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Author: JeyDi

.tool-versions

@@ -0,0 +1 @@
+python 3.9.18

docs/learning/python_news/index.en.md renamed to docs/learning/manage_dependencies/anaconda/index.en.md

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+---
+title: Anaconda
+disquis: PythonBiellaGroup
+timetoread: true
+---
+
+- Cos'è Anaconda
+- Installare
+- GUI vs linea di comando
+
+Anaconda è una distribuzione open source dei linguaggi di programmazione Python e R ed è utilizzato nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico, nelle applicazioni di apprendimento profondo che mirano a semplificare la gestione e la distribuzione dei pacchetti.
+
+La distribuzione Anaconda è usata da oltre 7 milioni di utenti, e comprende più di 300 pacchetti di scienza dei dati adatti a Windows, Linux e MacOS.
+
+Contiene tutti i pacchetti necessari per iniziare a sviluppare con Python ed è la distribuzione che raccomandiamo perché è molto facile da imparare e da usare.
+
+Se vuoi installare Anaconda scarica la versione 3.X [da qui](https://www.anaconda.com/distribution/)
+
+L'Anaconda ha due tipi di interazione:
+
+- Approccio grafico
+- Approccio basato su terminale
+
+L'approccio grafico è con l'Anaconda Navigator una GUI che può aiutare ad utilizzare gli strumenti
+
+![anaconda navigator](../../../static/images/articles/anaconda_navigator.png)
+
+Nell'immagine qui sopra puoi vedere alcune parti diverse:
+
+- La parte blu: è dove puoi gestire alcuni diversi ambienti python-conda (ne parleremo nel prossimo cpt.)
+- La parte rossa: è dove è possibile modificare gli ambienti installati e le relative app
+- La parte gialla: sono le app installate in un ambiente specifico che puoi usare
+
+Se apri la parte blu (ambienti) puoi trovare tutti gli ambienti, tutti i pacchetti e puoi creare nuovi ambienti, pacchetti e librerie o disinstallare e gestire gli altri già in
+
+![anaconda environments](../../../static/images/articles/anaconda_environments.png)
+
+Il modo migliore per usare anaconda è con il terminale, dopo l'installazione apri CMD (o la tua app terminale) e puoi interagire con Anaconda usando il comando: conda
+
+![anaconda terminal](../../../static/images/articles/anaconda_terminal.png)
+
+Ecco qualche utile comando:
+
+- Informazioni sull'installazione di Conda
+- Per vedere i tuoi ambienti
+- Elenco dei pacchetti nei tuoi ambienti
+- Aggiorna anaconda
+
+## Virtual Environments
+
+- Che cos'è un ambiente virtuale
+- Crea un nuovo ambiente virtuale
+- Installa i pacchetti python in librerie e pacchetti (conda vs pip)
+- Cambia ambiente e usa ambienti diversi
+
+Lo scopo principale degli ambienti virtuali Python (chiamato anche venv) è quello di creare un ambiente isolato per i progetti Python.
+Ciò significa che ogni progetto può avere le proprie dipendenze, indipendentemente dalle dipendenze di ogni altro progetto.
+
+Nel nostro piccolo esempio qui sopra, avremmo solo bisogno di creare un ambiente virtuale separato sia per ProjectA che ProjectB, e saremmo pronti a partire.
+Ogni ambiente, a sua volta, sarebbe in grado di dipendere da qualunque versione di ProjectC scelga, indipendentemente dall'altro.
+
+Il bello di questo è che non ci sono limiti al numero di ambienti che puoi avere dato che sono solo directory che contengono alcuni script.
+Inoltre, possono essere facilmente creati utilizzando gli strumenti da riga di comando virtualenv o pyenv.
+
+È possibile creare un ambiente virtuale con Python predefinito, ma utilizziamo ambienti con Anaconda.
+Per informazioni standard su Python relative agli ambienti virtuali, [rimandiamo a questo link](https://realpython.com/python-virtual-environments-a-primer/)
+
+Ecco alcuni utili comandi da utilizzare con Anaconda per creare, controllare, validare e aggiornare un Conda Venv
+
+ATTENZIONE: se sei su Windows, usa CMD (come amministratore se possibile) e cerca di evitare Powershell fino a quando non sei sicuro di questa tecnologia
+
+Per visualizzare le informazioni di Conda sull'installazione
+
+```Bash
+# visualizza informazioni sull'installazione di conda
+conda -v
+```
+
+Controllare che Anaconda sia aggiornato
+
+```bash
+# aggiornare conda
+conda update conda
+```
+
+**Crea un nuovo ambiente virtuale (venv) con una specifica versione di Python** \
+Ricorda di sostituire x.x con la tua versione di Python (usiamo principalmente la versione 3.6) e "yourenvname" con il nome del tuo ambiente
+
+```Bash
+# crea un nuovo ambiente virtuale
+conda create -n <nome_ambiente> python = x.x anaconda
+```
+
+Se vuoi creare un ambiente vuoto senza le librerie di conda predefinite puoi creare un nuovo ambiente senza l'etichetta anaconda:
+
+```Bash
+# crea un ambiente vuoto senza le librerie di conda pre-installate
+conda create -n <nome_ambiente> python = x.x
+```
+
+Attivare l'ambiente di Anaconda
+
+```bash
+# Attivare uno specifico ambiente
+conda activate <nome_ambiente>
+```
+
+Per installare un nuovo pacchetto (una nuova libreria) nel tuo nuovo ambiente puoi lanciare il seguente comando
+
+```Bash
+# Installa un nuovo pacchetto (libreria)
+conda install -n <nome_ambiente> <nome_pacchetto>
+```
+
+Se hai già attivato il tuo ambiente conda puoi semplicemente fare:
+
+```Bash
+# Installa un nuovo pacchetto (libreria) da dentro l'ambiente
+conda install <nome_pacchetto>
+```
+
+Per uscire dal proprio ambiente virtuale
+
+```Bash
+# esci da un ambiente attivato
+conda deactivate
+```
+
+Se si desidera eliminare l'ambiente virtuale anaconda
+
+```Bash
+# rimuovere un ambiente virtuale
+conda remove -n <nome_ambiente> -all
+```
+
+Se vuoi vedere i tuoi ambienti virtuali anaconda installati
+
+```Bash
+# Visualizzare elenco ambienti conda installati
+conda env list
+```
+
+Se vuoi rimuovere il tuo ambiente conda
+
+```Bash
+# rimuovere uno specifico ambiente conda
+conda remove --name <nome_ambiente> --all
+```
+
+Esistono 2 tipi di scenari che è possibile seguire per installare nuovi pacchetti o librerie Python in Conda:
+
+- Usando pip
+- Usando conda
+
+Entrambi sono due gestori di librerie, il primo è il gestore python predefinito e il secondo è il gestore predefinito di Anaconda.
+Le librerie disponibili da entrambi i gestori possono essere diversi, quindi ti suggeriamo di utilizzare entrambi i managers ma dando la priorità all'uso di Conda.
+
+AVVERTENZA: se si utilizza pip, è necessario che l'ambiente sia attivato ed essere al suo interno.
+
+Se vuoi qualche altra informazione vedi questo articolo (specialmente se vuoi usare un file requisito.yml personalizzato per le tue librerie Python)
+
+[Articolo su come iniziare con python environment su conda](https://towardsdatascience.com/getting-started-with-python-environments-using-conda-32e9f2779307)