Anaconda Python y Conda

Anaconda

Anaconda es una de las mejores distribuciones de Python. Está orientada a dar soporte integral al desarrollo científico con Python tanto analítico como gráfico. Entre sus características destacan:

  • Aplicación gráfica que integra las herramientas y versiones de Python orientadas al desarrollo científico.
  • IDE para desarrollar fácilmente aplicaciones científicas, tanto en código como creación de gráficos.
  • Gestor de paquetes integrado (Conda).
  • Integración avanzada con Jupyter Notebook.
  • Soporte de entornos virtuales de Python.
  • Permite utilizar Python y R en el mismo entorno.

Anaconda es mantenida y desarrollada por la compañia Anaconda Inc, que es la responsable de mantener y evaluar la herramienta y los paquetes disponibles del repositorio de Conda.

Descargar Anaconda Python gratis

La versión individual de Anaconda es gratuita y se puede descargar gratis aquí. Existe versión para Windows (versión para 32 como 64 bit), MacOS (versión gráfica y de línea de comandos) y para Linux (ubuntu, centos, debian, etc).

¿Qué son las distribuciones de Python?

Las distribuciones de Python son un paquete de software que tiene alberga muchos componentes que se suelen utilizar en conjunto. Esto permite que los usuarios puedan instalar todas las librerías y herramientas con un solo programa, lo que facilita la distribución y uso de los mismos.

Conda (Gestor de paquetes)

Un gestor de paquetes es una herramienta que permite listar, instalar y desinstalar paquetes instalados en un entorno de Python. Conda es el gestor de paquetes por defecto de Anaconda.

Conda se opera desde una consola de comandos integrada en Anaconda y se puede acceder a ella siguiendo los siguientes pasos:

  • Windows: en la barra de aplicaciones de windows buscar el término Anaconda Prompt y ejecutar la aplicación.
  • MacOS y Linux: hay que abrir una consola de comandos del sistema.

Entornos virtuales y comandos básicos

En Python se pueden crear entornos virtuales totalmente independientes los unos de los otros. Esto permite tener instaladas diferentes versiones de Python o diferentes versiones de paquetes sin que entren en conflicto unos con otros. Se puede encontrar un documento resumiendo los comandos más utilizados aquí: conda-cheatsheet

  • Se pueden crear entornos virtuales como:
$ conda create --name <nombre_entorno>
Proceed ([y]/n)? y

# o especificando la versión de Python como
$ conda create --name mi_entorno python=3.8
Proceed ([y]/n)? y
  • Para listar los entornos instalados se usa:
$ conda info --envs
conda environments:

    base           /home/nombreusuario/Anaconda3
    mi_entorno   * /home/nombreusuario/Anaconda3/envs/mi_entorno
  • Se puede cambiar entre entornos usando: conda activate <nombre>
  • Para instalar y listar los paquetes instalados en un entorno se usa:
$ conda list
# packages in environment at /Users/tuxskar/anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_ipyw_jlab_nb_ext_conf    0.1.0                    py36_0  
anaconda-client           1.7.2                    py36_0  
anaconda-navigator        1.9.7                    py36_1  
appnope                   0.1.0            py36hf537a9a_0  
asn1crypto                1.3.0                    py36_0  
attrs                     19.3.0                     py_0  
backcall                  0.1.0                    py36_0  
beautifulsoup4            4.8.2                    py36_0  
blas                      1.0                         mkl  

Gestión de paquetes

En Conda se puede utilizar tanto el repositorio por defecto que está avalado por Anaconda usando el comando conda, como el repositorio oficial de Python utilizando pip.

  • Se pueden listar paquetes y la versión disponible de cada uno se usa: conda search <nombre_paquete>
$ conda search requests
Loading channels: done
# Name                       Version           Build  Channel             
requests                      2.18.4  py27h9b2b37c_1  pkgs/main           
requests                      2.18.4  py35h0d65e6b_1  pkgs/main           
requests                      2.18.4  py36h4516966_1  pkgs/main           
requests                      2.19.1          py27_0  pkgs/main           
requests                      2.19.1          py35_0  pkgs/main           
requests                      2.19.1          py36_0  pkgs/main           
requests                      2.19.1          py37_0  pkgs/main           
requests                      2.20.0          py27_0  pkgs/main           
requests                      2.20.0          py36_0  pkgs/main           
. . .
  • Para instalar paquetes se usa: conda install <nombre_paquete> o especificando el nombre del entorno como conda install <nombre_paquete> --name <nombre_entorno>
$ conda install flask   
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /Users/tuxskar/anaconda3

  added / updated specs:
    - flask


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    click-7.1.2                |             py_0          71 KB
    flask-1.1.2                |             py_0          78 KB
    itsdangerous-1.1.0         |           py36_0          28 KB
    werkzeug-1.0.1             |             py_0         240 KB
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         417 KB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  click              pkgs/main/noarch::click-7.1.2-py_0
  flask              pkgs/main/noarch::flask-1.1.2-py_0
  itsdangerous       pkgs/main/osx-64::itsdangerous-1.1.0-py36_0
  werkzeug           pkgs/main/noarch::werkzeug-1.0.1-py_0


Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
itsdangerous-1.1.0   | 28 KB     | #################################################### | 100% 
click-7.1.2          | 71 KB     | #################################################### | 100% 
flask-1.1.2          | 78 KB     | #################################################### | 100% 
werkzeug-1.0.1       | 240 KB    | #################################################### | 100% 
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
  • Para desinstalar paquetes en todos los entornos en conda se usa: conda uninstall <nombre_paquete> aunque es mejor especificar siempre el nombre del entorno conda uninstall <nombre_paquete> --name <nombre_entorno>
$ conda uninstall flask --name mi_entorno
Remainder of file ignored
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /Users/tuxskar/.conda/envs/mi_entorno

  removed specs:
    - flask


The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    atomicwrites-1.4.0         |             py_0          11 KB
    automat-20.2.0             |             py_0          31 KB
    bcrypt-3.2.0               |   py36haf1e3a3_0          41 KB
    cssselect-1.1.0            |             py_0          19 KB
    hyperlink-20.0.1           |             py_0          44 KB
    libxslt-1.1.34             |       h83b36ba_0         395 KB
    lxml-4.5.2                 |   py36h63b7cb6_0         1.2 MB
. . .
    ------------------------------------------------------------
                                           Total:         6.6 MB

The following NEW packages will be INSTALLED:

  bcrypt             pkgs/main/osx-64::bcrypt-3.2.0-py36haf1e3a3_0
  importlib-metadata pkgs/main/osx-64::importlib-metadata-1.7.0-py36_0
  importlib_metadata pkgs/main/noarch::importlib_metadata-1.7.0-0
  pyhamcrest         pkgs/main/noarch::pyhamcrest-2.0.2-py_0
  zipp               pkgs/main/noarch::zipp-3.1.0-py_0

The following packages will be REMOVED:

  asn1crypto-0.24.0-py36_0
  click-7.1.2-py_0
  flask-1.1.2-py_0
  itsdangerous-1.1.0-py36_0
  jinja2-2.11.2-py_0
  libcxxabi-4.0.1-hcfea43d_1
  markupsafe-1.1.1-py36h1de35cc_0
  werkzeug-1.0.1-py_0

The following packages will be UPDATED:

  atomicwrites       pkgs/main/osx-64::atomicwrites-1.2.1-~ --> pkgs/main/noarch::atomicwrites-1.4.0-py_0
  attrs              pkgs/main/osx-64::attrs-18.2.0-py36h2~ --> pkgs/main/noarch::attrs-20.2.0-py_0
  automat            pkgs/main/osx-64::automat-0.7.0-py36_0 --> pkgs/main/noarch::automat-20.2.0-py_0
  cffi                                1.11.5-py36h6174b99_1 --> 1.14.0-py36hb5b8e2f_0
  . . .

Proceed ([y]/n)? y


Downloading and Extracting Packages
more-itertools-8.5.0 | 43 KB     | #################################################### | 100% 
pyhamcrest-2.0.2     | 30 KB     | #################################################### | 100% 
w3lib-1.21.0         | 182 KB    | #################################################### | 100% 
automat-20.2.0       | 31 KB     | #################################################### | 100% 
pytest-runner-5.2    | 13 KB     | #################################################### | 100% 
lxml-4.5.2           | 1.2 MB    | #################################################### | 100% 
twisted-20.3.0       | 4.0 MB    | #################################################### | 100% 
. . .
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

Librerías populares soportadas por Anaconda

Anaconda soporta múltiples librerías de forma nativa que pueden ser instaladas gracias a Conda como:

  • IDE y editores: Spyder y Jupyter notebook.
  • Matemáticas: NumPy, Numba y Pandas.
  • Inteligencia artificial: Scipy, scikit-learn, pytorch y TensorFlow.
  • Librerías gráficas: bokeh, holoviews y matplotlib.

Ediciones de Anaconda

Existen tres versiones para cubrir diferentes perfiles, y se diferencian en el soporte que ofrece Anaconda Inc para cada cliente:

  • Individual edition: versión gratuita para ser utilizada de forma individual. Precio: gratis.
  • Team edition: versión de pago para empresas que utilicen la herramienta tanto para Python como para R. Precio: desde 10,000$
  • Enterprise edition: es la versión más profesional donde se ofrece soporte como entrenamientos personalizados, soporte 24/5 y muchas características más. Precio: requiere de hablar de forma individual.

Libros recomendados

A continuación se pueden ver los libros más relevantes que tratan sobre Anaconda y sobre el desarrollo científico:

Libros recomendados para aprender Python

Estos son los libros que pueden ayudarte a aprender Python, aprender a programar, tipos de datos, algoritmia y mucho más.

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