Diego Galeano Madrigal
David Herrera
Fernando Alvarado
Alex Gary Silvestre Fuentes
Rigoberto Acosta González
Rigoberto Acosta González
Paola Alapizco
Valentina Cobo Paz
Saul Antonio Cerén Gálvez
David Leonardo Parra Ortiz
Roxana Arauco
Daniel Andres Rojas Paredes
Platzi
Jesús Alberto Romero Hernández
PEDRO ANTONIO VELEZ VELEZ
Fredy Yecid Castro Agray
Fredy Yecid Castro Agray
Mario Alexander Vargas Celis
Jhon Maldonado
Jhon Maldonado
hola! si alguno en windows le genera problemas al ejecutar python3 lo pueden hacer solo con python :D
🌍 Creación de entornos virtuales desde la terminal con Conda
Conda es el gestor de entornos de Anaconda que permite aislar proyectos y sus dependencias, lo que evita conflictos entre librerías. A diferencia de pip, conda también se usa para gestionar entornos virtuales y paquetes.
🔧 Comandos para gestionar entornos
Crear un nuevo entorno virtual**conda create --name <nombre_entorno> python=<version>**
Listar los entornos existentes**conda env list**
Activar un entorno virtual**conda activate <nombre_entorno>**
Verificar la versión de Python**python3 --version**
Instalar paquetes en el entorno con conda**conda install <paquete>**
Listar paquetes en un entorno específico**conda list -n <nombre_entorno>**
Los entornos virtuales en Anaconda, como los creados con Conda, no se suben directamente a GitHub. Sin embargo, puedes incluir un archivo environment.yml en tu repositorio que contenga la configuración del entorno, permitiendo que otros puedan recrearlo fácilmente. Este archivo incluye las librerías y sus versiones. Así, al clonar el repositorio, otros usuarios pueden crear el mismo entorno usando el comando conda env create -f environment.yml.
¿como instalar librerias que no se encuentran en Anaconda?
conda install "nombre del paquete"
pip install "nombre del paquete"
puedes guiarte usando el cheatsheet:
📌 Conda es el gestor de entornos de Anaconda que nos permite aislar cada proyecto en entornos virtuales diferentes y específicos.
Comando visto en clase
conda create --name new_env # Crea un nuevo entorno e instala python conda create --name new_env python # Crea un nuevo entorno e instala una versión especifica de python conda create --name new_env python=3.9
conda activate new_env
conda deactivate
conda env list
📌 El asterisco (*) a lado del nombre del entorno, indica que es éste entorno en el que estas trabajando.
conda install numpy # Instala solo la librería numpy # Otra alternativa: conda install numpy pandas # Instala tanto numpy como pandas
conda list -n new_env
📌 Nos da una lista de todas las librerías que están instaladas en en ambiente, incluidas aquellas que se instalaron en segundo plano (pueden dependencias de las librerías instaladas por el usuario).
al principio puede parecer un poco complejo, pero si somos organizados y continuamos practicando despues nos va a facilitar muchisimo el trabajo ♥
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate mi_entorno
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
(base) C:\Users\cliente>conda activate mi_entorno
(mi_entorno) C:\Users\cliente>conda install pandas -y
También puedes ejecutar (si encontraste la ruta a conda.sh):
~/anaconda3/bin/conda init zsh
Esto añadirá automáticamente las líneas necesarias al .zshrc.
Cuando deactivo un environment, se desinstalan las librerías que instale ? Es decir que debo instalar cada vez que comienzo a trabajar (ya que en la sesión previa lo desactivé)?
se puede verificar que paquetes estan instalados desde adentro del enviroment osea, conmo listo los paquetes del base ? o si estoy en el example despues de correr conda activate example como verifico sus paquetes?
Estando en el entorno 'example', puedes listar los paquetes escribiendo 'conda list'. Lo mismo para 'base' tras 'conda activate base'.
Recuerda también que no se recomienda usar el entorno "base" como entorno para proyectos por lo que se deben crear otros entornos para instalar los paquetes y bibliotecas requeridas
En mi experiencia, si usas Windows debería funcionar el comando python, pero si usas linux o MacOs debes usar python3. Pero aquí dejo una mejor explicación que da QwenIA
python: Es un comando genérico que puede apuntar a cualquier versión de Python instalada en tu sistema. En algunos sistemas, este comando podría apuntar a Python 2 , mientras que en otros podría estar configurado para apuntar a Python 3 .python2: Este comando siempre intenta ejecutar Python versión 2.x .python3: Este comando siempre intenta ejecutar Python versión 3.x .¿Por qué pasa esto?
Hasta hace unos años, muchas distribuciones de Linux y algunos sistemas venían con Python 2 como predeterminado cuando se usaba el comando python. Esto era porque gran parte del software del sistema dependía de Python 2.
Sin embargo, Python 2 dejó de recibir soporte oficial desde el 1 de enero de 2020 , así que ahora la mayoría de los nuevos proyectos están escritos en Python 3 .
Aún así, en muchos sistemas, el comando python no está vinculado por defecto a python3, lo cual puede causar confusiones.
¿Cómo saber qué versión se ejecuta al usar python?
Puedes verificarlo fácilmente escribiendo en tu terminal:
python --version
O también:
which python
Esto te mostrará si python apunta a Python 2 o a Python 3, o si ni siquiera está disponible.
¿Qué hacer si quiero que python siempre use Python 3?
En sistemas Linux/macOS, puedes crear un alias o cambiar el enlace simbólico (symlink) :
Opción 1: Usar alias (temporal)
En tu terminal escribe:
alias python=python3
Este cambio solo dura mientras uses esa terminal.
Opción 2: Cambiar el symlink (más permanente)
⚠️ Cuidado con esto, puede afectar programas del sistema.
sudo ln -sf /usr/bin/python3 /usr/bin/python
La ruta /usr/bin/python3 puede variar según tu sistema. Puedes localizarla con:
which python3
En Windows
En Windows, el comportamiento suele ser más claro, ya que el instalador de Python generalmente configura python para que apunte a la última versión instalada. Además, existe el "Python Launcher" (py) que permite seleccionar versiones con comandos como:
py -2 # Ejecuta Python
py -3 # Ejecuta Python 3
comando para borrar el entorno virtual creado conda:
remove --name NOMBRE_ENTORNO --all
Alcance comando
conda remove --name NOMBRE_ENTORNO --all
La gestión de entornos virtuales con Conda y Anaconda es fundamental para mantener tus proyectos de Python organizados, con versiones específicas de paquetes sin interferencias entre sí.
🔧 ¿Qué es un entorno virtual?
Un entorno virtual es un espacio aislado donde puedes instalar una versión específica de Python y paquetes, sin afectar otros entornos o la instalación global del sistema.
📦 Conda vs. Anaconda
🛠️ Comandos esenciales de Conda para gestionar entornos
1. Crear un nuevo entorno
conda create --name mi_entorno python=3.10
2. Listar entornos existentes
conda env list
3. Activar un entorno
conda activate mi_entorno
4. Desactivar el entorno actual
conda deactivate
5. Eliminar un entorno
conda remove --name mi_entorno --all
6. Instalar un paquete en un entorno activo
conda install pandas
7. Exportar los paquetes de un entorno
conda env export > environment.yml
8. Crear un entorno desde un archivo .yml
conda env create -f environment.yml
✅ Buenas prácticas
environment.yml para facilitar la reproducción del entorno en otros equipos.conda activate antes de ejecutar scripts o notebooks para asegurarte de que los paquetes se cargan del entorno correcto.Conda es un gestor de entornos y paquetes para la programación en Python y otros lenguajes. Permite crear entornos virtuales aislados, gestionando versiones de paquetes y dependencias, lo que evita conflictos al trabajar en diferentes proyectos. Con Conda, puedes instalar, desinstalar y actualizar paquetes de manera eficiente. Es especialmente útil en ciencia de datos y machine learning, donde se requiere manejar múltiples bibliotecas y versiones.
En esta clase aprendiste a gestionar entornos virtuales usando Anaconda y Conda. Se explicó cómo crear, activar y desactivar entornos específicos para distintos proyectos, evitando conflictos de versiones. Se enfatizó la importancia de especificar versiones de Python al crear entornos y se mostró cómo instalar librerías como NumPy y Pandas dentro de un entorno virtual. Finalmente, se propuso un reto para crear un entorno con una versión de Python específica e instalar paquetes como Pandas, Scikit Learn y Matplotlib.