zainstalowałem sobie #anaconda do #r i #python i mam pytanie do tych środowisk (environment) - powinienem tworzyć nowe środowisko za każdym razem kiedy będę korzystał ze specyficznej paczki, którą planuję użyć tylko raz i na niej instalować daną paczkę prawda?
W sensie załóżmy, że zaczynam bawić się w analizę tekstu - tworzę do tego specjalne środowisko, ściągam tam te wszystkie paczki i jak mi się znudzi, to usuwam środowisko i pozbywam się
W sensie załóżmy, że zaczynam bawić się w analizę tekstu - tworzę do tego specjalne środowisko, ściągam tam te wszystkie paczki i jak mi się znudzi, to usuwam środowisko i pozbywam się
@smokzabojcaludzi: Skomplikowany temat, ale najlepiej tworzyć środowiska do każdego projektu (nie tematu). Potem możesz wrzucić pakiety za pomocą conda env export > environment.yml wrzucasz sobie to do pliku .yml lub .txt w folderze z projektem, by zawsze na szybko sobie odtworzyć. Tyle na początek chyba wystarczy, potem możesz sobie cały proces automatyzować za pomocą make, ale to doczytasz, gdy będziesz pewnie się czuł z condą. Pamiętaj jeszcze, że warto zwrócić uwagę
@smokzabojcaludzi: Akurat sklearn to zły przykład, bo conda zainstaluje z nim numpy ( ͡° ͜ʖ ͡°) Ale odpowiedź brzmi nie (chyba), ale możesz sobie stworzyć takie środowisko i wrzucić je do pliku .txt albo .yml właśnie. Jak tworzysz nowe środowisko to ładujesz je z tego pliku i potem doinstalowujesz dodatkowe biblioteki.
1) przy każdym projekcie tworzy się nowe środowisko i na tym środowisku instaluje się potrzebne paczki (matplotlib, numpy, pandas, (...))?
2) czy można ustawić "podstawowe" biblioteki które będą w każdym środowisku (projekcie)? tzn. nie chcę za każdym razem instalować np matplotliba, a wiem, że praktycznie zawsze będę go używał
3) jakieś pluginy ułatwiające życie/pisanie macie?
#programowanie #python