Теория: Виртуальные окружения и установка пакетов. Anaconda Navigator

В ходе сегодняшнего урока мы углубим наши знания по Anaconda, фокусируясь на управлении виртуальными окружениями и установке пакетов.

Подготовка

Процесс начинается с создания нового окружения в Anaconda Navigator, что является ключевым шагом для обеспечения изолированной среды разработки. В уже существующем базовом окружении содержится множество предустановленных пакетов, но в новом окружении таких пакетов будет меньше, и их придётся устанавливать вручную.

Установка дополнительных пакетов осуществляется через графический интерфейс Navigator, где можно легко найти и добавить нужные библиотеки, например, PyTorch. Если в репозиториях Anaconda отсутствует требуемый пакет, его можно добавить через каналы, указав URL источника.

Стандартного набора пакетов часто бывает достаточно для решения многих задач. После установки необходимых пакетов и создания нового окружения, мы наблюдаем, как оно обрастает необходимыми инструментами, включая JupyterLab и Jupyter Notebook. Эти инструменты позволят нам запустить код для выполнения задачи по визуализации данных.

Прежде чем приступить к написанию кода для визуализации, убедимся, что в новом окружении установлены все необходимые инструменты, и только после этого начинаем заниматься кодированием.

Установка библиотек

В этой части урока мы сконцентрируемся на использовании библиотек Matplotlib и NumPy для создания точечного графика. Эти библиотеки необходимы для визуализации данных, конкретно — для отображения отношения между числами от 1 до 25 и их квадратами на графике.

После установки JupyterLab и Jupyter Notebook, переходим к созданию нового ноутбука в только что настроенном виртуальном окружении.Перенесем в него код для визуализации. Однако при первой попытке запустить код возникает ошибка: отсутствует библиотека Matplotlib, которая не была установлена в новое окружение.

Процедура установки Matplotlib и NumPy начинается с поиска полных версий этих пакетов. После выбора необходимых библиотек начинается их загрузка и установка, что может занять некоторое время. Также Anaconda может предложить дополнительные модули для установки вместе с NumPy, расширяя тем самым возможности для программирования.

После загрузки необходимо также проверить наличие установленных пакетов в списке окружения, чтобы убедиться в их доступности для дальнейшей работы.

Запуск проекта

Теперь попробуем запустить код. Мы видим, что после некоторого ожидания все отработало корректно. График пришлось уменьшить, чтобы он уместился на экране. Возможно, задержка в выполнении связана с тем, что это новое окружение, которое еще не "обкатано", и в нем не были заранее подгружены все необходимые функции и библиотеки. Но когда все нужные библиотеки были установлены и доступны в Jupyter Notebook, функционал стал полностью доступным. Теперь обе библиотеки, Matplotlib и NumPy, работают исправно, и можно воспользоваться такими функциями, как range и array, а также построить точечный график с помощью scatter plot.

Такое виртуальное окружение дает нам возможность решать задачи в изолированной среде, что очень удобно, когда нужно работать над несколькими проектами одновременно. Например, можно анализировать данные для разных компаний в разных окружениях, чтобы не возникало конфликтов и путаницы.

Кроме того, виртуальные окружения позволяют настроить работу под конкретные требования совместимости с кодом, который мог быть написан на других версиях Python. Если нам нужно работать с кодом, который лучше всего функционирует на более старой версии Python, мы можем создать окружение специально для этой версии, чтобы обеспечить его корректное выполнение.