Python-Umgebungen mit Conda: Installation und Nutzung

Warum eine Python-Umgebung?

Wenn man mit Python arbeitet, kommt es schnell vor, dass unterschiedliche Projekte verschiedene Versionen von Bibliotheken benötigen.
Beispiel: Ein Projekt benötigt TensorFlow 2.15, während ein anderes nur mit TensorFlow 2.11 läuft.
Würde man alles in einer globalen Installation vermischen, entstehen Konflikte.
Die Lösung: Virtuelle Umgebungen – sie erstellen einen Virtuellen Ort, wo bestimmten Bibliotheken und Pakette Versionen gespeichern werden.
Verschiedene Tools werden verwendet, um virtuelle Umgebungen zu erstellen. Unter anderen haben wir Conda.

Was ist Conda?

Neben venv oder pipenv ist Conda ein besonders leistungsfähiges Werkzeug.
Conda ist als Paketmanager und Umgebungsmanager bezeichnet.
Mit Conda kann man:

• Eine Virtuelle Umgebung mit bestimmter Python-Version erstellen.
• Eine Bibliotheke oder ein Paket (z. B. NumPy, Pandas, PyTorch) in dieser Umgebung installieren, aktualisieren oder löschen.
• Abhängigkeiten und Versionen werden automatisch aufgelöst.

Vorteile von Conda

• Plattformunabhängig: Läuft unter Windows, macOS und Linux.
• Einheitliche Verwaltung von Python und Nicht-Python-Paketen (z. B. cudatoolkit).
• Reproduzierbare Projekte: Eine environment.yml kann geteilt und überall installiert werden.
• Einfache Nutzung: Befehle sind intuitiv (conda create, conda install, etc.).

Installation von Conda

Es gibt zwei Varianten:

1. Anaconda – enthält viele Pakete vorinstalliert (großer Download).
2. Miniconda – die schlanke Version, empfohlen für maximale Flexibilität.

Download: Miniconda Installer

Installation (Linux/macOS Beispiel):

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Verwaltung einer Umgebung

• Erstellen einer Umgebung mit Python-Version 3.10 und mit der Namen ‘incompletenotes_env’

  conda create -n incompletenotes_env python=3.10

• Die Umgebung aktivieren conda activate incompletenotes_env

• Die erstellte Umgebung verlassen (man muss sich in der virtuellen Umgebung befinden) conda deactivate

• Löschen einer Umgebung. Damit werden die Umgebung und alle zügehörige Pakette gelöscht conda remove -n incompletenotes_inv