1. Conda

1.4. Creació d’entorns Conda

És important donar un nom descriptiu a l’entorn per poder reconèixer el contingut. En un pipeline estàndard, podem utilitzar múltiples programes que poden ser reutilitzables en altres anàlisis. A causa d’aquesta redundància de processos, és recomanable crear un entorn per a cada eina i no crear entorns amb múltiples programes. D’aquesta manera, un entorn estarà definit pel software que compta mitjançant el nom, i la seva utilització serà més senzilla que si un mateix entorn conté múltiples paquets, ja que serà difícil determinar on es troba el programa que necessites en un moment determinat. De vegades també és recomanable no únicament especificar el programa en el nom de l’entorn, sinó també la seva versió.

En primer lloc, instal·larem un paquet molt usat a Python com és numpy. Per crear un entorn utilitzarem l’ordre create i n’especificarem la versió a instal·lar. Per saber quines versions són accessibles podem utilitzar l’ordre search:

$ conda search numpy

Això ens retornarà un llistat de totes les versions que estan disponibles. Si no especifiquem la versió del paquet a instal·lar, Conda intentarà instal·lar la versió més nova. Un cop seleccionem la versió que necessitem podem crear el nostre nou entorn:

$ conda create -n numpy1-23-5 numpy=1.23.5

Fent servir l’opció -n indiquem el nom que volem assignar al nou entorn.

Si voleu especificar des de quin canal volem instal·lar un paquet podem utilitzar l’opció channel:

$ conda create -n numpy1-23-5b numpy=1.23.5 --channel conda-forge

Conda no instal·la únicament el paquet especificat, sinó també les seves dependències. En el cas de numpy, per exemple, no hem especificat que instal·lés Python, però com que és una dependència automàticament s’instal·la en l’entorn especificat.

Si sempre utilitzem un set de paquets, podem instal·lar-los conjuntament:

$ conda create -n basic-analisis numpy=1.23.5 pandas=1.5.3 matplotlib=3.7.1

Un cop creats els entorns podem saber quins paquets s’han instal·lat utilitzant l’ordre list:

$ conda list -n numpy1-23-5