Зачем нужна anaconda python

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

Откройте окно терминала и введите anaconda-navigator .

Запустите Python в Spyder IDE

Главный экран Navigator показывает приложения, которые можно запустить.

1. На «домашней» вкладке Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Spyder и нажмите «Установить» (install) для установки компонента.

Если Spyder уже установлен, переходите к следующему пункту.

1. Запустите Spyder.
2. В новом файле слева удалите текст-заполнитель и введите print(«Hello Anaconda») .
3. В меню выберите «Файл — Сохранить как» (File — Save As) и назовите новую программу hello.py .
4. Запустите новую программу, нажав на зеленый треугольник Пуск.
5. Вывод программы отобразится в консоли в правом нижнем углу.

Закройте Spyder

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

Запустите Python в Jupyter Notebook

1. На домашнем экране Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Jupyter Notebook и нажмите «Установить» (Install) для установки компонента.

Если Jupyter Notebook уже установлен, переходите к следующему пункту.

1. Запустите Jupyter NotebookЭто запустит новое окно браузера (или новую вкладку) с панелью инструментов Notebook.
2. Вверху справа есть выпадающее меню, подписанное «Новое» (New). Создайте новый блокнот (notebook) с версией Python, которая установлена на компьютере.
3. Переименуйте блокнот. Кликните на текущее название и отредактируйте его или найдите пункт переименовать в разделе «Файл» (File) в верхнем меню. Название может быть любым, но для примера используйте MyFirstAnacondaNotebook
4. На первой строке введите print(«Hello Anaconda»)
5. Сохраните блокнот, нажав на «Сохранить» или найдите соответствующую кнопку «Файл — Сохранить» (File — Save) в меню.
6. Запустите программу кнопкой «Пуск» или через меню «Ячейка — Запустить все» (Cell — Run All) в меню

Закройте Jupyter Notebook

1. В меню программы выберите «Файл — Закрыть и Остановить» (File — Close and Halt)
2. Нажмите на кнопку выхода в правом верхнем углу в панели инструментов Notebook и закройте окно или вкладку

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.

1. В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите spyder и нажмите Enter. Spyder должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator.
2. Закройте Spyder тем же способом, что и в прошлом упражнении.
3. В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите jupyter-notebook и нажмите Enter.

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

# Как установить и настроить Anaconda на Ubuntu

Anaconda — open source дистрибутив языков программирования Python и R, в котором собрано множество пакетов для работы с большими данными. Разработчики дистрибутива собрали эти пакеты вместе, чтобы облегчить их установку и дальнейшее использование.

Anaconda включает в себя больше тысячи различных пакетов для обработки данных. Также в комплекте с Anaconda устанавливается conda — небольшой дистрибутив для работы командной строки, который упрощает работу с Anaconda.

В этой инструкции мы установим Anaconda, работающую на Python 3 на VPS с Ubuntu.

# Установка Anaconda

Устанавливать Anaconda мы будем из официального источника. Для этого перейдём в папку, где у нас хранятся временные файлы, и скачаем туда архив с официального сайта разработчика

cd /tmp curl curl https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh --output anaconda.sh 

Мы можем убедиться в достоверности скачанного установочного файла, проверив его хэш:

sha256sum anaconda.sh 

Результат вывода мы можем сравнить с хэшами, представленными на официальном сайте

После сравнения хэшей и подтверждения правильности скачанной версии можно переходить к установке Anaconda. Запустим установочный скрипт:

bash anaconda.sh 

После начала установки Anaconda попросит прочитать длинное лицензионное соглашение и принять его (указываем yes). Затем Anaconda предложит выбрать директорию для установки и запустит установку приложения. По завершении установки на экран будет выведено сообщение:

# Output … Thank you for installing Anaconda3! 

Теперь Anaconda установлена и готова к началу работы.

# Начало работы

Запустим Anaconda и перейдём к работе с ней:

source ~/.bashrc 

Это позволит нам перейти в базовую среду программирования. При этом в командной строке перед именем нашего пользователя появится сообщение (base) :

(base) user@ubuntu: 

Базовая среда для программирования присутствует в Anaconda «из коробки». Её можно использовать для проверки установки и базовой настройки программы, но не для создания новых проектов — для каждого из них лучше создавать отдельную среду.

В качестве альтернативного метода проверки установки Anaconda можно посмотреть список доступных для установки пакетов:

conda list # Output # packages in environment at /home/regular/anaconda3: # # Name Version Build Channel _ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py39h06a4308_0 _libgcc_mutex 0.1 main _openmp_mutex 4.5 1_gnu alabaster 0.7.12 pyhd3eb1b0_0 anaconda 2021.11 py39_0 anaconda-client 1.9.0 py39h06a4308_0 anaconda-navigator 2.1.1 py39_0 … 

На экран будет выведен список доступных для установки с помощью Anaconda пакетов, их версии и сборки.

# Создание новой среды в Anaconda

Для каждого нового проекта лучше всего создавать отдельную среду — это поможет разделить зависимости, установить в каждую такую среду свою версию Python и необходимые для функционирования дополнительные пакеты.

Сначала определим версию Python, которой будем пользоваться. Проверим список всех доступных для установки версий:

conda search “^python$" # Output Loading channels: done # Name Version Build Channel python 2.7.13 hac47a24_15 pkgs/main python 2.7.13 heccc3f1_16 pkgs/main python 2.7.13 hfff3488_13 pkgs/main python 2.7.14 h1571d57_29 pkgs/main python 2.7.14 h1571d57_30 pkgs/main … python 3.10.0 h12debd9_5 pkgs/main python 3.10.0 h151d27f_3 pkgs/main python 3.10.3 h12debd9_5 pkgs/main python 3.10.4 h12debd9_0 pkgs/main 

На экран будет выведен список всех доступных версий Python со сведениями об их сборке и расположении.

Создадим новую среду программирования и присвоим её переменной python значение 3.10.3 , чтобы активировать соответствующую версию Python:

(base) root@ubuntu: conda create --name new_env python=3.10.3 

В данном случае мы устанавливаем не последнюю из доступных версий Python. Установить последнюю можно, указав python3 .

При создании новой среды Anaconda предупредит, что будет загружена и установлена часть дополнительных пакетов:

# Output The following packages will be downloaded: package | build ---------------------------|----------------- ca-certificates-2022.3.29 | h06a4308_0 117 KB certifi-2021.5.30 | py310h06a4308_0 148 KB ncurses-6.3 | h7f8727e_2 782 KB openssl-1.1.1n | h7f8727e_0 2.5 MB … The following NEW packages will be INSTALLED: _libgcc_mutex pkgs/main/linux-64::_libgcc_mutex-0.1-main _openmp_mutex pkgs/main/linux-64::_openmp_mutex-4.5-1_gnu bzip2 pkgs/main/linux-64::bzip2-1.0.8-h7b6447c_0 ca-certificates pkgs/main/linux-64::ca-certificates-2022.3.29-h06a4308_0 

А в конце выдаст подсказку по активации новой среды:

# Output … # To activate this environment, use # # $ conda activate new_env # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate 

Воспользуемся предложением и активируем нашу новую среду, чтобы проверить, как прошла установка:

(base) root@ubuntu: conda activate new_env (new_env) root@ubuntu: python --version # Output Python 3.10.3 

Как видим, создание новой среды прошло успешно.

Чтобы закончить работу со средой программирования, в которой вы сейчас находитесь (new_env в нашем случае), введите команду conda deactivate :

(new_env) root@ubuntu: conda deactivate 

После этого вы вернётесь в базовую среду (base).

Проверить все доступные среды можно командой:

(base) root@ubuntu:conda info --envs # conda environments: # base * /home/root/anaconda3 new_env /home/root/anaconda3/envs/new_env 

Звёздочкой выделена активная среда.

# Установка дополнительных пакетов

Новые среды программирования в Anaconda создаются со стандартным набором пакетов:

_libgcc_mutex ca-certificates certifi libedit libffi libgcc-ng libstdcxx-ng ncurses openssl pip python readline setuptools sqlite tk wheel xz zlib

Если вы знаете, что при создании нового проекта вам понадобятся дополнительные пакеты, их можно добавить к стандартному набору пакетов ещё при создании среды:

(base) root@ubuntu: conda create --name seabron_env python=3 seaborn 

Здесь мы добавляем к стандартному набору установки Seaborn — пакет для создания инфографики в Python.

Если же дополнительный пакет нужно установить уже в ходе работы над проектом в созданную среду, просто выполните команду install :

(seabron_env) root@ubuntu: conda install seaborn 

© Джино, 2003–2022. «Джино» является зарегистрированным товарным знаком.
Лицензия на телематические услуги связи №150549 от 09.03.2017.

Коллаборация Visual Studio Code и Anaconda

Не так давно было объявлено о включении Visual Studio Code в дистрибутив Anaconda, что несомненно является большим шагом в развитии инструментов анализа данных с открытым исходным кодом.

Anaconda, основанная Трэвисом Олифантом, автором NumPy, стала неотъемлемым инструментом в области работы с данными, имеющая в своем арсенале большое количество библиотек и плагинов, которые охватывают большинство аналитических случаев. Поскольку Python является интерпретированным языком, с поддержкой REPL, вы можете тестировать фрагменты кода из командной строки, работать с источниками данных перед запуском более сложных скриптов.

Anaconda представляет собой сборку предназначенную для разработчиков, которые используют Python для анализа данных. Она включает в себя GUI, множество научно ориентированных рабочих сред и инструменты для упрощения процесса обработки данных. Его также можно использовать в качестве общей замены стандартного дистрибутива Python, если вас для вас не существенны различия между ними.

При установке Anaconda в первый раз у пользователей будет возможность установить Visual Studio Code, включая расширение Python для Visual Studio Code. Это дает пользователям Anaconda мощную среду IDE, чтобы максимально использовать пакеты Python.

Затем пользователи Anaconda смогут легко установить и запустить VS Code с главного экрана Anaconda Navigator.

Microsoft в свою очередь использует Anaconda как инструмент анализа данных в SQL Server.
Внедрение инструмента интерактивной аналитики в сердце базы данных — является разумным и обоснованным ходом. В тоже время если вам не нужен такой инструмент в продуктивной базе можно ее не устанавливать, оставив комбинацию SQL Server / Anaconda для среды разработки.

Azure также имеет доступ к Anaconda, как часть Azure Machine Learning. Ведь для получения максимальной отдачи от платформы машинного обучения, вы должны иметь возможность создавать и тестировать свои статистические модели до масштабного развертывания их. Используя Anaconda для создания аналитических моделей на Python и R, вы можете протестировать их на простых данных в Visual Studio Code, прежде чем внедрять их в конвейер Azure ML.

Что входит в Anaconda

Интерпретатор Python

Anaconda включает по умолчанию самую последнюю версию интерпретатора Python. Это не стандартная сборка CPython, а настраиваемая сборка, созданная Anaconda Inc. специально для дистрибутива. И по мнению членов команды Anaconda имеет «более эффективную оптимизацию производительности». Тем не менее, интерпретатор Anaconda Python полностью совместим с CPython.

Anaconda Navigator
Самое примечательное, что Anaconda добавляет к опыту работы с Python — графический интерфейс Anaconda Navigator. Это не IDE, и он не пытается быть одним из них, потому что большинство интегрированных IDE с Python могут и сами использовать среду Anaconda Python. Вместо этого Navigator — это организационная система для Anaconda.

С помощью Navigator вы можете добавлять и запускать высокоуровневые приложения, такие как R Studio или Jupyterlab, управлять виртуальными средами и пакетами и выполнять различные административные функции.

Navigator предоставляет удобство графического интерфейса, но он и не заменяет функции командной строки в Anaconda или Python. Например, вы можете управлять пакетами через графический интерфейс, и также можете использовать командную строку для этого.

CPython, напротив, не имеет формального GUI. Он поставляется с IDLE, мини-IDE, подходящим для быстрых одноразовых задач. В Microsoft Visual Studio имеется графический интерфейс для менеджера пакетов Python Pip, Anaconda в свою очередь предоставляет собственный менеджер пакетов Conda.

Conda
Python поставляется с менеджером пакетов Pip, для установки и управления сторонними пакетами Python. Несмотря на то, что разработчики Python на протяжении многих лет расширяют мощность Pip, она все еще ограничена. Он управляет пакетами только для самого Python, а не для всей системы.

Разработчики Anaconda боролись с этим ограничением, но в итоге решили разработать собственное решение: Conda, решение для управления пакетами, которое обрабатывает не только пакеты Python, но и зависимости вне экосистемы Python.

Например: если у вас есть несколько пакетов Conda, которые зависят от компилятора, например GCC или LLVM, Conda может разрешить внешние зависимости для всех этих пакетов. Он может установить один экземпляр конкретной версии GCC для всех пакетов Conda, которые в ней нуждаются.

Таким образом, Conda не является взаимозаменяемым с Pip. Он даже не использует один и тот же формат пакета — пакеты, созданные для Pip, должны быть пересозданы для Conda. Но почти каждый пакет, используемый в экосистеме Python, доступен через Conda.

Что такое Miniconda¶

Если вы уже знаете, что такое Anaconda, то для вас все просто: Miniconda — это усеченная версия Anaconda, без всего того многообразия пакетов, которые входят в Anaconda. Только Python, conda и немножко еще .

Если вы впервые слышите про Anaconda и conda, то самое время о них узнать.

Conda — это система управления пакетами (package), зависимостями (dependency) и средой (environment). Conda облегчает установку пакетов, успешно разрешая зависимости (как pip в Python), а также позволяет создавать виртуальную среду (как venv в Python), причем не только для Python, но и для других языков программирования.

Conda входит в состав Anaconda и Miniconda как их неотъемлемая часть. Подробнее о возможностях и преимуществах conda можно прочитать в официальной документации (на английском).

Anaconda — дистрибутив, который включает в себя conda, conda-build, Python и более двухсот пакетов, используемых в основном в области Data Science и Machine Learning (например, NumPy или Pandas).

В состав Anaconda входит также Anaconda Navigator, с помощью которого можно управлять conda через графический интерфейс пользователя. Если вы не любитель работать через командную строку, Anaconda Navigator — для вас.

Впрочем, если вы и не занимаетесь Data Science и Machine Learning, никто не запретит вам пользоваться преимуществами conda и Anaconda Navigator в составе Anaconda. Но именно в этом случае имеет смысл обратить внимание на Miniconda.

Miniconda — это минимальный дистрибутив, включающий в себя conda, Python, пакеты, от которых они зависят, и минимум самых полезных дополнительных пакетов, таких как pip или zlib. Все остальное (в том числе Anaconda Navigator) вы можете установить самостоятельно.

Чтобы узнать, что именно входит в Miniconda, выполните команду conda list после установки Miniconda.

Таким образом, установив Miniconda, вы получаете необходимый минимум: conda — систему управления пакетами, зависимостями и средой, Python и небольшое количество дополнительных пакетов, в том числе pip (вы можете пользоваться pip внутри conda, если вам захочется).

Если на вашем компьютере уже установлен Python, удалять его нет необходимости: Miniconda установит свой Python параллельно тому, который уже установлен.