Para demonstrar as capacidades do Conda, vamos começar configurando vários ambientes e instalando pacotes. Os passos a seguir ilustram esse processo:
Criação de Ambientes:
Para começar, vamos criar ambientes separados usando o Conda, cada um com seu próprio conjunto de pacotes Python e versões. Isso ajuda a gerenciar dependências e evitar conflitos.
Por exemplo, para criar um ambiente chamado “envpython”, execute o seguinte comando:
conda create --name envpython
Ativação e Desativação de Ambientes:
Depois de criar os ambientes, você pode ativá-los usando o comando conda activate. Isso garante que os pacotes do ambiente sejam utilizados durante o trabalho. Para desativar, use conda deactivate.
conda activate envpython
# Trabalhe no ambiente 'envpython'
conda deactivate
# Retorne ao ambiente base
Instalação de Pacotes:
O Conda simplifica o gerenciamento de pacotes permitindo uma instalação fácil. Por exemplo, para instalar pacotes populares do Python como NumPy, SciPy e Matplotlib, você pode executar:
conda install numpy scipy matplotlib
Visualização de Pacotes Instalados:
Para ver os pacotes instalados em um ambiente específico, use o comando conda list. Isso fornece uma visão geral dos pacotes e suas versões.
conda list
Criação de Instantâneos do Ambiente:
Você pode capturar as configurações do ambiente usando o comando conda list --export. Isso gera uma lista de pacotes instalados no ambiente, facilitando a replicação das configurações em diferentes máquinas.
conda list --export > environment.yml
Instalação de Pacotes de Fontes Diferentes:
O Conda suporta a instalação de pacotes de várias fontes. Você pode usá-lo para instalar pacotes de repositórios, GitHub ou até mesmo sistemas de controle de versão como o Git.
conda install -c conda-forge nome_do_pacote
pip install -e git://github.com/username/repo.git#egg=nome_do_pacote
Seguindo esses passos, você pode gerenciar eficientemente pacotes e ambientes usando o Conda, tornando o desenvolvimento e a colaboração mais fluidos.
Outras Referências
Link para a criação de ambientes no Anaconda: https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#activating-an-environment