Comment utiliser Anaconda pour Python ?

Python figure parmi les langages de programmation les plus utilisés dans le milieu du Big Data. Il aide presque tous les métiers de la Data dans la réalisation de nombreuses tâches. Cette préférence est liée à plusieurs critères, notamment la facilité de ce langage de programmation et le fait qu’il soit open source, multiplateforme et rapide. L’existence de nombreux outils liés à la science des données que l’on peut y incorporer est également un grand atout. Anaconda fait partie de ces outils, mais pas que. Dans cet article, nous allons voir comment utiliser anaconda python.

Qu’est-ce qu’Anaconda ?

Anaconda est une distribution libre, open source et multiplateforme contenant de nombreux outils pour le développement en Python et R. Elle est surtout utilisée dans la machine learning, dans l’intelligence artificielle et, comme nous l’avons mentionné dans l’introduction, dans le Big Data. En installant Anaconda, on obtient une installation de Python ainsi que de nombreux packages essentiels à ce langage et à la réalisation de plusieurs tâches relatives aux domaines énoncés précédemment.

Rien qu’en l’installant, 250 de ces packages seront présents, mais on peut encore y ajouter plus de 7 500 paquets. C’est la raison pour laquelle plus de 6 millions de personnes l’utilisent en ce moment. En effet, cette distribution facilite grandement le travail des personnes utilisant Python.

Installer Anaconda

Pour l’utiliser, il faut tout d’abord l’installer, bien évidemment. Anaconda peut être installé sur Microsoft Windows, Linux et Mac. Pour ce faire, il suffit de le télécharger et de lancer le fichier obtenu. Ce fichier peut être lourd à cause des packages préinstallés, c’est donc normal que le téléchargement puisse prendre un peu de temps.

Ensuite, vous n’avez qu’à cliquer sur Next pour avancer, en précisant vos préférences concernant le type d’installation, le fichier de destination et d’autres paramètres. L’installation peut également durer un certain temps, mais une fois ce processus achevé, Anaconda sera utilisable pour vos projets.

Une fois qu’Anaconda est installé, vous pouvez découvrir les outils qu’elle contient afin de bien l’utiliser.

Anaconda navigator

Anaconda navigator est la première chose que vous verrez à la fin de l’installation d’Anaconda. Il s’agit d’une interface graphique qui permet d’installer et de gérer facilement les différents packages présents dans cette distribution. Dans le menu “Environments” de cette interface, vous trouverez les paquets préinstallés ainsi que les autres paquets que vous pouvez ajouter selon votre convenance. Vous avez également la possibilité de mettre à jour et de supprimer les packages déjà disponibles. Vous pouvez aussi créer, mettre à jour et supprimer des environnements virtuels pour chacun de vos projets à l’aide de ce menu. Un environnement virtuel est particulièrement utile lorsque vous avez plusieurs programmes de différentes versions de Python.

Anaconda navigator renferme de nombreuses documentations que vous pouvez retrouver dans le menu “Learning”. Grâce à ce menu, vous aurez accès à toutes les informations nécessaires à l’utilisation de chaque application et package.

Enfin, vous avez le menu “Community” dans lequel vous pourrez interagir avec de nombreux développeurs Python dans votre domaine.

Conda

Conda est un gestionnaire de paquet multiplateforme et open source disponible sur Anaconda depuis sa première version. Il permet entre autres de télécharger, d’installer et de mettre à jour des packages de façon simple, mais aussi de lancer des interfaces de développement.

On peut installer et gérer la version de Python lui-même avec Conda. Des paquets pour d’autres langages comme R sont aussi disponibles, malgré le fait qu’il ait été développé en Python. Il est possible de créer des environnements grâce à Conda afin que vous puissiez utiliser plusieurs versions de Python selon vos projets.

Ce gestionnaire a été créé en premier lieu pour ceux qui travaillent dans le Big Data utilisant Python, mais on y retrouve tout de même d’autres bibliothèques destinées à d’autres types de développement.

Anaconda prompt

Anaconda prompt est la console utilisée par défaut par Anaconda pour installer des packages et de les lancer en tapant la ligne de commande appropriée. Il est accessible à travers la barre de recherche d’Anaconda navigator et permet de travailler directement avec les commandes d’anaconda et conda.

L’avantage d’utiliser Anaconda prompt est que vous n’avez pas à changer de répertoire, quelle que soit la commande que vous lancez. Aussi, tous les packages que vous installez en utilisant Anaconda prompt sont utilisables dans tous vos programmes ainsi que dans vos IDEs. La raison à cela est qu’ils sont installés dans le répertoire de conda où tous les autres packages sont lancés.

Connaître les applications pour Python

Il est également nécessaire de connaître les applications utiles pour le développement Python que vous pouvez retrouver dans Anaconda. De cette manière, il vous suffira de les installer afin que vos projets soient complets tout en vous assurant d’opter pour les meilleurs outils.

Ici, nous allons surtout nous concentrer sur les applications pour le Big Data avec Python. Alors, voici certaines d’entre elles :

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook est une application web dans laquelle on peut développer des programmes informatiques sous plus de 40 langages. Initialement, elle a été créée pour les langages Julia, Python et R, d’où le nom qu’on lui a attribué.

Jupyter Notebook ne permet pas seulement de créer des programmes exécutables, mais aussi d’intégrer à l’intérieur du même fichier des commentaires sous forme de simple texte, des formules mathématiques et des images. On peut également diviser les codes en blocs afin de les tester individuellement.

Toutes ces raisons font que cette application est idéale pour les professionnels du Big Data lors des nettoyages et la transformation des données. Pour les développeurs qui œuvrent dans l’intelligence artificielle et la machine learning, par exemple, Jupyter Notebook est l’outil parfait. En effet, le développement et le partage des travaux accomplis sont plus simples lorsque l’on utilise cette application.

JupyterLab

En voyant la pertinence des Notebooks, l’équipe du projet Jupyter est allée encore plus loin en créant JupyterLab. Il s’agit d’un environnement de travail open source accessible à partir d’un navigateur.

Il permet non seulement d’ouvrir et de créer des notebooks, mais aussi d’utiliser plusieurs autres applications simultanément. Vous avez, par exemple, la possibilité d’ouvrir des consoles pour les tests ou des fichiers PDF pour la documentation. Vos anciens notebooks peuvent être ouverts sur cet environnement sans aucun souci.

Vous pouvez créer des vues de façon très simple en utilisant JupyterLab, ce qui est une fonctionnalité très intéressante pour la Data Science. On peut même se connecter aux services cloud pour encore plus faciliter le travail de ses utilisateurs. Tout cela montre la puissance et la praticité de cet outil, surtout dans le domaine du Big Data.

Il figure parmi les applications préinstallées dans Anaconda donc vous n’avez qu’à taper son nom dans la barre de recherche et le lancer pour l’utiliser.

Spyder

Spyder est un IDE Python interactif destiné initialement au développement relatif aux calculs scientifiques, mais qui peut également être utilisé pour d’autres types de développement. C’est un environnement gratuit, open source, multiplateforme et compatible avec de nombreuses bibliothèques à l’instar de NumPy, SciPy et Matplotlib. Il est également extensible en y ajoutant des plugins.

Plusieurs fonctionnalités sont disponibles sur Spyder telles que l’édition, l’écriture et la correction de code à travers l’éditeur, mais également les tests de commande en utilisant la console. Et si vous souhaitez obtenir des détails sur votre projet, vous pouvez consulter l’explorateur afin de déterminer toutes les variables et les fonctions utilisées dans celui-ci ainsi que les fichiers présents.

L’utilisation de Spyder convient parfaitement aux personnes qui souhaitent effectuer des analyses et des inspections de données tout en s’assurant de la qualité des résultats obtenus.

Pour l’utiliser dans Anaconda, vous pouvez le lancer avec conda, ou tout simplement cliquer sur l’icône Spyder présente sur la page d’accueil d’Anaconda navigator.

Voilà ! Cliquez sur le lien suivant si vous souhaitez aller plus loin dans l’apprentissage d’Anaconda pour python.