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結論：通常 Jupter nootbookでpipは動かせないそうです。（動かす方法はあるそうです） 本記事はその事実を誤解した私の体験談です。 同じようなトラブルが起こっている人は参考にしてみて下さい。 私の事例：Jupter nootbookでpipが使えない！ スクレイピングというWebサイトを取り込む技術があります。 「これを使ってデータ解析をしたい！」と意気込みgoogle で検索したところ、pipなるものをinstallしてrequestsをimportする必要があるというサイトが上位３件くらいにひっかかりました。 早速参考のコードをJupter nootbookに入力して使用して実行してみるも、エラーメッセージが。。。 何が問題なのか？ そこでjupter nootbook が入っているAnacondaとpipをキーワードにして検索をかけると以下のサイトがヒットしました。 q
Summary We provide a few tips for reducing the size of docker images that use Conda, reducing an example docker image to 15% of its original size. Introduction Conda is a useful tool for managing application dependencies. When combined with Docker for deployment you can have a nice workflow for reproducible application environments. If you're not careful though, you can end up with extremely large
はじめに こちらの記事 でご存じの方も多いと思うが、商用利用(定義については後述)における Anacondaリポジトリの利用が有償化されたようである。 回避策として、こちらの記事にもあるように、pyenv等をつかえばよいのではないかという話もあるが、ケモインフォマティシャンが良く使うRDKitは実質condaでしか配布されていないため、condaを使わざるを得ない状況である。 最初の記事によれば、miniconda+conda-forgeの運用であれば影響は受けなさそうとのこと。そこで、今回、miniconda+conda-forgeで運用を考えてみた。 情報整理 まずは変更されたAnconda Individual EditionのTerms of Serviceを確認する。 To avoid confusion, “commercial activities” are any use
Conda コマンド - python.jp
Anaconda には conda コマンドがインストールされており、パッケージのインストールや、実行環境の作成・切り替えなどを行います。Anacondaの実行環境は Anaconda-Navigator でも操作できますが、ここでは conda コマンドの使い方を紹介します。 Conda環境¶ Conda環境は独立したPythonの実行環境で、他の環境に影響を与えずにPythonのバージョンを用途によって切り替えたり、パッケージをインストールしたりできます。 Conda環境は、conda activate コマンドで利用を開始します。環境名を指定せずに conda activate コマンドを実行すると、デフォルトのConda環境である base 環境が有効になります。
2021 2/11 誤りを修正 2021 4/26 Rについて追記 2021 4/30 tips追記 2022 2/7 再インストール追記 Githubより Mamba は C++ での conda パッケージマネージャの再実装です。マルチスレッドを使ったリポジトリデータとパッケージファイルの並列ダウンロード、依存関係の解決をより高速にするための libsolv、Red Hat、Fedora、OpenSUSE の RPM パッケージマネージャで使用されている最先端のライブラリです。 mambaのコア部分はC++で実装されており、最大限の効率化が図られています。 同時に、mamba は可能な限り互換性を保つために、codaと同じコマンドラインパーサ、パッケージのインストールとデインストー ル、トランザクション検証ルーチンを利用しています。 開発の動機のブログ記事。condaの問題点についても
conda info 今自分が動かしている環境名とcondaやpythonのバージョンなどを確認することが出来ます。 # 動作例 conda info active environment : blog active env location : C:\Users\USERNAME\AppData\Local\Continuum\anaconda3\envs\blog shell level : 7 user config file : C:\Users\USERNAME\.condarc populated config files : C:\Users\USERNAME\.condarc conda version : 4.8.3 conda-build version : 3.18.9 python version : 3.7.4.final.0 virtual packages :
Anaconda は一言でいうと Python 本体に加え科学計算のライブラリ等が最初から付属されているものです。またパッケージ管理とデプロイを簡略化するための工夫がなされており conda というパッケージ管理コマンドが付属しています。 conda と pip について Python の世界ではかなり昔からそれ自体にパッケージ管理ツールというのが付属していて、昔は EasyInstall なるものを使っており pip を使うためにはあとからセットアップしなければならなかった。いちいち面倒であった。最近の Python ではすっかりデフォルトで pip が付属していて最高の時代になっている。このコマンドを使うと PyPI というサイトに公開しているパッケージをコマンドによりインターネット経由でインストールできる。最高の時代である。 さて、よくある話が conda と pip を併用すると「
Miniconda¶ Miniconda is a free minimal installer for conda. It is a small, bootstrap version of Anaconda that includes only conda, Python, the packages they depend on, and a small number of other useful packages, including pip, zlib and a few others. Use the conda install command to install 720+ additional conda packages from the Anaconda repository. See if Miniconda is right for you. System requi
最近、condaで入れるNumpyの方が、pipで入れるNumpyより動作が早いことが少し話題になっています（元記事は最近ではないのですが）。本記事では、scikit-learnもインストールを工夫すれば、より高速に動作することを解説します。 はじめに 記事、「Anaconda の NumPy が高速みたいなので試してみた」 https://tech.morikatron.ai/entry/2020/03/27/100000 を最近Twitterのタイムラインで何度も見かけました（元記事は20年3月に記載されたものですが）。 condaでインストールするNumpyの方が、pipでインストールするNumpyより早い、というお話です。 なぜ早いの？ 上記の記事では、CPUで「Intel Core i7-9750H」を使用しています。 このCPUの仕様は以下です。 https://www.int
空いていたので穴埋め。 はじめに Python をお使いの皆さんならば、各アプリケーションを入れる際に conda を使って環境を綺麗に保っていると思います。 また Vim で Python スクリプトを実行する際には thinca さんの QuickRun を使ったりしてると思います。さらには Python Language Server を起動して入力補完を行ったりもするでしょう。そういった場合、いちいち Vim を終了して conda で activate して、とやるのは手間ですよね。 重い conda ら そこで vim-conda です。 vim-plug をお使いであれば以下を vimrc で指定して :PlugInstall でインストールできます。 使い方 :CondaChangeEnv を実行すると選択可能な conda env が表示されます。 選択すれば内部的に a
Pythonを使う方で、Anacondaを使う方は多いのではないでしょうか？ Anacondaとは、データサイエンス用のPythonパッケージをまとめたPythonディストリビューションです。Anacondaをインストールすると、「Python本体」+ 「データ分析に必要なパッケージ」がインストールされるので、面倒な環境構築を行う手間が省けます！ Anacondaをインストールするとcondaコマンドが使えるようになります。このcondaコマンドを使うとことで、パッケージのインストールや仮想環境の構築ができるようになり、とても便利です。 とても便利なcondaコマンドですが、色々なことができるが故に、使い方を全てを覚えるのがとても大変です。 そこで今回は、結構頻繁につかう(と個人的に思っている)condaコマンドを紹介していきたいと思いますので、辞書代わりに見てください！ Anaconda
conda installとpip installの違い。機能の比較など【Python】 | In-Silico NoteBook
2019年5月26日2021年6月20日 今までpip installはconda installが使えないときの代用というくらいにしか認識していませんでした。欲しいパッケージがAnaconda社のリポジトリにない場合はpipでインストールしてたところ、ある時これらの競合が原因で環境が壊れてしまいました。 Jupyter Notebookが起動しないと思ったらAnaconda環境が壊れていた せっかくの機会でしたのでpipとcondaの違いを調べてみたので、以下に備忘録として残しておきます。 condaとpipの違い Condaとは 一言で表すとAnaconda/Minicondaに標準で付属しているパッケージマネージャーであり、環境管理システム。 Anacondaとは、データサイエンス用向けのパッケージ群を提供するプラットフォーム（ condaとpipの違いを調べに来ている方であれば
これはなに ターミナルの先頭に現れる(base)を消そうという記事 ↑お前誰や そもそもこれなに Conda は Python のバージョン管理ツール1です。 機械学習のライブラリ欲張りセットである Anaconda をインストールすると標準でついてきます。 (base) が出ている状態である、ということは Conda が提供する仮想環境に入っている状態です。 特に問題がなければそのままで構いませんが、「Conda 以外のバージョン管理ツール（ pipenv, poetry など)を使いたい」、「なんかよくわからないけど不安だから消したい」みたいな時には不便ですよね。
macOS ARM builds on conda-forge¶ A new platform osx-arm64 has been added to the build matrix of conda-forge. osx-arm64 packages are built to run on upcoming macOS arm64 processors marketed as Apple Silicon. An installer for this platform can be found here. This will install a conda environment with python and conda in it. Installed conda will be able to install packages like numpy, scipy. Currentl
conda AnacondaおよびMinicondaの環境構築に関して、 よく利用したコマンドをまとめた。適宜追記する。 なお、環境の移行の方法は以下の記事へ。 対象 各対象として仮想環境、チャンネル、パッケージに対して、 よく使用するコマンドをまとめた。 仮想環境 仮想環境の構築及び確認のためのコマンドをまとめた。 目的 コマンド
![[Python] conda仮想環境構築でよく使うコマンド一覧 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4095a9bea1ef725dec2e261d82f23db5b9808aad/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCUHl0aG9uJTVEJTIwY29uZGElRTQlQkIlQUUlRTYlODMlQjMlRTclOTIlQjAlRTUlQTIlODMlRTYlQTclOEIlRTclQUYlODklRTMlODElQTclRTMlODIlODglRTMlODElOEYlRTQlQkQlQkYlRTMlODElODYlRTMlODIlQjMlRTMlODMlOUUlRTMlODMlQjMlRTMlODMlODklRTQlQjglODAlRTglQTYlQTcmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTMwZWY5NmE2YjliNDk2NGZjNDgyM2ExMDk2NjNhYmY3%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBmbGNuLXgmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWQxNzUzZWRiZTMzMTJkNjViMTdlMzc4ZDg3ZDBjZDM5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D484e532e2562706258c2d51254f633b3)
conda-forgeからPythonパッケージをインストールする際、conda install -c conda-forge hogehogeとしたら要らないパッケージまでインストールされそうになったのでメモ。 2020/1/1 追記 このページは割と見られているようなので、公式のインストール手順ページへのリンクも貼っておく。 A brief introduction — conda-forge 2019.01 documentation 2019/11/3 追記 本記事の手順でパッケージインストールすると、conda-forge由来のパッケージと、anaconda由来のものが混じる。 パッケージによってはこれがバグ（おそらく実行時にエラーがでる）を引き起こすこともあるので注意。 例えば、geopandasなど。詳細は以下。 qiita.com 個人的には、conda-forge由来のパ
(追記 2022-11-05) 本記事の内容(オリジナルは2020年の7月頃)ですが、 2年以上経って久々に見返してみると我ながら色々とよろしくない点もあったように思うので、 可能な範囲で直した改善版: yamlで保存してあるconda仮想環境をDocker上で構築(multistage-build)を本記事の続きとして書いています。 本記事だとdocker内で作成しているユーザーの権限が大き過ぎたり、minicondaを使っている関係で商用利用が有償化されているAnacondaリポジトリから意図せずにパッケージを取得してしまう可能性があったりと、そのまま実行すると懸念点があるので注意してください。 Docker上でPython環境を作るときにpipやPipenvなども使うのだが、使うライブラリやパッケージの関係でconda環境を使えると便利なことがある。 思った通りのconda環境をDo
Tensorflow GPU Installation Made Easy: Use conda instead of pip
Want to Install Tensorflow on your GPU machine and run those GPU eating Deep Learning Algorithms? Well you are at the right place. I have a good configuration GPU on which I used to play FIFA. Switching to AI, I wanted to use GPU for Deep Learning instead of playing games. But….. I was scared of Tensorflow installations with incompatible CUDA Versions. In this article I will explain the convention
With conda, you can create, export, list, remove, and update environments that have different versions of Python and/or packages installed in them. Switching or moving between environments is called activating the environment. You can also share an environment file. Note There are many options available for the commands described on this page. For details, see commands. Note conda activate and con
Minicondaの代わりにMiniforgeインストーラーを使ってcondaの環境を作る - macでインフォマティクス
2021 5/8 タイトル修正 Conda-forgeのMiniforgeレポジトリには、conda-forge に特化した Conda の最小インストーラーが用意されています。Miniforgeレポジトリは Miniconda と同等ですが、Conda-forge がデフォルトのチャンネルとして設定されています。また、様々な CPU アーキテクチャのサポートに重点を置いており、まだexperimental扱いではあるものの、Apple silicon向けのインストーラーも用意されています。さらに、Mambaをオプションでサポートしています。 今回は、提供されているインストーラースクリプトを使ってwindowsのWSL2にconda環境をセットアップします。 レポジトリ Linuxとmacosのx86_64 (64 bit)とarm向け、LinuxのPOWER8/9向け、windows（
Conda(Anaconda/Miniconda)を使わない期間が長くて忘れることも多く、備忘録として書きます。 conda環境のアップデート 定期的によく使うので頭に別出しで書いておきます。 事前に対象環境をActivateしておきましょう(baseの場合不要)。 昔は"source activate"でしたが、4.4から"conda activate"に変わったようです。
anacondaでconda createを実行しようとすると「 Solving environment: failed 」と出て実行できなかった - Qiita
環境 Windows10 64bit anaconda3(2018.12) 解決法 anacondaディレクトリ内の\Library\binをpathに追加するだけ 至るまでの経緯 anacondaをインストールして機械学習用の環境を構築しようと思い、他記事を参考にcreateコマンドを打ってみた所以下のエラーが発生 >conda create -n deep python=3.5 anaconda Solving environment: failed CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-64/repodata.json.bz2> Elapsed: - An HTTP error occurred when trying to retrieve
Conda と Pip - python.jp
Anacondaを使っている場合でも、Pythonの標準パッケージ管理ツールである pip を使う場合があります。ここでは、Anaconda環境で pip を使う場合の注意点を説明します。 Pip とPyPI¶ PyPI(Python Package Index) は、Pythonの開発元である Python Software Foundation が運営する、Pythonパッケージの配布サービスです。PyPIには、だれでも自分で開発したパッケージを登録して公開できます。 Githubなどで公開されるPython用のパッケージのほとんどはPyPIに登録されており、Pythonに標準でインストールされる pip コマンドでインストールできるようになっています。 CondaとAnaconda cloud¶ 一方、Anacondaはパッケージを Anaconda Cloud の独自のリポジトリで
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【python失敗談】condaでpipを使用する - 青森活性化ブログ
Smaller Docker images with Conda // Jim Crist-Harif
Anacondaの有償化に伴いminiconda+conda-forgeでの運用を考えてみた - Qiita
condaの代わりに高速なmambaを使う - macでインフォマティクス
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conda と pip でのパッケージ管理について - Qiita
Miniconda — conda documentation
conda Numpyのようにscikit-learnも高速化する方法 - Qiita
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【Anacondaの使い方】よく使うcondaコマンド一覧【チートシート】
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[Python] conda仮想環境構築でよく使うコマンド一覧 - Qiita
conda-forgeからのPythonパッケージインストール - われがわログ
yamlで保存してあるconda仮想環境をDocker上で構築 - Qiita
Managing environments — conda 23.9.1.dev13 documentation
Conda(Anaconda/Miniconda)コマンド一覧 - Qiita
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