anaconda distribution что это
Развертываем Anaconda – дистрибутив Python для data science
Anaconda – обширный пакет для data science с открытым исходным кодом и сообществом в 6 млн пользователей.
Как и многие другие, однажды я начал свой путь в быстро растущей сфере науки о данных. Когда проходил курсы по языкам программирования R и Python на Udemy, я скачивал и устанавливал нужные приложения независимо друг от друга. Столкнувшись с трудностями установки data science пакетов вроде NumPy и Matplotlib и пытаясь «подружить» различные зависимости, я и узнал о дистрибутиве Anaconda для Python.
Пакет легко скачать и установить, имеется поддержка Linux, MacOS и Windows. Мне нравится, как Anaconda облегчает новым пользователям первые шаги.
В дистрибутив входит более 1000 пакетов для работы с данными, а также пакет Conda вместе с системой управления виртуальной средой. Благодаря этому отпадает необходимость устанавливать каждую библиотеку по отдельности. Как отмечено на сайте Anaconda, «Пакеты для Python и R в репозитории Anaconda настраиваются и компилируются в нашей безопасной среде, так что вы получаете оптимизированные исполняемые файлы, которые просто работают на вашей системе».
Я советую использовать Anaconda Navigator — десктопный графический интерфейс (GUI), предоставляющий доступ ко всем приложениям в дистрибутиве, включая RStudio, iPython, Jupyter Notebook, JupyterLab, Spyder, Glue, и Orange. Среда исполнения по умолчанию — Python 3.6, но вы можете с легкостью установить Python 3.5, Python 2.7 или R. Документация невероятно подробная, а дополнительную поддержку можно получить от замечательного сообщества пользователей.
Установка Anaconda
Чтобы установить Anaconda на мой ноутбук (Linux, Core i3 с 4Гб RAM), я скачал установщик Anaconda 5.1 для Linux и запустил для файла проверку хеш-суммы md5sum :
Дальше я последовал инструкциям в документации. Там предписывали запустить следующую bash-команду (даже если ваша командная оболочка — не Bash):
После установки запустил Anaconda Navigator с помощью следующей команды:
Каждый раз при запуске Anaconda Navigator проверяет наличие новых версий и предлагает их установить.
Anaconda успешно обновилась, возвращаться к командной строке не понадобилось. Первый запуск Anaconda был несколько медленным. Учитывая обновления, на то, чтобы приступить, ушло еще несколько минут. Обновления можно также запустить вручную при помощи следующей команды:
Поиск и установка приложений
Запустив Navigator, я смог исследовать разнообразие приложений, поставляющихся с Anaconda Distribution. Согласно документации, версия Anaconda для Python 3.6 (64 бита) поддерживает 499 пакетов. Первым приложением, с которым я ознакомился, было Jupyter QtConsole. Его простой в использовании GUI поддерживает встроенные графики и подсветку синтаксиса.
Jupyter Notebook уже включен в дистрибутив, поэтому в отдельной установке нет нужды (в отличие от других сред разработки Python, которыми мне приходилось пользоваться).
С RStudio я уже был знаком. Этот инструментарий не установлен по умолчанию, но добавляется одним кликом мыши, как и целый ряд других приложений: JupyterLab, Orange, Glue, Spyder и т.д.
Одно из преимуществ дистрибутива Anaconda – возможность настроить несколько сред разработки. Например, если я захочу создать среду c Python 2.7 вместо дефолтной версии Python 3.6, я введу в консоли:
Conda позаботится об установке. Чтобы ее запустить, введите в терминале:
Выберите среду py27 из выпадающего списка «Приложения на» в Anaconda GUI.
Больше об Anaconda Python
Информации об Anaconda очень много. Если желаете глубже изучить ее инструментарий, можно начать со списка ресурсов на этой странице и с данного форума.
Интегрированная среда разработки для научного программирования на языке Python и R. Русский язык. Скачать Анакода для Windows.
Интегрированная среда разработки для научного программирования на языке Python и R. Дистрибутив Anaconda имеет открытый исходный код и является самым простым способом выполнения в Python / R научных данных и машинного обучения на Linux, Windows и Mac OS X. Насчитывается более чем 15 миллионов пользователей по всему миру. Переведена на русский язык.
Дистрибутив Anaconda
Среда разработки Anaconda является доступным для скачивания дистрибутивом языков программирования Python и R для научных вычислений (научные данные, приложения машинного обучения, крупномасштабная обработка данных, прогнозная аналитика и т.д.), что направлено на упрощение управления пакетами и их развертывания. Версии пакетов управляются системой управления пакетами conda. Дистрибутив Anaconda включает в себя пакеты data-science, подходящие для Windows, Linux и MacOS.
Дистрибутив Anaconda поставляется с более чем 1500 пакетами, а также пакетом conda и менеджером виртуальной среды. Он также включает в себя графический интерфейс, Anaconda Navigator, в качестве графической альтернативы интерфейсу командной строки (CLI).
Отличия от базовых инструментов в среде разработки Python
Большая разница между conda и менеджером пакетов pip заключается в том, как управляются зависимости пакетов, что является проблемой для научных данных в Python и причиной существования conda.
Когда pip устанавливает пакет, он автоматически устанавливает все зависимые пакеты Python, не проверяя, конфликтуют ли они с ранее установленными пакетами. Он установит пакет и любые его зависимости независимо от состояния существующей сборкой. Из-за этого пользователь с рабочей сборкой, например, Google Tensorflow, может обнаружить, что она перестает работать, используя pip для установки другого пакета, который требует другой версии зависимой библиотеки numpy, чем та, которая используется Tensorflow. В некоторых случаях может показаться, что пакет работает, но дает различные результаты в деталях.
Напротив, conda анализирует текущую среду, включая все установленные в настоящее время, и вместе с любыми указанными ограничениями версии (например, пользователь может пожелать иметь версию Tensorflow 2,0 или выше), разрабатывает способ установки совместимого набора зависимостей и показывает предупреждение, если это невозможно сделать.
Пакеты с открытым исходным кодом могут устанавливаться отдельно из репозитория Anaconda, Anaconda Cloud, или собственного частного репозитория или зеркала, используя команду conda install. Anaconda Inc компилирует и собирает все пакеты в репозитории Anaconda, а также предоставляет двоичные файлы для Windows 32/64 бит, Linux 64 бит и macOS 64-бит. Все, что доступно на PyPI, может быть установлено в среду conda с помощью pip, и conda будет отслеживать, что он установил сам и что pip установил.
Графический интерфейс Navigator
По умолчанию в Anaconda Navigator доступны следующие приложения:
Менеджер пакетов Conda
Conda является менеджером пакетов и системой управления средой разработки языков программирования Python и R, которая устанавливает, запускает и обновляет пакеты и их зависимости. Он был создан для программ Python, но он может упаковывать и распространять программное обеспечение для любого языка (например, R ), включая многоязычные проекты. Пакет conda и менеджер среды включены во все версии Anaconda, Miniconda, и Anaconda Repository.
Обновление установленных в среде разработки пакетов для Python
Обновить пакеты среды разработки для Python можно с помощью conda. Просто запустите «Anaconda Prompt» и там напишите «conda update anaconda», будет задан вопрос действительно ли хотите обновить и ответ да или нет, если да вводим y, если нет n. Для обновления Spyder необходимо там же написать «conda update spyder». Также можно написать и «conda update python». Однако, после двух последних команд, не помешало бы еще раз использовать первую, то есть вновь проверить обновления дистрибутива anaconda.
Облако Anaconda Cloud
Перевод интерфейса Anaconda на русский язык
После того, как была скачана Анаконда, для перевода языка её интерфейса, необходимо открыть настройки (точнее среды разработки Spyder) доступные в меню Tools / Preferences и далее вкладку Advances Settings. Если в пункте Language нет русского языка, значит он был отключен из-за низкого процента перевода. Включить русский язык можно отредактировав файл base.py, который находится \Anaconda3\Lib\site-packages\spyder\config или \Anaconda3\pkgs\spyder-4.1.4-py38_0\Lib\site-packages\spyder\config, где spyder-4.1.4-py38_0 может отличаться, если используется более новая версия. Там необходимо найти строку DISABLED_LANGUAGES = [‘hu’, ‘ru’, ‘pl’] и убрать из неё ru.
Ссылки, позволяющие скачать Анакоду приведены ниже в блоке «Характеристики».
Знакомство с Anaconda: что это такое и как установить
Простое руководство по Anaconda и его установке на Ubuntu 16.04 (64-bit).
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.
Она задумывалась для программ на Python, но может создавать пакеты и дистрибутивы программного обеспечения на любом языке.
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