Lors de la création d'environnements virtuels en Python, il est courant d'utiliser python -m venv. Cependant, il existe aussi un puissant outil de gestion des environnements appelé Conda, largement utilisé dans les domaines de la science des données et de l'intelligence artificielle. Conda aide à gérer à la fois les paquets et les environnements.

Dans cet article, nous allons aborder le concept de Conda, la différence entre Anaconda et Miniconda, et comment l'environnement Conda fonctionne de manière isolée de votre système.

1. Qu'est-ce que Conda ?

Conda est un gestionnaire de paquets et d'environnements largement utilisé dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Bien qu'il ait été initialement développé pour Python, il prend désormais en charge une variété de langages tels que R, Ruby, Lua, etc.

Avec Conda, vous pouvez effectuer efficacement les tâches suivantes :

• Installer et gérer plusieurs paquets à la fois
• Créer des environnements virtuels indépendants du système d'exploitation
• Maintenir différentes versions de Python pour chaque projet

Terminologie associée

• Environnement Conda : Environnement virtuel avec un espace de paquet indépendant
• conda-forge : Répertoire de paquets maintenu par la communauté Conda
• Anaconda : Distribution préinstallée comprenant Conda et des paquets couramment utilisés en science des données (Numpy, Pandas, Jupyter, etc.)
• Miniconda : Distribution minimale contenant uniquement Conda, permettant à l'utilisateur de choisir et d'installer les paquets nécessaires

2. Pourquoi choisir Conda ? Comparaison avec python -m venv

La bibliothèque standard de Python dispose d'un outil de création d'environnements virtuels nommé venv. Néanmoins, dans les domaines de la science des données, Conda est souvent préféré pour les raisons suivantes :

• venv gère uniquement les paquets Python, tandis que Conda peut également gérer les dépendances non-Python (C, C++, CUDA, etc.)
• Conda excelle dans la résolution des conflits de version des paquets et configure automatiquement les binaires spécifiques au système d'exploitation
• Dans un environnement venv, tous les paquets doivent être installés avec pip, tandis que Conda permet une gestion des distributions plus stable via des canaux de paquets comme conda-forge

Autrement dit, dans des environnements de calcul scientifique ou d'apprentissage automatique, la capacité à résoudre les conflits avec diverses bibliothèques externes est cruciale, et Conda excelle dans ce domaine.

3. Différences entre Anaconda et Miniconda

Caractéristiques d'Anaconda

• Analyse de données possible dès l'installation
• Inclut des outils de visualisation comme Jupyter Notebook

Caractéristiques de Miniconda

• Installation légère et rapide
• Installation flexible en choisissant uniquement les éléments nécessaires

4. Comment l'environnement Conda est-il isolé du système ?

L'environnement Conda est créé dans un répertoire complètement séparé du système de base, ce qui présente les avantages suivants :

• N'affecte pas l'environnement Python du système
• Permet de configurer un environnement indépendant pour chaque projet
• Facilite la reproduction de l'environnement en le sauvegardant dans un fichier .yml

Comparaison avec Docker

Bien que Docker offre une isolation complète, Conda est généralement plus léger et plus facile à configurer, ce qui le rend suffisant pour de nombreuses tâches dans le domaine de la science des données.

5. Méthodes d'installation

Comment installer Anaconda

1. Télécharger le fichier d'installation correspondant à votre OS depuis https://www.anaconda.com/download
2. Procéder à l'installation via l'assistant d'installation GUI ou en ligne de commande
3. Une fois l'installation terminée, vous pouvez utiliser anaconda-navigator ou la commande conda

Comment installer Miniconda

1. Télécharger le fichier d'installation depuis https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
2. Configurer l'environnement avec conda init, conda config après l'installation

6. À venir dans le prochain article

Dans cet article, nous avons exploré le concept de Conda et les différences entre ses distributions principales, Anaconda et Miniconda. Nous avons également expliqué pourquoi Conda est préférable aux tâches scientifiques par rapport à -m venv.

Dans le prochain article, nous traiterons la création et la gestion d'environnements Conda, notamment :

• Création d'un environnement avec conda create
• Activation et suppression d'un environnement
• Présentation des commandes fréquemment utilisées avec Conda

Alors, rendez-vous dans le prochain article pour des exercices pratiques de création d'un environnement de travail !