Environnement
L’étape essentielle avant de commencer un projet data ou tout autre projet informatique est de préparer votre environnement de travail. C’est plus qu’un must have c’est essentielle pour gagner du temps par la suite. Pour cela quelque étapes simple pour les débutants en python que ce soit sous mac, Windows ou Linux, commencez par installer la suite Logiciel Anaconda.
Cette suite contient tout ce qu’il vous faut pour commencer et surtout créez des environnements. Mais commençons par les outils de base. Vous trouverez :
- un terminal pour exécuter vos script dans l’environnement choisit,
- Spyder qui est un IDE très pratique
- Jupyter notebook, un IDE parfait pour débuter avec python en data science et plein d’autre applications qui peuvent être installé en fonction de vos besoin.
Les commandes de base pour créer un environnement avec Anaconda
Nous allons dans un premier temps expliquer comment créer un environnement spécifique nommé “TestEnv” sous Anaconda. Nous allons également utiliser les commandes de base à exécuter dans le terminal.
Avant de commencer, il est important de noter qu’il est préférable de ne pas travailler dans l’environnement natif “base” d’Anaconda. En créant des environnements spécifiques, vous pouvez isoler les dépendances et éviter les conflits entre les différentes versions des librairies utilisées, et c’est la tous les intérêts des environnements.
Voici les étapes à suivre pour créer l’environnement “TestEnv” :
- Ouvrez votre terminal ou invite de commande.
- Exécutez la commande suivante pour créer l’environnement “TestEnv” :
conda create --name TestEnvLangage du code : Bash (bash)Cette commande va créer un nouvel environnement nommé “TestEnv” avec les packages de base.
Une fois que l’environnement est créé, activez-le en utilisant la commande suivante :
conda activate TestEnvLangage du code : Bash (bash)Cela vous permettra de travailler dans cet environnement spécifique.
4. Maintenant que vous êtes dans l’environnement “TestEnv”, vous pouvez installer les librairies nécessaires à votre projet en utilisant la commande conda install ou pip install. Par exemple, si vous souhaitez installer les librairies pandas, numpy et tkinter, exécutez les commandes suivantes :
conda install pandas numpy tkinterLangage du code : Bash (bash)Assurez-vous d’installer toutes les librairies requises pour votre projet.
5. Une fois que vous avez terminé d’installer toutes les librairies nécessaires, vous pouvez générer un fichier “requirements.txt” en utilisant la commande suivante :
pip list --format=freeze > requirements.txtLangage du code : Bash (bash)Ce fichier “requirements.txt” contiendra la liste des librairies installées dans votre environnement “TestEnv”. Il est essentiel de créer ce fichier afin de pouvoir reproduire l’environnement sur une autre machine. Cela garantit que les versions des librairies utilisées restent identiques lorsque vous livrez un projet.
Créer un environnement depuis un fichier requirements.txt
Pour créer un nouvel environnement en utilisant le fichier “requirements.txt” et installer les librairies depuis ce fichier, suivez les étapes suivantes :
- Ouvrez votre terminal ou invite de commande.
- Exécutez la commande suivante pour créer l’environnement “replicat-Env” en utilisant le fichier “requirements.txt” :
conda create --name replicat-Env --file requirements.txtLangage du code : Bash (bash)Cette commande va créer un nouvel environnement nommé “replicat-Env” en installant les librairies spécifiées dans le fichier “requirements.txt”.
3. Une fois que l’environnement est créé, activez-le en utilisant la commande suivante :
conda activate replicat-EnvLangage du code : Bash (bash)Cela vous permettra de travailler dans cet environnement spécifique.
En suivant ces étapes, vous serez en mesure de créer un environnement spécifique sous Anaconda, d’installer les librairies nécessaires, de générer un fichier “requirements.txt” pour assurer la compatibilité des librairies utilisées, et de créer un nouvel environnement en utilisant ce fichier.
N’oubliez pas de toujours travailler dans des environnements spécifiques, de créer un fichier “requirements.txt” pour faciliter la reproductibilité de vos projets Python.