Anaconda как установить библиотеку
Перейти к содержимому

Anaconda как установить библиотеку

Python | Добавить пакеты в среду Anaconda

Давайте рассмотрим некоторые методы, которые можно использовать для установки пакетов в среду Anaconda .

Есть много способов добавить предварительно собранные пакеты в среду anaconda. Итак, давайте посмотрим, как направить путь в Anaconda и установить их.

Используя команду pip :

  1. Откройте командную строку Anaconda от имени администратора
  2. Используйте cd/ чтобы выйти из заданного каталога или пути.
  3. Запустите команду pip install .

  1. Скачать файлы
  2. Клонируйте или скачайте файлы git hub в какой-то каталог.
  3. Откройте командную строку Anaconda от имени администратора.
  4. Используйте cd C:/Users/. чтобы найти загруженный сайт.
  5. Затем запустите pip install setup.py .

  1. Скачать пакет колеса .
  2. Загрузите двоичные файлы или файл .whl с подлинного веб-сайта.
  3. Откройте командную строку Anaconda от имени администратора.
  4. Используйте cd C:/Users/. чтобы найти загруженный сайт.
  5. Затем запустите pip install ___.whl

Используя команду:
Этот тип установки гарантирует, что пакет будет загружен в систему. Поскольку этот тип установки разрешает среды, конфликты пакетов и т. Д.

  1. Самостоятельно обновить связанные пакеты до пакета загрузки.
  2. Откройте командную строку Anaconda от имени администратора.
  3. Затем запустите conda install -c conda-forge ____

Managing packages

There are many options available for the commands described on this page. For details, see Command reference .

Searching for packages

Use the terminal or an Anaconda Prompt for the following steps.

To see if a specific package, such as SciPy, is available for installation:

To see if a specific package, such as SciPy, is available for installation from Anaconda.org:

To see if a specific package, such as iminuit, exists in a specific channel, such as http://conda.anaconda.org/mutirri, and is available for installation:

Installing packages

Use the terminal or an Anaconda Prompt for the following steps.

To install a specific package such as SciPy into an existing environment "myenv":

If you do not specify the environment name, which in this example is done by —name myenv , the package installs into the current environment:

To install a specific version of a package such as SciPy:

To install multiple packages at once, such as SciPy and cURL:

It is best to install all packages at once, so that all of the dependencies are installed at the same time.

To install multiple packages at once and specify the version of the package:

To install a package for a specific Python version:

If you want to use a specific Python version, it is best to use an environment with that version. For more information, see Troubleshooting .

Installing similar packages

Installing packages that have similar filenames and serve similar purposes may return unexpected results. The package last installed will likely determine the outcome, which may be undesirable. If the two packages have different names, or if you’re building variants of packages and need to line up other software in the stack, we recommend using Mutex metapackages .

Installing packages from Anaconda.org

Packages that are not available using conda install can be obtained from Anaconda.org, a package management service for both public and private package repositories. Anaconda.org is an Anaconda product, just like Anaconda and Miniconda.

To install a package from Anaconda.org:

To find the package named bottleneck, type bottleneck in the top-left box named Search Packages.

Find the package that you want and click it to go to the detail page.

The detail page displays the name of the channel. In this example it is the "pandas" channel.

Now that you know the channel name, use the conda install command to install the package. In your terminal window or an Anaconda Prompt, run:

This command tells conda to install the bottleneck package from the pandas channel on Anaconda.org.

To check that the package is installed, in your terminal window or an Anaconda Prompt, run:

A list of packages appears, including bottleneck.

For information on installing packages from multiple channels, see Managing channels .

Installing non-conda packages

If a package is not available from conda or Anaconda.org, you may be able to find and install the package via conda-forge or with another package manager like pip.

Pip packages do not have all the features of conda packages and we recommend first trying to install any package with conda. If the package is unavailable through conda, try finding and installing it with conda-forge.

If you still cannot install the package, you can try installing it with pip. The differences between pip and conda packages cause certain unavoidable limits in compatibility but conda works hard to be as compatible with pip as possible.

Both pip and conda are included in Anaconda and Miniconda, so you do not need to install them separately.

Conda environments replace virtualenv, so there is no need to activate a virtualenv before using pip.

It is possible to have pip installed outside a conda environment or inside a conda environment.

To gain the benefits of conda integration, be sure to install pip inside the currently active conda environment and then install packages with that instance of pip. The command conda list shows packages installed this way, with a label showing that they were installed with pip.

You can install pip in the current conda environment with the command conda install pip , as discussed in Using pip in an environment .

If there are instances of pip installed both inside and outside the current conda environment, the instance of pip installed inside the current conda environment is used.

To install a non-conda package:

Activate the environment where you want to put the program:

On Windows, in your Anaconda Prompt, run activate myenv .

On macOS and Linux, in your terminal window, run conda activate myenv .

To use pip to install a program such as See, in your terminal window or an Anaconda Prompt, run:

To verify the package was installed, in your terminal window or an Anaconda Prompt, run:

If the package is not shown, install pip as described in Using pip in an environment and try these commands again.

Installing commercial packages

Installing a commercial package such as IOPro is the same as installing any other package. In your terminal window or an Anaconda Prompt, run:

This command installs a free trial of one of Anaconda’s commercial packages called IOPro, which can speed up your Python processing. Except for academic use, this free trial expires after 30 days.

Viewing a list of installed packages

Use the terminal or an Anaconda Prompt for the following steps.

To list all of the packages in the active environment:

To list all of the packages in a deactivated environment:

Listing package dependencies

To find what packages are depending on a specific package in your environment, there is not one specific conda command. It requires a series of steps:

List the dependencies that a specific package requires to run: conda search package_name —info

Find your installation’s package cache directory: conda info

Find package dependencies. By default, Anaconda/Miniconda stores packages in

/opt/pkgs/ on macOS Catalina). Each package has an index.json file which lists the package’s dependencies. This file resides in

Now you can find what packages depend on a specific package. Use grep to search all index.json files as follows: grep package_name

The result will be the full package path and version of anything containing the <package_name>.

Example: grep numpy

Output from the above command:

Note this also returned “numpydoc” as it contains the string “numpy”. To get a more specific result set you can add < and >.

Updating packages

Use conda update command to check to see if a new update is available. If conda tells you an update is available, you can then choose whether or not to install it.

Use the terminal or an Anaconda Prompt for the following steps.

To update a specific package:

To update Python:

To update conda itself:

Conda updates to the highest version in its series, so Python 3.8 updates to the highest available in the 3.x series.

To update the Anaconda metapackage:

Regardless of what package you are updating, conda compares versions and then reports what is available to install. If no updates are available, conda reports "All requested packages are already installed."

If a newer version of your package is available and you wish to update it, type y to update:

Preventing packages from updating (pinning)

Pinning a package specification in an environment prevents packages listed in the pinned file from being updated.

In the environment’s conda-meta directory, add a file named pinned that includes a list of the packages that you do not want updated.

EXAMPLE: The file below forces NumPy to stay on the 1.7 series, which is any version that starts with 1.7. This also forces SciPy to stay at exactly version 0.14.2:

With this pinned file, conda update numpy keeps NumPy at 1.7.1, and conda install scipy=0.15.0 causes an error.

Use the —no-pin flag to override the update restriction on a package. In the terminal or an Anaconda Prompt, run:

Because the pinned specs are included with each conda install, subsequent conda update commands without —no-pin will revert NumPy back to the 1.7 series.

Adding default packages to new environments automatically

To automatically add default packages to each new environment that you create:

Open Anaconda Prompt or terminal and run: conda config —add create_default_packages PACKAGENAME1 PACKAGENAME2

Now, you can create new environments and the default packages will be installed in all of them.

You can also edit the .condarc file with a list of packages to create by default.

You can override this option at the command prompt with the —no-default-packages flag.

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?

  • pip — это менеджер пакетов для Python.
  • venv — является менеджером среды для Python.
  • conda — является одновременно менеджером пакетов и среды и не зависит от языка.

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

  • Установить пакеты (написанные на любом языке) из репозиториев, таких как Anaconda Repository и Anaconda Cloud.
  • Установить пакеты из PyPI, используя pip в активной среде Conda.

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.

  • Scipy — это пакет статистического анализа.
  • Numpy — это пакет числовых вычислений.
  • Pandas — уровень абстракции данных для объединения и преобразования данных.

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.

  • JupyterLab — это интерактивная среда разработки для работы с блокнотами, кодом и данными.
  • Jupyter Notebok — удобный инструмент для создания красивых аналитических отчетов, позволяет хранить вместе код, изображения, комментарии, формулы и графики. Работа ведется в браузере.
  • Spyder — интерактивной IDE для научных расчетов на языке Python. Данная IDE позволяет писать, редактировать и тестировать код. Spyder предлагает просмотр и редактирование переменных с помощью GUI, динамическую интроспекцию кода, нахождение ошибок на лету и многое другое. Также, по необходимости, можно интегрировать Anaconda с другими Python IDE, включая PyCharm и Atom.
  • VS Code — это оптимизированный редактор кода с поддержкой таких операций разработки, как отладка, запуск задач и контроль версий.
  • Glueviz — используется для визуализации многомерных данных в файлах. Он исследует отношения внутри и между связанными наборами данных.
  • Orange 3 — это основанная на компонентах структура интеллектуального анализа данных. Это может быть использовано для визуализации данных и анализа данных. Рабочие процессы в Orange 3 очень интерактивны и предоставляют большой набор инструментов.
  • RStudio — это набор интегрированных инструментов, предназначенных для повышения продуктивности работы с R. Он включает в себя основы R и Notebooks.

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:

  • У вас есть приложение (разработанное Вами или кем-то еще), которое когда-то работало прекрасно. Но теперь Вы пытались запустить его, и оно не работает. Возможно, один из пакетов больше не совместим с другими частями вашей программы (из-за так называемых критических изменений). Возможное решение состоит в том, чтобы настроить новую среду для вашего приложения, которая содержит версию Python и пакеты, полностью совместимые с вашим приложением.
  • Вы сотрудничаете с кем-то еще и хотите убедиться, что ваше приложение работает на компьютере члена вашей команды, или наоборот.
  • Вы доставляете приложение своему клиенту и снова хотите убедиться, что оно работает на компьютере вашего клиента.
  • Среда состоит из определенной версии Python и некоторых пакетов. Следовательно, если Вы хотите разрабатывать или использовать приложения с разными требованиями к Python или версиями пакетов, Вам необходимо настроить разные 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

  • python.exe — исполняемый файл Python для приложений командной строки. Так, например, если вы находитесь в каталоге Example App , вы можете выполнить его: python.exe exampleapp.py
  • pythonw.exe — исполняемый файл Python для приложений с графическим интерфейсом или приложений без интерфейса пользователя
  • venvlauncher.exe
  • venvwlauncher.exe
  • \Scripts — исполняемые файлы, являющиеся частью установленных пакетов. После активации среды этот каталог добавляется в системный путь, поэтому исполняемые файлы становятся доступными без их полного пути.
  • \Scripts\activate.exe — активирует окружающую среду

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.

Conda также включена в Anaconda Enterprise , которая обеспечивает управление корпоративными пакетами и средами для Python, R, Node.js, Java и других стеков приложений. Conda также доступна на conda-forge , канале сообщества. Вы также можете получить conda на PyPI , но этот подход может быть не таким современным.

Команды Conda

  • conda search package_name — поиск пакета через conda
  • conda install package_name — установка пакета через conda
  • conda install — установка всего стандартного набора пакетов — более 150, около 3 Гб
  • conda list — список установленных пакетов
  • conda update conda — обновление conda
  • conda clean -t — удаление кеша — архивов .tar.bz2, которые могут занимать много места и не нужны

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

Управление конфигурацией .condarc

Получить все ключи и значения из моего файла .condarc

Получить значение ключевых каналов из файла .condarc

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.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.