Bài 0: Làm quen với Anaconda
🎯 Mục tiêu học tập
Sau khi hoàn thành bài này, bạn sẽ có thể:
- Hiểu được Anaconda là gì và tại sao nên sử dụng
- Phân biệt được Conda, Miniconda và Anaconda
- Tạo và quản lý môi trường ảo với Conda
- Cài đặt Anaconda trên hệ điều hành của bạn
📖 Giới thiệu
Anaconda là 1 nền tảng mã nguồn mở về Khoa học Dữ liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình Python thông dụng nhất hiện nay. Với hơn 25 triệu người dùng (theo thống kê tại trang chủ), Anaconda là giải pháp nhanh nhất và dễ nhất để các bạn có thể tìm hiểu Khoa học Dữ liệu với Python hoặc R trên Windows, Linux và Mac OS X. Và ngày hôm nay, ZootoPi xin phép được khai bút chuỗi series Khoa học Dữ liệu cho người mới bắt đầu bằng những công cụ thiết yếu dành cho nhà Khoa học Dữ liệu, bắt đầu với Anaconda.
I. Giới thiệu
Các bạn có thể tải Anaconda tương ứng với hệ điều hành các bạn sử dụng tại đây 
Các bạn có thể tham khảo thêm các link dưới đây để cài đặt tương ứng với hệ điều hành bạn đang sử dụng:
II. Conda, Miniconda, Anaconda
Với các bạn mới bắt đầu, khi tìm hiểu các tài liệu về Anaconda sẽ rất dễ gặp những cụm từ như Conda, Miniconda, thậm chí khi thi thoảng còn gặp những câu lệnh update đi liền nhau như sau:
conda update conda
conda update anaconda
Vậy thì Conda, Miniconda, Anaconda khác nhau như thế nào?
Hiểu 1 cách đơn giản, Conda là 1 tay quản lí môi trường (environments) và quản lý gói (packages). Nói nôm na, chúng ta sử dụng Conda như 1 công cụ dòng lệnh, đồng thời như 1 gói Python.
Như vậy, Miniconda và Anaconda có thể được biểu diễn như sau:
Miniconda = Python + conda
Anaconda = Python + conda + gói meta anaconda
Sự khác biệt giữa Anaconda và Miniconda nằm ở gói meta anaconda . Sở dĩ gọi là gói meta vì nó chứa khoảng 160 gói Python khác thuận tiện để sử dụng hàng ngày trong khoa học dữ liệu. Đây cũng là 1 trong những lí do mà mình muốn giới thiệu Anaconda đầu tiên cho các bạn bắt đầu tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu.
III. Tạo môi trường ảo
- Tạo 1 môi trường ảo:
conda create -n zootopi python=3.8
Ở đây, -n là viết tắt của -name, zootopi là tên của môi trường. Các bạn có thể đổi tên môi trường tuỳ vào mục đích của môi trường, tạo cho dự án nào, lưu ý là tên môi trường phải viết liền không dấu. Để chọn phiên bản Python, ta sử dụng python=. Hiện nay, Python đã có hỗ trợ đến phiên bản 3.12+. Tuy nhiên, để đảm bảo tính ổn định và tương thích với các thư viện phổ biến, mình khuyến khích các bạn sử dụng Python 3.10 hoặc Python 3.11 (Python 3.7 và 3.8 đã không còn được hỗ trợ chính thức).
(base) ➜ ~ conda create -n zootopi python=3.8
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done
==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
current version: 4.9.2
latest version: 4.10.1
Please update conda by running
$ conda update -n base -c defaults conda
## Package Plan ##
environment location: /home/t/anaconda3/envs/zootopi
added / updated specs:
- python=3.8
...- Kích hoạt môi trường
conda activate zootopi
(base) ➜ ~ conda activate zootopi
(zootopi) ➜ ~ python
Python 3.8.5 (default, Sep 4 2020, 07:30:14)
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>Vậy là chúng ta đã tạo ra 1 môi trường ảo để bắt đầu dự án rồi. Các bạn có thể tham khảo thêm 1 số câu lệnh và cú pháp phổ biến tại đây.
✅ Tóm tắt
Trong bài này, chúng ta đã tìm hiểu:
- Anaconda: Nền tảng mã nguồn mở phổ biến cho Khoa học Dữ liệu
- Conda, Miniconda, Anaconda:
Conda: Công cụ quản lý môi trường và góiMiniconda = Python + condaAnaconda = Python + conda + gói meta anaconda(160+ gói Python)
- Tạo môi trường ảo:
conda create -n tên_môi_trường python=3.x - Kích hoạt môi trường:
conda activate tên_môi_trường
💡 Lưu ý quan trọng
- Tên môi trường: Phải viết liền, không dấu
- Phiên bản Python: Khuyến khích sử dụng Python 3.10 hoặc 3.11 (3.7 và 3.8 đã không còn được hỗ trợ)
- Cài đặt: Tải Anaconda phù hợp với hệ điều hành của bạn
🧪 Thực hành
Hãy thử tạo một môi trường ảo mới cho dự án của bạn:
# Tạo môi trường với Python 3.11
conda create -n my_project python=3.11
# Kích hoạt môi trường
conda activate my_project
# Kiểm tra phiên bản Python
python --version📚 Tài liệu tham khảo
➡️ Bước tiếp theo
Trong bài viết tiếp theo, ZootoPi sẽ tiếp tục giới thiệu đến các bạn về JupyterLab và Jupyter Notebook. Vậy 2 khái niệm này là gì? Sử dụng JupyterLab và Jupyter Notebook như thế nào để có thể làm việc hiệu quả? Hãy tiếp tục với Bài 0: Jupyter!
Chúc các bạn học tập vui vẻ!