Python : Comment télécharger et installer Anaconda pour vos projets Data ?

Au pays de la Data, celui qui parvient à dompter Python est roi. Ce monstre sacré des temps modernes n’est pas facile à appréhender. Obscur, complexe, Python vous donnera du fil à retordre… Mais il fera grandir sans commune mesure l’étendue de vos pouvoirs. NumPy, Pandas, Matplotlib, Statsmodels, capturez ces chimères et vous pourrez alors faire valser les lignes et les colonnes de données, écrire des scripts élégants, automatiser vos tâches à votre guise. Les équipes finance, produit, ressources humaines, contrôle interne, viendront quémander vos réponses éclairées à leurs problématiques les plus épineuses. Polyvalent, multiplateforme, Python est votre sésame pour être introduit et adoubé dans les cercles ésotériques du monde de la donnée. Mais avant d’y arriver, c’est un autre serpent que vous devez apprivoiser. Ce rite initiatique s’appelle Anaconda, et nous sommes là pour vous aider à le passer sans encombre !

Pour commencer, un peu de culture Python

Python, c’est quoi au juste ?

Python, c’est un langage de programmation. Il a été créé à l’origine pour automatiser toutes les tâches les plus fastidieuses de l’écriture de scripts, ou pour construire facilement des prototypes d’applications.

En à peine plus de 30 ans d’existence, ce langage s’est érigé en incontournable de l’analyse de données, la gestion d’infrastructure et le développement de logiciels.

Comment expliquer une ascension aussi fulgurante ?

Python a surtout séduit les développeurs du monde entier par sa syntaxe, conçue pour avoir un environnement lisible et simple.

L’inventeur de Python était un véritable pédagogue, il avait à cœur de construire un langage de programmation destiné aux nouveaux codeurs. Par exemple, c’est lui qui a eu l’idée de rendre l’indentation significative, facilitant ainsi grandement la lecture du code.

Python est aussi extrêmement polyvalent, il fonctionne parfaitement sur toutes les plus grandes plateformes informatiques et systèmes d’exploitation de données.

Enfin, Python est extrêmement efficace pour construire des logiciels d’excellente qualité. Les développeurs l’ont presque unanimement adopté pour coder, depuis les applications jusqu’aux services web.

Une ombre au tableau ?

Python est un formidable langage universel de programmation, qui vous permet de construire de magnifiques logiciels… c’est un peu trop beau pour être vrai. Vous l’avez bien senti, Python a aussi son lot de désavantages avec lesquels vous devrez composer.

Le plus notable, c’est la lenteur d’exécution.

Cela provient du fait que Python est un langage de programmation à typage dynamique, c’est-à-dire que le programmateur peut changer le type d’une variable (par exemple, la faire passer d’un nombre à un string) à n’importe quelle ligne.

Cela facilite grandement l’écriture du code. L’exécution du code, en revanche, est ralentie car elle doit s’effectuer ligne par ligne.

Domptez Python en apprivoisant Anaconda

Maintenant que vous êtes mis à niveau sur les connaissances de base, nous pouvons nous retrousser les manches et commencer à travailler et installer Python.

Vous l’aurez compris, pour pouvoir utiliser Python sur votre ordinateur, il vous faut d’abord installer ce qu’on appelle un environnement de développement intégré. Il s’agit d’un logiciel qui rassemble une multitude d’outils de développement en un seul endroit, et vous permet ainsi de coder confortablement.

Anaconda est l’environnement utilisé pour coder en Python. Il est en distribution complètement libre et en open source. Nous allons voir comment accéder à cet environnement à travers une installations guidée de Anaconda et des différents packages disponibles.

On dit qu’Anaconda est une distribution scientifique de Python : en installant ce logiciel, vous installerez automatiquement Python ainsi que de nombreux packages scientifiques disponibles dans l'environnement qui vous seront indispensables en analyse données, machine learning, etc. comme par exemple NumPy ou Pandas ou encore Conda.

Commencez donc par vous rendre sur la page de téléchargement d’Anaconda pour Python 3 afin d’installer la version qui correspond à votre système d’exploitation.

Science de données, pourquoi utiliser Anaconda pour Python ?

Anaconda se concentre particulièrement sur la data science. Il gère les fonctionnalités des paquets qui peuvent aider un data scientist à avoir un espace de travail ou il peut tout faire aisément.

Mais pourquoi est-il privilégie par rapport à d’autres environnements ?

• Nous n'avons pas besoin de répertoire : avec anaconda, il n'est pas nécessaire de spécifier l'emplacement ou de configurer l'environnement par opposition à d'autres comme virtualenv. Ainsi, il contribue à permettre l'environnement virtuel dans n'importe quelle position sur votre système.
• Lutilisateur à le choix de la version de Python qui existe sur le serveur: Installée sur votre système ou non, Conda peut générer l’environnement en trouvant la version exacte de Python sur le serveur

Et voici d'autres raisons pour lesquelles un Data Scientist, un Data Analyst et toute personne travaillant sur le Big Data devraient choisir Anaconda pour ces projets.

• Simple pour l'installation
• Plus de 1000 packages data science disponibles à l'installation
• Anaconda va installer la dernière version de Python 2 et 3 dans un environnement isolé afin qu'aucun version du langage de programmation ne pose problème à votre projet
• Même les débutant peuvent l'installer, le minimum de connaissance en programmation suffit

Télécharger Anaconda sur Mac ou Windows

Sélectionnez votre système d’exploitation pour télécharger l’installeur d’Anaconda. Puis, double-cliquez pour lancer l’installation. Le fichier est assez lourd, cela peut prendre quelques instants.

Une fois l’application installée, répondez aux diverses questions pour finaliser la mise en place. Les options par défaut sont largement suffisantes pour commencer à naviguer dans l'environnement Anaconda, vous pourrez modifier tout cela par la suite si vous le souhaitez !

Enfin, lancez Jupyter Notebook pour vérifier que l’installation s’est bien déroulée (voir ce qui suit).

Télécharger Anaconda sur Linux

• Sélectionnez Linux pour télécharger l’installeur.

• Dans votre console, entrez l’instruction suivante : bash ~/Downloads/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.h

• Vous verrez alors s’afficher le message suivant : « In order to continue the installation process, please review the license agreement. »

• Appuyez sur « entrée » pour afficher les termes d’utilisation, puis indiquez yes pour les accepter.

• S’inscrira alors une autre instruction : Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location to PATH in your/home/ec2-user/.bashrc? [yes|no]

• Répondez yes.

Vous venez d’ajouter Anaconda au fichier .bashrc de votre ordinateur. Vous pouvez donc désormais lancer le logiciel simplement en tapant « anaconda » sur votre console.

• Cette fonction prendra effet au prochain redémarrage de votre ordinateur, ou dès que vous exécuterez la commande suivante : source.bashrc

• Lancez Jupyter Notebook pour vérifier que l’installation s’est bien déroulée (voir ce qui suit).

Lancez Jupyter Notebook

Vous n’êtes pas au bout de vos surprises : après avoir sillonné les tropiques à la recherche d’Anaconda, c’est désormais sur le sommet de l’Olympe que l’on vous appel pour installer Jupyter !

Jupyter Notebook porte bien son nom. Très puissant, cet outil est au centre de la pratique et de l'environnement du Python.

Concrètement, Jupyter est un vrai « bloc notes » qui vous permet d’écrire des morceaux de code, de les annoter et de les partager avec d’autres utilisateurs, le tout à partir d’une même interface.

Vous pouvez ainsi apporter des changements ou ajouter des données à votre code et en vérifier le résultat instantanément. Le codage devient ainsi collaboratif grâce à l'installation de Jupyter, chacun peut y ajouter des commentaires et visualiser aisément le fonctionnement des lignes. En résumé l'installation de Jupyter vous permet de créer un environnement dans lequel collaborer tout en codant.

En pratique, pour l'installation de Jupyter Notebook :

• Sur MacOS, rendez-vous sur le Launchpad, et lancez Anaconda Navigator

• Sur Windows, ouvrez votre liste de programmes, et lancez Anaconda Navigator

• Sur Linux, ouvrez une console et tapez la commande suivante anaconda-navigator

Une multitude d’applications à installer se présentent sur votre écran. Sélectionnez Jupyter Notebook.

‍

 {{banniere-article}}

Contourner Anaconda… Utiliser Python dans le Cloud

Il existe un moyen d’utiliser Python en passant outre l'installation d’Anaconda. Google Colaboratory, un produit de Google Research, vous offre la possibilité d’utiliser une version de Python dans le Cloud.

En réalité, vous écrivez du code au sein d’un Jupyter Notebook, mais par le biais d’un navigateur internet. Sans avoir à l'installer, muni uniquement de votre connexion internet, vous pouvez ainsi écrire, annoter et exécuter votre code, en collaboration avec vos collègues.

Et après ?  

Certains d’entre vous seront des autodidactes de la data, aventuriers solitaires frayant leur chemin avec brio entre les forums, les packages et les tutoriels…

Mais la grande majorité des analystes et scientifiques de la donnée évoluent en groupe, suivant un guide éclairé et dans un environnement bienveillant.

Databird vous offre un environnement de choix pour faire vos armes. L’éventail de formations couvre tous les besoins et budgets, allant de la formation à temps plein à Paris, à une formation à temps partiel, en passant par une formation asynchrone et même une formule gratuite.

Conclusion

Félicitations, vous êtes parvenu au terme de la première étape de votre odyssée pour maîtriser Python et ses packages.

Il vous reste encore bien du chemin à parcourir, mais ces bases solides que vous venez de mettre en place vous assureront de parvenir sans trop d’encombres à maîtriser les bases de données, l’automatisation, la programmation et bien plus encore !

‍Vous souhaitez en savoir plus sur nos offres de formation en data analyse ? Prenez rendez-vous pour en discuter avec un membre de l’équipe DataBird !