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Partir de zéro : apprenez les compétences de base pour créer des environnements virtuels à l'aide de conda

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2024-01-04 13:35:311330parcourir

Partir de zéro : apprenez les compétences de base pour créer des environnements virtuels à laide de conda

Partir de zéro : maîtriser les compétences de base de la création d'un environnement virtuel avec conda

Introduction :
Dans le processus de développement Python et d'analyse de données, la création d'un environnement virtuel est une compétence nécessaire. Un environnement virtuel peut nous aider à isoler les dépendances des différents projets et à éviter les conflits de versions et la confusion des dépendances. En tant que puissant outil de gestion de packages, conda peut nous aider à créer et à gérer facilement des environnements virtuels. Cet article explique comment utiliser conda pour créer un environnement virtuel à partir de zéro et fournit des exemples de code spécifiques.

Étape 1 : Installer conda
Tout d’abord, nous devons installer conda. conda peut être installé via Anaconda ou Miniconda. La différence entre les deux est de savoir s'il contient des bibliothèques et des outils Python préinstallés. Si vous souhaitez commencer immédiatement à créer des environnements virtuels avec conda, Anaconda peut être un meilleur choix. Vous pouvez le télécharger depuis le site officiel de conda (https://conda.io) et l'installer en fonction du système d'exploitation que vous utilisez.

Étape 2 : Créer un environnement virtuel
Après avoir installé conda, nous pouvons utiliser conda pour créer un environnement virtuel. Ouvrez un terminal de ligne de commande (ou Anaconda Prompt) et entrez la commande suivante pour créer un environnement virtuel nommé "my_env" :

conda create --name my_env

Cette commande créera un environnement virtuel propre qui ne contient aucun package Python. . Vous pouvez activer cet environnement virtuel en utilisant la commande suivante :

conda activate my_env

Après avoir activé l'environnement virtuel, vous pouvez installer les packages Python requis comme dans un environnement normal. Par exemple, nous pouvons utiliser la commande suivante pour installer le package numpy :

conda install numpy

Étape 3 : Utiliser un environnement virtuel
Après avoir installé les packages requis dans l'environnement virtuel, nous pouvons utiliser cet environnement virtuel pour exécuter des programmes Python . Tout d’abord, nous devons nous assurer que nous avons activé l’environnement virtuel que nous avons créé précédemment. Ensuite, entrez la commande "python" dans le terminal de ligne de commande pour démarrer l'interpréteur Python. Vous verrez la version Python et une invite comme celle-ci :

(my_env) $

Cela indique que nous utilisons l'interpréteur Python dans un environnement virtuel. Vous pouvez désormais exécuter n'importe quel programme Python ou travailler de manière interactive dans l'interpréteur Python.

Étape 4 : Exporter et importer l'environnement
Parfois, nous pouvons avoir besoin de partager notre environnement virtuel avec d'autres ou d'utiliser le même environnement virtuel sur différents ordinateurs. Pour y parvenir, nous pouvons exporter et importer l'environnement via conda.

Pour exporter un environnement virtuel, vous pouvez utiliser la commande suivante :

conda env export > environnement.yml

Cette commande exporte l'environnement virtuel actuel vers un fichier nommé environnement.yml. D'autres peuvent créer le même environnement virtuel en exécutant la commande suivante :

conda env create -f Environment.yml

Cette commande créera un environnement virtuel identique basé sur le fichier Environment.yml.

Conclusion : 
Grâce à l'introduction de cet article, nous avons appris les techniques de base pour utiliser conda pour créer un environnement virtuel à partir de zéro. Nous avons appris à installer conda, à créer des environnements virtuels, à utiliser des environnements virtuels et à exporter et importer des environnements. J'espère que cet article pourra vous aider à mieux maîtriser l'utilisation de conda et à améliorer l'efficacité du développement Python et de l'analyse des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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