станут доступны кнопки Launch — Запустить компонент для работы в среде.
Запустим для примера Spyder:
Настройка среды для Spyder
1. Настройка интерпретатора
Настройка директории
Как открыть Jupyter Notebook в новой среде MyNewEnvironmentName
Для того, чтобы запустить Jupyter Notebook в созданной среде MyNewEnvironmentName, в пуске находим Anaconda3 и запускаем блокнот с названием среды:
Появится консольное окошко — это движок Jupyter Notebook, который работает в фоновом режиме:
В Jupyter запускаем Python 3:
Для того, чтобы убедиться в какой среде мы работаем, можно вбить ряд команд (ниже приведен текст этих команд для Python 3):
Узнать среду, в которой работает Jupyter Notebook:
Получить список модулей, доступных в Env:
Anaconda3 Prompt cmd Conda Command — Запуск команд через консоль
Для того, чтобы использовать команды conda через командную строку (cmd), необходимо запустить программу Anaconda Prompt (Anaconda3)
Можете набрать две команды (в качестве проверки работы conda):
Установка новой библиотеки (пакета) в среду
Пакеты управляются отдельно для каждой среды. Изменения, которые вы вносите в пакеты, применяются только к активной среде.
Исполняемые файлы в среде Conda
Видео по Anaconda Youtube
Использование Anaconda с Doker
Anaconda со своей изолированной средой для пакетов Data Science Python и технологией контейнеров Docker создает отличную комбинацию для масштабируемых, воспроизводимых и переносимых развертываний данных.
Вы можете использовать Anaconda с Docker для создания контейнеров и обмена вашими приложениями для обработки данных внутри вашей команды. Совместные рабочие процессы по обработке данных с Anaconda и Docker максимально упрощают переход от разработки к развертыванию.
Jupyter Notebook: цифровая лабораторная тетрадь
Для обеспечения воспроизводимости исследований необходимо регистрировать все, что вы делаете. Это достаточно обременительно, особенно если вы просто хотите просто поэкспериментировать и выполнить специальный анализ.
Отличный инструмент для экспериментов — Jupyter Notebook. Интерактивный интерфейс программирования позволяет мгновенно проверять действия, выполняемые кодом, благодаря чему можно создавать алгоритмы шаг за шагом. Более того, вы можете использовать ячейки Markdown для записи своих идей и выводов одновременно с кодом.
Conda
Управление пакетами, зависимостями и средой для любого языка — Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C / C ++, FORTRAN и других.
Conda — это система управления пакетами с открытым исходным кодом и система управления средой, работающая в Windows, macOS и Linux. Conda быстро устанавливает, запускает и обновляет пакеты и их зависимости. Conda легко создает, сохраняет, загружает и переключается между средами на вашем локальном компьютере. Он был создан для программ Python, но он может упаковывать и распространять программное обеспечение для любого языка.
Conda как менеджер пакетов поможет вам найти и установить пакеты. Если вам нужен пакет, для которого требуется другая версия Python, вам не нужно переключаться на другой менеджер среды, потому что conda также является менеджером среды. С помощью всего лишь нескольких команд вы можете настроить совершенно отдельную среду для запуска этой другой версии Python, продолжая при этом запускать вашу обычную версию Python в обычной среде.
В конфигурации по умолчанию conda может устанавливать и управлять тысячами пакетов на repo.anaconda.com, которые создаются, проверяются и поддерживаются Anaconda.
Conda может быть объединена с системами непрерывной интеграции, такими как Travis CI и AppVeyor, чтобы обеспечить частое автоматическое тестирование вашего кода.
Пакет conda и менеджер среды включены во все версии Anaconda и Miniconda.
Команды Conda
Управление Conda и Anaconda
Убедитесь, что conda установлена, проверьте версию #
Обновление пакета conda и менеджера среды
Обновите метапакет анаконды (anaconda)
Управление средами — Managing Environments
Получить список всех моих окружений. Активная среда показана с *
Создать среду и установить программу (ы)
Активируйте новую среду, чтобы использовать ее
Дезактивировать окружающую среду
Создайте новую среду, укажите версию Python
Сделать точную копию окружения
Сохранить текущую среду в файл
Загрузить среду из файла
Управление Python
Проверьте версии Python, доступные для установки
Установите другую версию Python в новой среде
Добавьте новое значение в каналы, чтобы conda искала пакеты в этом месте
Управление пакетами (Packages), включая Python
Просмотр списка пакетов и версий, установленных в активной среде
Найдите пакет, чтобы узнать, доступен ли он для установки conda.
Установите новый пакет. ПРИМЕЧАНИЕ. Если вы не укажете имя среды, оно будет установлено в текущей активной среде.
Обновить пакет в текущей среде
Поиск пакета в определенном месте (канал pandas на Anaconda.org)
Установить пакет из определенного канала
Найдите пакет, чтобы узнать, доступен ли он в репозитории Anaconda.
Установить коммерческие пакеты Continuum
Создайте пакет Conda из пакета Python Index Index (PyPi)
Удаление Пакетов (Packages) или Сред (Environments)
Удалить один пакет из любой именованной среды
Русские Блоги
Начинающим Python-Anaconda Руководство по началу работы
Если вы планируете изучать Python для анализа данных, сталкивались ли вы с множеством проблем в начале?
Я полагаю, что у большинства новичков в Python были проблемы с окружающей средой, но вы не одиноки, все так переживают. Чтобы избежать обходных путей при начале работы и предотвратить слишком сильный энтузиазм, рекомендуется использовать Anaconda для управления средой установки и различными наборами инструментов.
Добавьте небольшую группу изучения Python редактора: 813542856 может получить все виды учебных материалов Python!
В этой статье рассказывается об использовании Anaconda, полный текст которого выглядит следующим образом:
1. Почему стоит выбрать Анаконду?
1.1 Что такое Анаконда?
1.2 Что такое Конда?
Управление пакетами: Вы можете использовать conda для установки, обновления и удаления наборов инструментов, и он больше фокусируется на наборах инструментов, связанных с наукой о данных. При установке anaconda он предварительно интегрируется с пакетами, обычно используемыми для анализа данных, такими как Numpy, Scipy, pandas и Scikit-learn. Стоит также отметить, что conda не только управляет наборами инструментов Python, но и может устанавливать не-python-пакеты. Например, в новой версии Anaconda вы можете установить интегрированную среду разработки R-language Rstudio.
Управление виртуальной средой: В conda может быть создано несколько виртуальных сред для изоляции разных версий наборов инструментов, необходимых для разных проектов, для предотвращения конфликтов версий. Для студентов, которые борются с версией Python, мы также можем создать две среды, Python2 и Python3, для запуска различных версий кода Python.
Knowкакой В то же время, мы также должны спроситьЗачем, Итак, почему выбирают Анаконда?
1.3 Преимущества Анаконды?
Преимущества Anaconda можно суммировать в восьми словах: экономия времени, беззаботность и аналитический инструмент.
Экономьте время и беспокойство: Anaconda значительно упрощает ваш рабочий процесс, управляя наборами инструментов, средами разработки и версиями Python. Этот инструментарий можно не только легко устанавливать, обновлять и удалять, но и автоматически устанавливать соответствующие пакеты зависимостей во время установки, а также использовать разные виртуальные среды для изоляции проектов с различными требованиями.
Инструмент анализа: ВAnaconda Официальный сайт рекламирует себя так: инструменты Python для анализа больших данных на уровне предприятия. Он содержит более 720 пакетов с открытым исходным кодом, связанных с наукой о данных, которые связаны с визуализацией данных, машинным обучением, глубоким обучением и многими другими аспектами. Его можно использовать не только для анализа данных, но и для больших данных и искусственного интеллекта.
решенаЧто это так же как Зачем После вопроса давайте посмотримКак сделать。
2. Как установить Анаконду?
Может быть изВотЗагрузите установщик Anaconda и просмотрите инструкции по установке. Будь то система Windows, Linux или MAC OSX, вы можете найти соответствующее программное обеспечение для установки. Если ваш компьютер 64-битный, попробуйте выбрать 64-битную версию. Что касается версии Python 2.7 или 3.x, рекомендуется использовать Python3, потому что Python2 в конечном итоге будетПрекратить обслуживание, Возможно, большинство учебных пособий на рынке в настоящее время используют Python2, поэтому не беспокойтесь, потому что в Anaconda вы можете управлять средой двух версий Python одновременно.
Установите в соответствии с инструкциями. После завершения вы можете быть удивлены, обнаружив, что на вашем компьютере есть еще много приложений. Не волнуйтесь, давайте посмотрим на каждый пункт:
После завершения установки нам также необходимо обновить все наборы инструментов, чтобы избежать возможных ошибок. Откройте терминал вашего компьютера и введите в командной строке:
Когда терминал спросит, следует ли установить следующую версию обновления, введите y 。
В некоторых случаях может появляться сообщение об ошибке, что команда conda не может быть найдена. Это может быть проблемой с настройкой пути среды. Вам необходимо добавить переменную среды conda: export PATH=xxx/anaconda/bin:$PATH Где ХХХ заменен путем установки анаконды.
На этом этапе установка завершена, давайте рассмотрим, как использовать Anaconda для управления инструментарием и средой.
3. Как управлять пакетами Python?
Вы также можете указать версию для установки, например, установить версию numpy 1.1:
Версия пакета обновлений:
Посмотреть все пакеты:
Если вы не можете вспомнить конкретное имя пакета, вы также можете выполнить нечеткий запрос:
4. Как управлять средой Python?
Средой по умолчанию является root, вы также можете создать новую среду:
Например, когда я установил версию Anaconda для Python3, корневой средой по умолчанию, естественно, является Python3, но мне также нужно создать среду Python 2 для запуска старой версии кода Python, предпочтительно также установить пакет pandas, поэтому мы запускаем следующую Команда для создания:
Если вы будете осторожны, вы обнаружите, что в среде py2 установлена не только pandas, но и ряд пакетов, таких как numpy. Это удобство использования conda. Он автоматически установит для вас соответствующие пакеты зависимостей, не требуя от вас одного за другим. Установить вручную.
Введите среду с именем env_name:
Выход из текущей среды:
Также обратите внимание, что в системах Windows используйте activate env_name с участием deactivate Чтобы войти и выйти из окружающей среды.
Удалить среду с именем env_name:
Показать все среды:
При совместном использовании кода вам также необходимо предоставить всем доступную рабочую среду. Выполните следующую команду, чтобы сохранить информацию о пакете в текущей среде в файл YAML с именем среда.
Аналогично, при выполнении чужого кода вам также необходимо настроить соответствующую среду. В настоящее время вы можете использовать файл YAML, предоставленный другой стороной, для создания точно такой же операционной среды.
В этот момент вы вошли в дверь Анаконды, и вы можете бродить в океане Питона в будущем.