Come impostare un ambiente di sviluppo per il machine learning
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 è prassi usuale, e andrebbe sempre fatto per i motivi sopracitati. In Python esistono diverse opzioni per la gestione degli ambienti virtuali. Una delle più famose è 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. È 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 è perché 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 è più 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
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.
