Come installare, attivare e usare un ambiente virtuale nel data science

Prima di iniziare a scrivere del codice, è essenziale configurare la nostra postazione di lavoro con un nuovo ambiente di sviluppo. In questi esempi userò il terminale di OSX e Python 3.8.

Se sei un utente Windows la logica di base non cambia, ma per alcuni comandi potresti dover usare Google. A partire da Windows 10, è possibile installare WSL (Windows Subsystem for Linux) - questo è un sottosistema messo a disposizione da Microsoft che può ospitare diverse distribuzioni Linux. Leggete qui per una guida approfondita. Un'altra opzione a disposizione sarebbe anche quella di installare una macchina virtuale con Ubuntu 18.04 oppure usare una VPS.

Cosa è un ambiente virtuale?

Un breve incipit per coloro che hanno appena iniziato il loro percorso nel data science e nella programmazione in Python. Un ambiente virtuale è un ambiente di sviluppo che si comporta come contenitore del nostro attuale progetto. Pur avendo la possibilità di installare qualsivoglia libreria a livello di sistema, avere un ambiente virtuale permette di installare tali librerie e pacchetti per progetti specifici. Questo permette di avere un sistema ordinato e facilmente navigabile, senza rischi di incompatibilità o malfunzionamenti a livello globale.

Dedicare un ambiente virtuale ad un progetto √® prassi usuale, e andrebbe sempre fatto per i motivi sopracitati. In Python esistono diverse opzioni per la gestione degli ambienti virtuali. Una delle pi√Ļ famose √® sicuramente Anaconda, che un software che aiuta (soprattutto i data scientist)¬†a configurare e gestire in maniera efficiente i nostri ambienti di sviluppo.

Utilizzeremo Miniconda per configurare Python sul nostro sistema. √ą un installer lightweight di conda, un sistema open source di gestione di ambienti di sviluppo orientato al data science e disponibile per Linux, OSX e Windows. La scelta di optare per Miniconda e non per Anaconda √® perch√©¬†quest'ultimo porta con se numerosi pacchetti che secondo me che non useremo mai se non in sporadici casi e quindi avere una installazione di piccole dimensioni √® pi√Ļ sensato.

Come installare Miniconda su OSX

Al tempo di scrittura di questo articolo il file che scaricheremo dal sito ufficiale avrà un nome del genere: Miniconda3-py38_4.11.0-MacOSX-x86_64.sh

Schermata di download di Miniconda

A seconda dell'architettura del nostro sistema possiamo scegliere tra la versione base e la versione per chipset M1 ARM.

Una volta scaricato il file, apriamo il terminale e scriviamo

$ cd Downloads

$ sh Miniconda3-py38_4.11.0-MacOSX-x86_64.sh

e seguiamo le istruzioni su schermo. Possiamo controllare abbiamo installato correttamente il software se scriviamo conda nel nostro terminale.

A questo punto abbiamo installato Miniconda sul nostro sistema Mac OSX e siamo pronti a creare un ambiente virtuale.

Creare un ambiente virtuale per il data science

Una volta installato Anaconda o Miniconda e validato il loro corretto funzionamento usando il comando conda è possibile creare un nuovo ambiente di sviluppo così:

$ conda create -n nome_del_mio_ambiente

Questo comando creerà un ambiente di sviluppo virtuale chiamato nome_del_mio_ambiente nella directory di installazione. Per attivare l'ambiente virtuale basta eseguire il comando

$ conda activate nome_del_mio_ambiente

A questo punto abbiamo finito. Il nostro ambiente virtuale è pronto per lo sviluppo del nostro applicativo. Vediamo ora come installare o disinstallare librerie e pacchetti nel nostro ambiente virtuale appena attivato.

Come installare pacchetti e librerie nell'ambiente virtuale

Ora è il momento di aggiungere strumenti alla nostra cassetta degli attrezzi. Per aggiungere un pacchetto o libreria Python, basta usare il comando

$ conda / pip install nome_libreria

Come possiamo vedere è possibile usare il comando pip per installare pacchetti anche all'interno di conda. Infatti, se usiamo il comando

$ conda list / pip list

conda o pip, rispettivamente, ci mostreranno i pacchetti installati attraverso il loro comando.

Consiglio di usare il comando pip install rispetto a conda install perché alcuni pacchetti non sono disponibili nel repository di conda. I motivi possono essere diversi, ma usare pip non ha alcun svantaggio e permette di scaricare e installare pacchetti efficientemente.

Conda Cheat Sheet - ogni comando a portata

Condivido con voi il cheat sheet ufficiale messo a disposizione da Anaconda. Vi permetterà di risparmiare moltissimo tempo nelle vostre ricerche e di ottimizzare il lavoro.

Andrea D'Agostino
Ciao, sono Andrea D'Agostino e sono un data scientist con 6 anni di esperienza nel campo della business intelligence. Applico tecniche statistiche e di machine learning per aiutare i clienti a trovare e risolvere problemi nei loro asset digitali e a sfruttare le debolezze dei competitor a loro vantaggio.

Sono il fondatore e l'autore di questo blog, il cui obiettivo √® raccogliere le informazioni pi√Ļ importanti che ho imparato durante il mio percorso lavorativo e accademico al fine di poter aiutare il lettore a migliorare le sue analisi.