Сегодня мы продолжаем изучать Anaconda, мощный инструмент для работы с Python. На повестке дня — создание виртуальных окружений и установка пакетов с помощью командной строки и команды conda. Мы уже освоили создание окружений через графический интерфейс Anaconda Navigator, а теперь перейдем к работе в командной строке.
Окружения
Почему же мы используем разные окружения и пакеты? Это необходимо для трех ключевых целей: во-первых, чтобы разделить проекты и упростить управление ими; во-вторых, для того, чтобы обеспечить совместимость разных версий Python, которые могут требоваться для разных проектов; и в-третьих, чтобы избежать конфликтов между библиотеками Python, которые могут быть несовместимы друг с другом.
Для создания нового окружения и установки пакетов в него мы будем использовать командную строку. Чтобы открыть Anaconda Prompt в Windows, нужно просто начать вводить его название в меню Пуск. В командной строке будет отображаться активное окружение (по умолчанию — base) и путь к установленной Anaconda.
Создать окружение можно, написав conda create -n [название окружения] python=[версия], например, для Python 3.9 — это будет conda create -n n39 python=3.9. После подтверждения командой y начнется установка.
Как только процесс установки завершится, мы сможем увидеть новое окружение в Anaconda Navigator, а также проверить установленные в нем пакеты. Но чтобы начать работать в новом окружении из командной строки, его нужно активировать, используя команду conda activate [название окружения]. После активации можно просмотреть список установленных пакетов командой conda list, и убедиться, что окружение настроено и готово к работе.
Установка библиотек в окружение
Итак, мы продолжаем наш путь в освоении командной строки Anaconda. Перейдем к практике: представим, что нам нужно установить библиотеку numpy в только что созданное окружение. Прежде всего, убеждаемся, что мы находимся в нужном окружении, и затем выполняем команду conda install -n n39 numpy. Таким образом, мы явно указываем, в какое окружение устанавливаем пакет.
Процесс установки библиотеки схож с созданием окружения: система запросит подтверждение для установки библиотеки и её зависимостей. Нам необходимо подтвердить намерения, введя y и нажав enter. После успешной установки мы можем еще раз запустить команду conda list, чтобы увидеть, что библиотека numpy и связанные с ней пакеты теперь присутствуют в нашем окружении.
Этот процесс будет отражен и в Anaconda Navigator: установленные пакеты появятся в списке после обновления страницы или если мы нажмем кнопку "refresh".
А теперь давайте исследуем другие возможности командной строки. Чтобы увидеть все окружения, установленные на нашем компьютере, мы можем использовать команду conda env list. В результате перед нами откроется список окружений. Например, у нас есть base (корневое окружение) и n39, которое мы только что создали. Активное окружение будет отмечено звездочкой.
Удаление окружения
Теперь мы перейдем к удалению виртуального окружения, когда оно нам больше не нужно.
Прежде всего, для удаления окружения нам нужно его деактивировать, потому что активное окружение не может быть удалено. Команда conda deactivate вернет нас в базовое окружение. Обратите внимание, что при деактивации окружения указывать его название не требуется, достаточно просто выполнить команду без аргументов.
После деактивации мы можем безопасно удалить окружение командой conda env remove -n n39, где n39 — это название окружения, которое мы решили удалить.
Подтвердив удаление, мы можем проверить список окружений снова, используя conda env list, чтобы удостовериться, что наше окружение было успешно удалено.
Кроме того, если мы хотим обновить саму систему управления пакетами Anaconda, мы можем использовать команду conda update conda, которая найдет и установит последние доступные обновления.
Если у нас уже установлена последняя версия Anaconda, система просто сообщит, что все пакеты обновлены.
В заключение, помните, что терминал предлагает полезные подсказки и выводит подробный лог ошибок, что может быть очень полезным при решении возникающих проблем.
Самостоятельная работа
Создайте окружение с именем calc. Поставьте в него пакет scipy. Проверьте что он установлен командой env list. Затем создайте новое окружение visual и добавьте в него пакет matplotlib. Создайте jupyter проект в этом окружении, для этого вам нужно еще поставить пакет jupyter. Запустите его командой conda run -n visual jupyter notebook.
Получилось ли импортировать scipy? А matplotlib? Почему?
Для полного доступа к курсу нужен базовый план
Базовый план откроет полный доступ ко всем курсам, упражнениям и урокам Хекслета, проектам и пожизненный доступ к теории пройденных уроков. Подписку можно отменить в любой момент.
