# Gestionar Dependencias Python Conda **Source:** https://fr.cursos.frogamesformacion.com/pages/blog/gestionar-dependencias-python-conda **Language:** French --- ![Cómo gestionar las dependencias de Python con Conda](https://dropinblog.net/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,width=700/34249715/files/portada-post/como_gestionar_las_dependencias_de_python_con_conda_png.png) # Cómo gestionar las dependencias de Python con Conda *![María Santos](https://dropinblog.net/cdn-cgi/image/fit=scale-down,width=100/34249715/authors/IMG_3385.jpg)* María Santos Trucos 01/06/2023 5:00pm 6 minutos Leer el artículo Audio generated by DropInBlog's Blog Voice AI™ may have slight pronunciation nuances. Learn more Conda es una herramienta de gestión de paquetes, dependencias y entornos para Anaconda, muy utilizada en la comunidad científica, especialmente en la plataforma Windows, donde la instalación de extensiones binarias puede resultar difícil. Conda ayuda a gestionar las dependencias de Python de dos formas principales: - Permite la creación de entornos que aíslan cada proyecto, evitando así conflictos de dependencias entre proyectos - Permite identificar los conflictos de dependencias en el momento de la instalación del paquete, evitando así conflictos dentro de los proyectos / entornos ## Comparación de Conda con Pip, Virtualenv, Venv y Pyenv Conda proporciona muchas de las características que se encuentran en Pip, Virtualenv, Venv y Pyenv. Sin embargo, es una herramienta completamente separada que gestionará las dependencias de Python de forma diferente y sólo funciona en entornos Conda. Conda analiza cada paquete en busca de dependencias compatibles y cómo instalarlas sin conflicto. Si hay un conflicto, Conda te hará saber que la instalación puede ser completada. En comparación, Pip instala todas las dependencias de los paquetes sin importar si entran en conflicto con otros paquetes ya instalados. Para evitar conflictos de dependencias, utiliza herramientas como Virtualenv, Venv o Pyenv para crear entornos aislados de Anaconda. ## Uso de Conda Conda es una herramienta de línea de comandos y está incluida en la distribución de Anaconda. Puede ejecutarse desde Anaconda Prompt en Windows o en un terminal de Linux. Suele ser más rápido y práctico utilizar Conda que la interfaz gráfica de usuario Anaconda Navigator, que también puede utilizarse para la gestión de dependencias y entornos. Antes de trabajar con Conda, siempre es una buena práctica asegurarse de que las últimas versiones de Conda y Anaconda están instaladas. Abre una terminal Anaconda Prompt o Linux e introduce: ``` $ conda update conda --all $ conda update anaconda ``` Conda se puede utilizar para crear, exportar, listar, eliminar y actualizar entornos que tienen diferentes versiones de Python y diferentes paquetes instalados en ellos. Para crear un nuevo entorllamado e instalar Python 3.8, abre un Prompt de Anaconda o una terminal e introduce: ``` $ conda create --name python=3.8 ``` Para crear un entorcon un paquete específico en Anaconda, introduce: ``` $ conda create -n ``` Si conda encuentra un conflicto de dependencias durante la instalación de un paquete, te lo indicará. Por ejemplo: ``` $ conda install -c menpo opencv=2.4.11 Fetching package metadata ............. Solving package specifications: . UnsatisfiableError: The following specifications were found to be in conflict: opencv 2.4.11* -> numpy 1.9* -> python 2.6* -> openssl 1.0.1* python 3.6* Use "conda info " to see the dependencies for each package. ``` Como se sugiere en el mensaje de error, puedes utilizar el comando "conda info" para ver manualmente las dependencias de cada paquete, y con suerte encontrar versiones que a) sean compatibles entre sí, y b) funcionen con tu proyecto. ## Cómo activar un entorcon Conda Activar un entores cambiar de un entora otro. Es una buena práctica crear un nuevo entorpara cada proyecto en el que trabajes, así que cambiar de entorpuede considerarse como cambiar de un proyecto a otro. Para activar un nuevo entorque tenga Python 3.8 y cambiar a él, utiliza las siguientes instrucciones dependiendo de tu sistema operativo: Windows: ``` $ activate ``` Linux: ``` $ source activate ``` Una vez activado el entorno, utiliza la siguiente instrucción para instalar un paquete en dicho entorrecién activado: ``` $ conda install ``` ## Cómo determinar el entoractual con Conda Es muy sencillo. El entoractual o activo se muestra entre paréntesis () o corchetes [] al principio del Prompt o terminal de Anaconda: ``` () $ ``` ## Cómo gestionar las dependencias de Python con Conda ## Recomendaciones para evitar conflictos de dependencia con Conda Hay dos sencillas reglas a seguir: 1. Crea siempre un nuevo entorpara cada proyecto 2. Instala todos los paquetes que necesites en el nuevo entoral mismo tiempo. Instalar paquetes de uen upuede provocar conflictos de dependencias Para crear un entorcon una versión específica de Python y múltiples paquetes incluyendo un paquete con una versión específica, utiliza la siguiente instrucción: ``` $ conda create -n python= = ``` Alternativamente, puedes usar conda para instalar todos los paquetes en un archivo requirements.txt. Puede guardar un archivo requirements.txt de un entorexistente, o crear manualmente un nuevo requirements.txt para un entordiferente. Para crear un archivo requirements.txt conda desde un entorexistente, sigue los pasos listados a continuación: 1. Activa el entorde tu proyecto. Vea la sección anterior titulada "Cómo activar un entorcon Conda" para más detalles 2. Enumera los paquetes en uso en el entoractivado: ``` $ conda list ``` 3. Guarda la información del paquete en un archivo requirements.txt ``` $ conda list -e > requirements.txt ``` Ejemplo de archivo requirements.txt: ``` # This file may be used to create an environment using: # $ conda create --name --file # platform: win-32 ca-certificates=2020.1.1=0 certifi=2020.4.5.1=py38_0 openssl=1.1.1f=he774522_0 pip=20.0.2=py38_1 ... ... wheel=0.34.2=py38_0 ``` 4. Instala el archivo requirements.txt en el nuevo entordel proyecto: ``` $ conda install -n requirements.txt ``` ## ¿Quieres aprender Python? ¡En la plataforma Frogames Formación tenemos todo lo que necesitas para convertirte en un experto en Python y mucho más! Comienza con nuestro curso "Python de la A a la Z", donde te enseñaremos los fundamentos de este lenguaje de programación y te guiaremos a través de ejercicios prácticos. Pero eso es todo, también ofrecemos una amplia colección de cursos especializados en análisis de datos, machine learning, deep learning y ¡hasta Trading Algorithmique ! 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Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus. « Volver al Blog ## Artículos relacionados ![5 Razones para aprender Python en 2023: Ventajas y Oportunidades Laborales](https://dropinblog.net/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,width=700/34249715/files/featured/fae76278a698ec6fcc684f9eb59382e7.jpeg) ## 5 Razones para aprender Python en 2023: Ventajas y Oportunidades Laborales 23 minutos 16/08/2023 3:54pm ![¿Por qué deberías analizar tus campañas de marketing con Python?](https://dropinblog.net/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,width=700/34249715/files/featured/marketing_con_python.jpeg) ## ¿Por qué deberías analizar tus campañas de marketing con Python? 14 minutos 22/10/2020 12:00pm ![¿Cómo construir un bot de trading con Python?](https://dropinblog.net/cdn-cgi/image/fit=scale-down,format=auto,width=700/34249715/files/portada-post/como-construir-un-bot-de-trading-con-python.png) ## ¿Cómo construir un bot de trading con Python? 12 minutos 17/05/2023 1:30pm CURSO DE REGALO ## Un Curso Gratis Para Ti Nuestro curso de Unity te sale **Gratuit** . 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