Tutoriel Python : installer et utiliser Anaconda ?

Table des matières

Introduction

Bonjour à tous ! Bienvenue dans ce nouveau tutoriel Python. Aujourd’hui, nous allons nous intéresser à la distribution libre et open source Anaconda. Installer l’environnement de travail de Python sur votre ordinateur est la première étape à franchir pour programmer dans ce langage!

Ce tutoriel va principalement porter sur l’installation d’Anaconda et la découverte de ses différentes fonctionnalités, puis nous allons nous intéresser à ses applications et usages en Python.

Aucun prérequis n’est nécessaire pour commencer ce tutoriel ! Il suffit uniquement de bien suivre les étapes, les appliquer, et le tour est joué.

Je vous invite donc à attacher vos ceintures car nous commençons notre voyage !

1. Anaconda :

1.1Anaconda, la distribution open Source :

Anaconda est une distribution libre et open source dédiée à la programmation Python et R. elle est très utilisée dans la science des données, machine Learning et l’intelligence artificielle.

Cette distribution est devenue indispensable pour n’importe quel développeur dans le domaine de la data science.

Anaconda propose une variété d’outils de collecte et transformation de données à grande échelle. Elle est aussi connue pour sa richesse en modules et librairies de la data science !

Maintenant que nous connaissons Anaconda, il est temps de passer à son installation !

2.1 Installation d’Anaconda :

Pour installer Anaconda sur votre ordinateur, il suffit de suivre les étapes suivantes :

Allez sur le site officiel d’Anaconda puis choisissez la version compatible avec votre système d’exploitation.

Quand le téléchargement est effectué lancez le programme puis cliquez sur Next.

Lisez et acceptez les conditions d’utilisation.

Cliquez sur ‘Next’
Choisissez l’emplacement d’Anaconda sur votre ordinateur.

Cochez la deuxième case puis cliquez sur « Install ».

Cliquez sur Skip puis Finish et c’est bon vous avez terminé l’installation d’Anaconda !

2. Anaconda Prompt, la console de commande :

Anaconda Prompt est la console par défaut d’Anaconda où on peut taper directement des commandes.

Elle permet aux utilisateurs d’installer des librairies facilement ou de lancer les différentes applications d’Anaconda.

Pour l’afficher, il suffit de taper Anaconda Prompt dans votre barre de recherche :

Par exemple si je veux lancer jupyter Notebook qui est un éditeur de code Python, il suffit de taper la commande suivante dans la console:

Jupyter notebook

Si je veux installer un module, numpy par exemple, il suffit de taper la commande suivante :

Conda install numpy

Nous verrons en détail l’intérêt d’Anaconda Prompt dans les sections qui suivent.

3. Conda, le package manager :

Conda est un système open source de management des packages et d’environnement, il facilite la recherche et l’installation de différents packages. Il permet à l’utilisateur de créer différents environnements pour isoler ses programmes. Pour vérifier que Conda fonctionne sur votre système il suffit de taper la commande suivante dans la console de commande d’anaconda :

Syntaxe :

--version conda

Résultat de l’éxecution :

La commande doit vous retourner la version actuelle de conda sur votre système. Dans notre cas, la version est 4.8.3. Si vous voulez être sûr que vous êtes sur la dernière version de conda, il suffit de taper cette commande pour la mettre à jour :

Syntaxe :

Conda update conda

Résultat de l’exécution :

La console affiche les packages qui vont être mis à jour, et vous demande si vous voulez procéder à cette mise à jour. Il suffit de taper y pour confirmer :

Si on check la nouvelle version de conda, on obtient le résultat suivant :

Nous sommes passés de 4.8.3 à 4.8.5

4. Anaconda Navigator, l’interface graphique :

Anaconda Navigator est l’interface graphique incluse dans Anaconda, elle permet de lancer les applications et gérer facilement les différents packages et environnements. Pour lancer Anaconda Navigator, il suffit de taper dans votre barre de recherche Anaconda Navigator :

Bienvenue dans Anaconda Navigator ! Sympa l’interface non ?

On préfère travailler sur Anaconda Navigator, car c’est facile, pratique et vous n’aurez pas besoin de connaitre toutes les commandes de Conda !Dans les sections suivantes, nous allons découvrir les différentes fonctionnalités offertes par Anaconda Navigator.

5. Anaconda Navigator, Applications :

Plusieurs applications sont disponibles sur Anaconda Navigator :

JupyterLab
JupyterNotebook
Spyder
Pycharm
VSCode
Orane 3 APP
RStudio
Anaconda powerShell

Nous allons voir celles qui permettent de coder en Python.

4.1 Jupyter Notebook

Jupyter Notebook est une plateforme web open-source qui permet de créer et de partager des documents qui contiennent du code. Il facilite l’organisation des fichiers, modules ainsi que la présentation du travail, sans oublier qu’il est très facile à déployer. Pour lancer Jupyter Notebook, deux manières sont possibles :

Tapez sur votre barre de recherche « Anaconda prompt» puis taper « jupyter notebook » dans la console.

Taper sur votre barre de recherche « Anaconda Navigator» puis lancer directement l’application comme sur l’image suivante :

Et Hop ! On atterrit sur cette page, Bienvenue !

Je vous conseille fortement de créer un dossier sur votre bureau nommé « Python » afin d’organiser vos fichiers. Ensuite cliquez sur Desktop puis positionnez-vous dans le dossier créé auparavant, vous devez avoir une page comme la suivante :

Mon premier Notebook :

Un notebook est le fichier sur lequel nous allons travailler, on va donc créer notre premier notebook dans le dossier Python :

Cliquez sur New puis choisissez Python 3.

Ensuite cliquez sur « rename » afin de renommer votre fichier.

Nommez-le par exemple : « Projet1 »

Voila ! Votre environnement de travail est prêt nous pouvons commencer. Pour tester si votre IDLE fonctionne bien il suffit de taper cette petite commande et d’examiner le résultat :

4.2 Spyder, le programme en Python pour Python :

Sypder est un environnement open source et multiplateforme écrit en Python pour le développement en Python. Il intègre plusieurs bibliothèques d’usage scientifiques comme Numpy, Matplotlib et SciPy. Cet environnement présente une combinaison unique de fonctionnalités avancées d’édition, d’analyse et de profilage d’un outil de développement.

Pour lancer Spyder, il existe trois manières possibles :

Taper directement Spyder dans votre barre de navigation Windows
Ouvrez anaconda prompt et taper « Sypder »
La dernière manière est d’ouvrir anaconda Navigator et cherchez Spyder puis le lancer directement :

Voici l’interface graphique de Spyder :

Il est composé de trois fenêtres essentielles :

L’éditeur pour rédiger des programmes.
La console pour tester les commandes.
Explorateur d’objets, de variables et de fichiers.

L’éditeur :

Il facilite la rédaction des programmes :

Impose les indentations quand c’est nécessaire.
Différentes couleurs pour les variables et fonctions.
Affiche l’aide pour l’utilisation des fonctions en Python.

Il faut obligatoirement enregistrer son code dans un fichier afin de pouvoir l’exécuter.

Voici un exemple d’un programme qui teste si un nombre est pair ou impair :

Syntaxe :

a=2
if a%2==0 :
print ("le nombre est pair")
else
print ("le nombre est impair)

Résultat de l’exécution :

Comme vous pouvez le voir, l’éditeur affiche une petite croix sur la ligne du else, c’est normal il manque deux points « : ». L’éditeur de Spyder vous facilite la tâche quand il s’agit d’erreurs pas besoin de trop chercher !

On corrige la petite erreur et on relance l’exécution :

Oups ! Une autre petite faute. Merci Spyder ! La prochaine exécution sera la bonne, promis.

Résultat de l’exécution :

La console :

La console IPython affiche la version utilisée de python au démarrage de Spyder. Elle permet aussi de taper des commandes Python directement ou d’exécuter les fichiers Python enregistrés :

La console n’est pas conçue pour coder des programmes en Python, elle permet uniquement de tester quelques commandes simples.

L’explorateur :

Dans Spyder, l’explorateur est composé de trois onglets principaux :

Explorateur de variables :

Il contient toutes les variables définies dans le programme et précise le type et la valeur de chacune des variables :

Exemple : programme à une variable

Il s’agit du code de l’exemple d’avant qui détermine si un nombre est pair ou impair, on a une seule variable qui est a, donc l’explorateur de variables ne va donner des informations que sur cette variable :

L’explorateur de variables précise que est un entier et sa valeur est 2.

Exemple : programme à 3 variables

Nous allons garder le même programme mais on va ajouter deux autres variables b et c :

À présent Nous allons voir ce que nous retourne l’explorateur de variables.

Les trois variables sont là ! a est un entier qui vaut 12 , b un réel qui vaut 3,1 et finalement c qui est une chaine de caractère et qui est égal à ‘Bonjour’

Explorateur d’objets :

Il donne des informations sur les différentes fonctions, par exemple si vous voulez vous informer sur une fonction il suffit de taper son nom :

Exemple : fonction print ()

Exemple : fonction input ()

Explorateur de fichiers :

Il donne accès à l’arborescence du disque et explore les différents fichiers enregistrés :

4.3 Jupyter lab:

Jupyter Lab est une interface web dernière génération du projet Jupyter. Cet environnement innovant qui offre des fonctionnalités très avancé, combine entre la puissance des notebooks et l’utilisation d’autres outils en même temps. On peut dire que c’est une évolution de l’environnement jupyter notebook qui n’est limité qu’à la création de notebooks.

Pour lancer JupyterLab, il existe deux manières :

Ouvrez Anaconda prompt et taper « Jupyter lab »
La dernière manière est d’ouvrir Anaconda Navigator et cherchez Jupyter lab puis le lancer directement :

Voici l’interface graphique de Jupyterlab :

Jupyterlab est un environnement multifonctionnalité, ici par exemple on a trois fenêtres ouvertes : un PDF, un notebook ipynb et une image.

Par exemple, imaginons que vous voulez coder un programme en Python qui utilise les opérateurs logiques mais vous avez besoin d’un support de cours devant vous et d’une console Python pour tester quelques commandes basiques. Jupterlab a la solution pour vous !

Nous sommes arrivées à la fin de cette section, maintenant à vous de choisir quel application à utiliser pour coder !

6. Anaconda Navigator, les environnements :

Anaconda Navigator permet de gérer les différents environnements, plusieurs traitements sont possibles :

Rechercher un environnement
Créer un nouvel environnement
Importer un environnement
Mettre à jour un environnement
Supprimer un environnement

Voici la liste des environnements déjà installés sur votre machine :

Rechercher un environnement :

Pour recherche un environnement il suffit de taper son nom dans la barre :

Créer un nouvel environnement :

Cliquez sur le bouton Create en bas de la page.
Choisissez le nom de l’environnement.
Choisissez Python, R, ou les deux.
Terminez en cliquant sur Create.

Importer un environnement :

Cliquez sur le bouton import en bas de la fenêtre.
Spécifiez le nom du nouvel environnement.
Cliquez sur l’icône dossier pour parcourir le fichier.
Cliquez sur le bouton import.

Mettre à jour un environnement :

Cliquez sur l’environnement que vous souhaitez mettre à jour puis cliquez sur update index.

Supprimer un environnement :

Dans la liste d’environnement, choisissez l’environnement à supprimer.
Cliquez sur remove.

7. Anaconda Navigator, Documentation Python :

Anaconda Navigator offre une large documentation de Python, de ses différentes librairies, les applications d’Anaconda et bien d’autre :

8. Anaconda Navigator, la communauté :

Anaconda Navigator permet de rejoindre une large communauté de milliers de développeurs ainsi que de participer à une infinité de salons et conférences :

Conclusion

Nous voilà arrivés à la fin de ce tutoriel ! Nous estimons qu’à présent vous connaissez toutes les fonctionnalités d’Anaconda et que vous avez déjà choisi votre éditeur de texte ! Laissez-nous devinez, Jupyterlab non ?

En tous cas, vous avez toutes les clés pour commencer à programmer en Python en toute aisance. N’hésitez pas à lire les documentations des différentes librairies Python et à rejoindre les salons aussi !

Le voyage est encore long chers lecteurs mais vous êtes sur le bon chemin ! Bon courage pour la suite et à un très prochain tutoriel !

Article publié le 27 Septembre 2020par Mouna HAMIM