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Instalaremos en tu computadora la aplicación JupyterLab con Python y algunos paquetes útiles, utilizando el sistema conda.
Conda es un administrador de paquetes y entornos para cualquier lenguaje de programación, pero especialmente popular en la comunidad de usuarios de Python. Permite la instalación de diferentes combinaciones y versiones de paquetes de software o librerías y de sus dependencias en diferentes entornos, con la capacidad de cambiar fácilmente de un entorno a otro, donde cada entorno contiene una configuración aislada de Python y paquetes que uno escoge, con versiones específicas; un entorno puede estar relacionado a un proyecto específico. Conda da acceso a miles de paquetes, y puede ser instalado en tu computadora sin necesidad de tener privilegios administrativos.
Conda funciona tanto en Windows como en macOS y Linux. Conda y los paquetes disponibles a través de conda son generalmente gratuitos y accesibles bajo licencias de código abierto. Hay diferentes maneras de instalar conda. Aquí utilizaremos Miniconda, una distribución ligera de conda. Otra manera popular de instalar conda es a través de la distribución Anaconda, que pre-instala una gran cantidad de paquetes comunes de Python. Recomendamos Miniconda porque se instala más rápidamente, requiere menos espacio en el disco, y promueve la inclusión selectiva de los paquetes necesarios para proyectos específicos en entornos bien definidos.
En estos tutoriales iniciales no profundizaremos sobre conda más allá de lo necesario. Entraremos en más detalles durante el hackatón. Si quieres aprender más, visita los enlaces al final de esta página.
Incluimos instrucciones breves para instalar Miniconda. Puedes consultar los enlaces en "Referencias y recursos" para obtener ayuda adicional, incluyendo algunos videos en YouTube.
En la página https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html, bajo "Latest Miniconda Installer Links", baja el instalador Miniconda3 Windows 64bit. Si tu computadora es vieja, tal vez la versión 32bit es la indicada. En Windows 10:
- Haz doble clic en el archivo instalador después de bajarlo.
- Selecciona la opción para instalar como usuario local solamente (local user only).
- Acepta la ruta (path) de archivos de instalación de defecto, que probablemente será:
C:\Users\MIPERFIL\miniconda3 - En la ventana "Advanced Installation Options", desactiva la selección de ambas cajas ("Add Miniconda3 ..." y "Register Miniconda3 ...")
- En la ventana "Completing Miniconda3", desactiva la selección de ambas cajas.
Cuando la instalación ha concluído, abre el "Anaconda Powershell Prompt" o "Anaconda Prompt" desde el menú de Start. Puedes comprobar que funciona bien corriendo el comando conda list.
En la terminal (shell, generalmente la terminal tipo "bash"), corre estos comandos:
# En macOS
url=https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh
# En Linux
url=https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
wget $url -O miniconda.sh
bash miniconda.sh -b -p $HOME/miniconda3Si el instalador te pregunta si quieres que inicialize Miniconda3 corriendo conda init ("Do you wish the installer to initialize Miniconda3 by running conda init?"), selecciona "yes". Si concluye sin hacer esa pregunta, ejecuta el siguiente comando: ./miniconda3/bin/conda init. Por último, ejecuta el comando conda update conda --yes
Con conda ya instalado, el último paso es crear un entorno de conda que usaremos para correr la aplicación JupyterLab. Además de JupyterLab, este entorno incluirá Python 3.11 y tres paquetes de Python de uso amplio que también son utilizados en el tutorial de Python: matplotlib, pandas y netcdf4.
En la terminal donde instalaste miniconda, corre este comando de conda create para crear el entorno con el nombre "jupyterlab": conda create --yes -n jupyterlab -c conda-forge python=3.11 jupyter jupyterlab-language-pack-es-ES nb_conda_kernels matplotlib-base pandas netcdf4
Este entorno contiene un "paquete de idioma" (language pack) de español que permite cambiar el interfaz de JupyterLab al español.
("conda-forge" es un "canal" de paquetes de conda administrado por una gran comunidad internacional, que actualmente contiene más de 20 mil paquetes de código abierto). Recomendamos usar siempre este canal.
En la terminal el nuevo entorno jupyterlab se activa con el comando conda activate jupyterlab, y se desactiva con el comando conda deactivate.
Un entorno minimalista con Python (3.11) y nada más puede ser creado con este comando: conda create --yes -n python -c conda-forge python=3.11. Si omites la versión de Python, la versión más reciente será instalada. Si omites el argumento --yes, tendrás que dar tu aprobación para completar la instalación.
- En este sitio (CIDE, Centro de Investigación y Docencias Economicas, A.C., México) puedes encontrar más información sobre el uso de conda.
- Aquí ponemos unos videos en YouTube que muestran el proceso de instalación de Miniconda en Windows
- Descargar e instalar miniconda.
- Instalación Miniconda Python y Jupyter. Este video también muestra un poco sobre el uso de conda
- Descarga e Instalación de Miniconda y Visual Studio Code. Ignorar la parte sobre instalación de Visual Studio Code.
- Para más información sobre el uso de la terminal (shell) en macOS y Linux, te recomendamos el tutorial La Terminal de Unix, de The Carpentries. La terminal PowerShell en Windows se comporta de manera similar.
- Además de información derivada de los enlaces externos ya presentados, esta página contiene algunos materiales del tutorial Análisis y visualización de datos usando Python, de The Carpentries.
- Esta página contiene instrucciones detalladas de instalación de Miniconda.
- Este excelente tutorial de The Carpentries contiene información aún más extensa sobre conda.
- Breve reseña sobre el uso de conda para gestionar entornos de Python, de Project Pythia.