Apgūstiet Conda zinātniskajiem aprēķiniem. Iemācieties veidot, pārvaldīt un koplietot izolētas vides reproducējamiem pētījumiem dažādās operētājsistēmās.
Conda vides pārvaldība: Ceļvedis zinātniskajiem aprēķiniem
Zinātnisko aprēķinu un datu zinātnes jomā atkarību pārvaldība un reproducējamības nodrošināšana ir vissvarīgākā. Conda, atvērtā koda pakotņu, atkarību un vides pārvaldības sistēma, ir kļuvusi par neaizstājamu rīku izolētu vidi radīšanai, kas pielāgotas konkrētiem projektiem. Šis visaptverošais ceļvedis izpētīs Conda funkcijas, priekšrocības un labāko praksi, ļaujot jums racionalizēt savu darba plūsmu un veicināt sadarbību jūsu pētījumos. Mēs aplūkosim dažādus scenārijus, kas piemērojami dažādās ģeogrāfiskajās atrašanās vietās un zinātnes disciplīnās.
Kas ir Conda?
Conda ir vairāk nekā tikai pakotņu pārvaldnieks, piemēram, pip; tas ir vides pārvaldnieks. Tas nozīmē, ka tas ļauj jums izveidot izolētas telpas, katrai no kurām ir sava Python versija, instalētās pakotnes un pat operētājsistēmas līmeņa bibliotēkas. Šī izolācija novērš konfliktus starp projektiem, kuriem nepieciešamas dažādas vienas un tās pašas pakotnes versijas vai nesaderīgas atkarības. Iedomājieties, ka jūsu datorā ir vairākas smilšu kastes, katra no tām satur unikālu rīku komplektu konkrētam uzdevumam.
Conda pastāv divās galvenajās izplatīšanas versijās: Anaconda un Miniconda. Anaconda ietver plašu iepriekš instalētu pakotņu kolekciju, padarot to piemērotu lietotājiem, kuriem nepieciešama visaptveroša zinātniskās skaitļošanas vide uzreiz. Miniconda, savukārt, nodrošina minimālu Conda un tās galveno atkarību instalāciju, ļaujot jums izveidot savu vidi no jauna. Miniconda parasti ir ieteicama pieredzējušiem lietotājiem vai tiem, kas dod priekšroku vienkāršākai pieejai.
Kāpēc izmantot Conda zinātniskajos aprēķinos?
Conda piedāvā vairākas pārliecinošas priekšrocības zinātniskajiem aprēķiniem:
- Atkarību pārvaldība: Conda efektīvi atrisina sarežģītas atkarību ķēdes, nodrošinot, ka visas nepieciešamās pakotnes un to atkarības tiek instalētas pareizi. Tas novērš briesmīgo "atkarību elle", kas var mocīt zinātniskos projektus, īpaši tos, kas balstās uz daudzveidīgu bibliotēku klāstu, piemēram, NumPy, SciPy, scikit-learn, TensorFlow un PyTorch. Iedomājieties bioinformātikas projektu Vācijā, kam nepieciešama specifiska Biopython versija genoma datu analīzei. Conda ļauj komandai izveidot vidi, kas garantē šo specifisko versiju, neatkarīgi no pamatā esošās operētājsistēmas vai citām instalētajām pakotnēm.
- Vides izolācija: Conda veido izolētas vides, novēršot konfliktus starp projektiem, kam nepieciešamas dažādas vienas un tās pašas pakotnes versijas. Tas ir ļoti svarīgi, lai saglabātu jūsu pētījumu integritāti un reproducējamību. Piemēram, klimata modelēšanas projektam Austrālijā var būt nepieciešama vecāka netCDF bibliotēkas versija, lai nodrošinātu saderību ar mantotajiem datiem. Conda ļauj viņiem izveidot īpašu vidi, neietekmējot citus projektus, kuriem varētu būt nepieciešama jaunāka versija.
- Starpplatformu saderība: Conda atbalsta Windows, macOS un Linux, ļaujot jums koplietot savas vides un projektus ar sadarbības partneriem neatkarīgi no viņu operētājsistēmas. Tas ir īpaši svarīgi starptautiskām pētniecības sadarbībām, kur komandas dalībnieki var izmantot dažādas platformas. Pētniecības komanda, kas izvietota visā Amerikas Savienotajās Valstīs, Eiropā un Āzijā, var viegli koplietot savu Conda vides specifikāciju, nodrošinot, ka visi strādā ar vienu un to pašu programmatūras steku.
- Reproducējamība: Conda vides var viegli replicēt, nodrošinot, ka jūsu pētījumus var reproducēt citi. Tas ir būtiski zinātniskai validācijai un sadarbībai. Eksportējot savu vidi uz YAML failu, jūs varat nodrošināt pilnīgu visu instalēto pakotņu specifikāciju, ļaujot citiem atjaunot tieši to pašu vidi savās mašīnās. Tas ir vitāli svarīgi pētījumu publicēšanai un nodrošināšanai, ka citi var replicēt jūsu atklājumus.
- Valodu agnostisks: Lai gan galvenokārt tiek izmantots ar Python, Conda var pārvaldīt atkarības arī citām valodām, piemēram, R, Java un C/C++. Tas padara to par daudzpusīgu rīku plašam zinātnisko aprēķinu uzdevumu klāstam. Materiālu zinātnes projektā, piemēram, var izmantot Python datu analīzei, bet simulācijai var būt nepieciešamas kompilētas C++ bibliotēkas. Conda var pārvaldīt gan Python pakotnes, gan nepieciešamo C++ kompilatoru un bibliotēkas.
Darba uzsākšana ar Conda
Instalācija
Pirmais solis ir instalēt Anaconda vai Miniconda. Mēs iesakām Miniconda tās mazākā nospieduma un lielākas kontroles dēļ pār jūsu vidi. Jūs varat lejupielādēt atbilstošo instalēšanas programmu savai operētājsistēmai no oficiālās Conda vietnes (conda.io). Izpildiet instalēšanas instrukcijas, kas specifiskas jūsu platformai. Pārliecinieties, ka esat pievienojis Conda savas sistēmas PATH vides mainīgajam, lai varētu piekļūt komandai `conda` no sava termināļa.
Pamata komandas
- Vides izveide: `conda create --name myenv python=3.9` (Izveido vidi ar nosaukumu "myenv" ar Python 3.9.)
- Vides aktivizēšana: `conda activate myenv` (Aktivizē vidi "myenv". Jūsu termināļa uzvedne mainīsies, lai norādītu aktīvo vidi.)
- Vides deaktivizēšana: `conda deactivate` (Deaktivizē pašreizējo vidi.)
- Vides saraksts: `conda env list` (Uzskaita visas Conda vides jūsu sistēmā.)
- Paku instalēšana: `conda install numpy pandas matplotlib` (Instalē NumPy, Pandas un Matplotlib aktīvajā vidē.)
- Instalēto paku saraksts: `conda list` (Uzskaita visas aktīvajā vidē instalētās pakotnes.)
- Vides eksportēšana: `conda env export > environment.yml` (Eksportē pašreizējo vidi uz YAML failu ar nosaukumu "environment.yml".)
- Vides izveide no YAML faila: `conda env create -f environment.yml` (Izveido jaunu vidi, pamatojoties uz specifikācijām "environment.yml".)
- Vides noņemšana: `conda env remove --name myenv` (Noņem vidi "myenv".)
Vides veidošana un pārvaldība
Jaunas vides izveide
Lai izveidotu jaunu Conda vidi, izmantojiet komandu `conda create`. Norādiet vides nosaukumu un Python versiju, kuru vēlaties izmantot. Piemēram, lai izveidotu vidi ar nosaukumu "data_analysis" ar Python 3.8, jūs izpildītu:
conda create --name data_analysis python=3.8
Jūs varat arī norādīt, kuras pakotnes instalēt, veidojot vidi. Piemēram, lai izveidotu vidi ar NumPy, Pandas un scikit-learn:
conda create --name data_analysis python=3.8 numpy pandas scikit-learn
Vides aktivizēšana un deaktivizēšana
Kad vide ir izveidota, jums tā ir jāaktivizē, lai sāktu to izmantot. Izmantojiet komandu `conda activate`, kam seko vides nosaukums:
conda activate data_analysis
Jūsu termināļa uzvedne mainīsies, lai norādītu, ka vide ir aktīva. Lai deaktivizētu vidi, izmantojiet komandu `conda deactivate`:
conda deactivate
Paku instalēšana
Lai instalētu pakotnes aktīvā vidē, izmantojiet komandu `conda install`. Jūs varat norādīt vairākas pakotnes uzreiz:
conda install numpy pandas matplotlib seaborn
Conda atrisinās atkarības un instalēs norādītās pakotnes un to atkarības.
Jūs varat arī instalēt pakotnes no specifiskiem kanāliem. Conda kanāli ir repozitoriji, kur tiek glabātas pakotnes. Noklusējuma kanāls ir "defaults", bet jūs varat izmantot citus kanālus, piemēram, "conda-forge", kas nodrošina plašāku pakotņu klāstu. Lai instalētu pakotni no specifiska kanāla, izmantojiet `-c` karogu:
conda install -c conda-forge r-base r-essentials
Šī komanda instalē R programmēšanas valodu un būtiskas R pakotnes no conda-forge kanāla. Tas ir īpaši noderīgi, jo conda-forge bieži satur jaunākas vai specializētas pakotnes, kas nav atrodamas noklusējuma kanālā.
Instalēto paku saraksts
Lai redzētu visu aktīvajā vidē instalēto pakotņu sarakstu, izmantojiet komandu `conda list`:
conda list
Tas parādīs instalēto pakotņu tabulu, to versijas un kanālus, no kuriem tās tika instalētas.
Paku atjaunināšana
Lai atjauninātu konkrētu pakotni, izmantojiet komandu `conda update`:
conda update numpy
Lai atjauninātu visas pakotnes vidē, izmantojiet karogu `--all`:
conda update --all
Parasti ieteicams regulāri atjaunināt pakotnes, lai gūtu labumu no kļūdu labojumiem, veiktspējas uzlabojumiem un jaunām funkcijām. Tomēr ņemiet vērā, ka pakotņu atjaunināšana dažkārt var radīt saderības problēmas, tāpēc vienmēr ir laba ideja pārbaudīt savu kodu pēc atjaunināšanas.
Vides koplietošana un reproducēšana
Vides eksportēšana
Viena no jaudīgākajām Conda funkcijām ir spēja eksportēt vidi uz YAML failu. Šis fails satur pilnīgu visu instalēto pakotņu un to versiju specifikāciju, ļaujot citiem atjaunot tieši to pašu vidi savās mašīnās. Lai eksportētu vidi, izmantojiet komandu `conda env export`:
conda env export > environment.yml
Šī komanda izveido failu ar nosaukumu "environment.yml" pašreizējā direktorijā. Fails saturēs vides nosaukumu, izmantotos kanālus un visu instalēto pakotņu un to versiju sarakstu.
Ir svarīgi atzīmēt, ka `conda env export` saglabā precīzas pakotņu versijas, nodrošinot reproducējamību bitu pa bitam. Tas ir ļoti svarīgi zinātniskai validācijai, jo tas garantē, ka citi var replicēt jūsu rezultātus, pat ja ir pieejamas jaunākas pakotņu versijas.
Vides izveide no YAML faila
Lai izveidotu jaunu vidi no YAML faila, izmantojiet komandu `conda env create`:
conda env create -f environment.yml
Šī komanda izveido jaunu vidi ar YAML failā norādīto nosaukumu un instalē visas failā uzskaitītās pakotnes. Tas nodrošina, ka jaunā vide ir identiska oriģinālajai videi, neatkarīgi no operētājsistēmas vai esošajām pakotnēm.
Tas ir neticami noderīgi, lai koplietotu savus projektus ar sadarbības partneriem vai izvietotu savu kodu dažādās vidēs. Jūs varat vienkārši nodrošināt YAML failu, un citi var viegli atjaunot vidi savās mašīnās.
Vides mainīgo izmantošana
Vides mainīgos var izmantot, lai pielāgotu jūsu Conda vides darbību. Vides mainīgos var iestatīt, izmantojot komandu `conda env config vars set`. Piemēram, lai iestatītu vides mainīgo `MY_VARIABLE` uz "my_value" aktīvajā vidē, jūs izpildītu:
conda env config vars set MY_VARIABLE=my_value
Pēc tam šim vides mainīgajam var piekļūt no jūsu Python koda, izmantojot `os.environ` vārdnīcu:
import os
my_variable = os.environ.get("MY_VARIABLE")
print(my_variable)
Vides mainīgie ir īpaši noderīgi koda konfigurēšanai, pamatojoties uz vidi, kurā tas darbojas. Piemēram, jūs varat izmantot vides mainīgos, lai norādītu datu bāzes savienojuma virknes, API atslēgas vai citus konfigurācijas parametrus, kas atšķiras starp izstrādes, testēšanas un ražošanas vidēm. Apsveriet datu zinātnes komandu, kas strādā ar sensitīvu medicīnisko datu kopu Kanādā. Viņi var izmantot vides mainīgos, lai glabātu API atslēgas vai datu bāzes akreditācijas datus atsevišķi no sava koda, nodrošinot atbilstību privātuma noteikumiem.
Conda uzlabotā lietošana
`conda-lock` izmantošana uzlabotai reproducējamībai
Lai gan `conda env export` ir noderīga, tā negarantē patiesi reproducējamas būves dažādās platformās un arhitektūrās. Tas ir tāpēc, ka Conda paļaujas uz vides atrisināšanu mērķa platformā, kas var novest pie nedaudz atšķirīgām pakotņu izvēlēm, jo ir nelielas atšķirības pieejamajās pakotnēs vai risinātāja uzvedībā. `conda-lock` risina šo problēmu, izveidojot platformai agnostisku bloķēšanas failu, kas precizē precīzas pakotnes un to atkarības, nodrošinot konsekventas būves dažādās vidēs.
Lai izmantotu `conda-lock`, vispirms tas jāinstalē:
conda install -c conda-forge conda-lock
Pēc tam varat izveidot bloķēšanas failu no savas vides, izmantojot komandu `conda-lock`:
conda-lock
Tas izveidos failu `conda-lock.yml`, kas satur precīzas specifikācijas jūsu videi. Lai atjaunotu vidi no bloķēšanas faila, izmantojiet komandu `conda create --file conda-lock.yml`. Tas nodrošinās, ka jūs saņemsiet tieši tās pašas pakotnes un atkarības, neatkarīgi no jūsu platformas.
Conda un Pip sajaukšana
Lai gan Conda ir jaudīgs pakotņu pārvaldnieks, dažas pakotnes var būt pieejamas tikai pip. Šādos gadījumos jūs varat sajaukt Conda un pip vienā vidē. Tomēr parasti ieteicams instalēt pēc iespējas vairāk pakotņu ar Conda, jo tas nodrošina labāku atkarību atrisināšanu un konfliktu pārvaldību.
Lai instalētu pakotni ar pip Conda vidē, vispirms aktivizējiet vidi un pēc tam izmantojiet komandu `pip install`:
conda activate myenv
pip install mypackage
Eksportējot vidi uz YAML failu, Conda automātiski iekļaus ar pip instalētās pakotnes atsevišķā sadaļā. Tas ļauj citiem atjaunot vidi, ieskaitot ar pip instalētās pakotnes.
Conda izmantošana nepārtrauktai integrācijai/nepārtrauktai izvietošanai (CI/CD)
Conda ir lieliska izvēle atkarību pārvaldībai CI/CD cauruļvados. Jūs varat izmantot Conda, lai izveidotu konsekventas un reproducējamas būves vides saviem projektiem. Savā CI/CD konfigurācijas failā varat izveidot Conda vidi no YAML faila, instalēt visas nepieciešamās atkarības un pēc tam palaist savus testus vai būvēt savu lietojumprogrammu. Tas nodrošina, ka jūsu kods tiek būvēts un testēts konsekventā vidē, neatkarīgi no CI/CD platformas.
Conda-Forge kanāla izmantošana
Conda-Forge ir kopienas vadīta Conda recepšu kolekcija, kas nodrošina plašu pakotņu klāstu, bieži vien ietverot jaunākās versijas un pakotnes, kas nav pieejamas noklusējuma Anaconda kanālā. Ir ļoti ieteicams izmantot Conda-Forge kā galveno kanālu jūsu Conda vidēm. Lai pievienotu Conda-Forge kā noklusējuma kanālu, varat modificēt savu Conda konfigurāciju:
conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
Iestatījums `channel_priority: strict` nodrošina, ka Conda prioritizēs pakotnes no Conda-Forge kanāla pār noklusējuma kanāliem, samazinot atkarību konfliktu risku. Tas ir būtiski, lai piekļūtu jaunākajām zinātniskajām bibliotēkām un nodrošinātu saderību dažādās platformās. Piemēram, pētniecības komanda Japānā, kas strādā pie dabisko valodu apstrādes, var paļauties uz `spacy` bibliotēku, kas bieži tiek atjaunināta Conda-Forge ar jaunākajiem valodu modeļiem. Izmantojot `channel_priority: strict`, tiek nodrošināts, ka viņi vienmēr saņem jaunāko un optimizētāko versiju.
Labākā prakse Conda vides pārvaldībā
- Izmantojiet aprakstošus vides nosaukumus: Izvēlieties vides nosaukumus, kas skaidri norāda vides mērķi. Tas atvieglo jūsu vidi pārvaldību un uzturēšanu laika gaitā. Piemēram, "env1" vietā izmantojiet "machine_learning_project" vai "bioinformatics_analysis".
- Saglabājiet vides mazas: Instalējiet tikai tās pakotnes, kas ir stingri nepieciešamas jūsu projektam. Tas samazina atkarību konfliktu risku un atvieglo jūsu vidi pārvaldību. Izvairieties no lielu meta-pakotņu, piemēram, Anaconda, instalēšanas, ja vien jums nav nepieciešama lielākā daļa iekļauto pakotņu.
- Izmantojiet YAML failus reproducējamībai: Vienmēr eksportējiet savas vides uz YAML failiem, lai nodrošinātu, ka jūsu projektus citi var viegli reproducēt. Iekļaujiet YAML failu sava projekta repozitorijā.
- Regulāri atjauniniet pakotnes: Uzturiet savas pakotnes atjauninātas, lai gūtu labumu no kļūdu labojumiem, veiktspējas uzlabojumiem un jaunām funkcijām. Tomēr ņemiet vērā, ka pakotņu atjaunināšana dažkārt var radīt saderības problēmas, tāpēc vienmēr pārbaudiet savu kodu pēc atjaunināšanas.
- Fiksējiet paku versijas: Kritiskos projektos apsveriet iespēju fiksēt pakotņu versijas, lai nodrošinātu, ka jūsu vide laika gaitā paliek konsekventa. Tas novērš neparedzētu uzvedību, ko izraisa automātiskas atjaunināšanas. Jūs varat norādīt precīzas versijas savā YAML failā (piemēram, `numpy=1.23.0`).
- Izmantojiet atsevišķas vides dažādiem projektiem: Izvairieties instalēt visas pakotnes vienā vidē. Izveidojiet atsevišķas vides katram projektam, lai novērstu atkarību konfliktus un saglabātu savus projektus izolētus.
- Dokumentējiet savas vides: Iekļaujiet README failu sava projekta repozitorijā, kas apraksta vides mērķi, instalētās pakotnes un visas nepieciešamās konfigurācijas darbības. Tas atvieglo citiem izpratni un jūsu vides izmantošanu.
- Pārbaudiet savas vides: Pēc vides izveides vai modificēšanas vienmēr pārbaudiet savu kodu, lai pārliecinātos, ka tas darbojas, kā paredzēts. Tas palīdz savlaicīgi identificēt visas saderības problēmas vai atkarību konfliktus agrīnā stadijā.
- Automatizējiet vides izveidi: Apsveriet skriptu vai automatizācijas rīku izmantošanu, lai izveidotu un pārvaldītu savas vides. Tas var ietaupīt laiku un samazināt kļūdu risku. Rīki, piemēram, `tox`, var automatizēt jūsu pakotnes testēšanu pret vairākām Conda vidēm.
Biežas problēmas un traucējumu novēršana
- Atkarību konflikti: Atkarību konflikti var rasties, ja divām vai vairākām pakotnēm ir nepieciešamas nesaderīgas vienas un tās pašas atkarības versijas. Conda mēģinās atrisināt šos konfliktus automātiski, taču dažkārt tas var neizdoties. Ja rodas atkarību konflikti, izmēģiniet šādas darbības:
- Atjauniniet Conda: `conda update conda`
- Izmantojiet karogu `--no-deps`, lai instalētu pakotni bez tās atkarībām (izmantojiet piesardzīgi).
- Norādiet precīzas pakotņu versijas savā YAML failā.
- Mēģiniet izmantot `conda-forge` kanālu, jo tas bieži vien satur jaunākas un saderīgākas pakotnes.
- Izveidojiet jaunu vidi no jauna un instalējiet pakotnes pa vienai, lai identificētu konflikta avotu.
- Lēna paku instalēšana: Pakotņu instalēšana var būt lēna, ja Conda jāatrisina sarežģīta atkarību ķēde vai ja pakotne ir liela. Izmēģiniet šādas darbības:
- Izmantojiet karogu `--repodata-ttl`, lai palielinātu laiku, kurā Conda kešatmiņā glabā pakotnes metadatus.
- Izmantojiet `mamba` pakotņu pārvaldnieku, kas ir ātrāka alternatīva Conda. Instalējiet to ar `conda install -c conda-forge mamba`.
- Izmantojiet ātrāku interneta savienojumu.
- Ja iespējams, instalējiet pakotnes no lokāla faila.
- Vides aktivizēšanas problēmas: Vides aktivizēšana var neizdoties, ja Conda nav pareizi konfigurēta vai ja ir problēmas ar jūsu čaulas konfigurāciju. Izmēģiniet šādas darbības:
- Pārliecinieties, ka Conda ir pievienota jūsu sistēmas PATH vides mainīgajam.
- Pārizveidojiet Conda ar `conda init
`. - Pārbaudiet savus čaulas konfigurācijas failus, vai tajos nav pretrunīgu iestatījumu.
Conda vs. citi vides pārvaldības rīki (venv, Docker)
Lai gan Conda ir jaudīgs vides pārvaldības rīks, ir svarīgi saprast, kā tas salīdzināms ar citām populārām iespējām, piemēram, venv un Docker.
- venv: venv ir viegls vides pārvaldnieks, kas nāk komplektā ar Python. Tas galvenokārt ir vērsts uz Python pakotņu izolēšanu un ir laba izvēle vienkāršiem Python projektiem. Tomēr venv netiek galā ar ne-Python atkarībām vai starpplatformu saderību tik labi kā Conda.
- Docker: Docker ir konteinerizācijas tehnoloģija, kas ļauj iepakot jūsu lietojumprogrammu un tās atkarības pašpietiekamā vienībā. Tas nodrošina augstu izolācijas un reproducējamības pakāpi, taču tam ir nepieciešams arī lielāks virsdažādi darbi nekā Conda vai venv. Docker ir laba izvēle sarežģītu lietojumprogrammu izvietošanai vai patiesi izolētu vidi izveidei, ko var viegli koplietot un izvietot dažādās platformās.
Conda piedāvā labu līdzsvaru starp vienkāršību un jaudu, padarot to par piemērotu izvēli plašam zinātnisko aprēķinu uzdevumu klāstam. Tas nodrošina izcilu atkarību pārvaldību, starpplatformu saderību un reproducējamību, vienlaikus esot arī salīdzinoši viegli lietojams. Tomēr vienkāršiem Python projektiem venv var būt pietiekama. Un sarežģītiem izvietojumiem Docker var būt labāka iespēja.
Reālās pasaules piemēri
- Genomikas pētījumi: Genomikas pētījumu laboratorija Apvienotajā Karalistē izmanto Conda, lai pārvaldītu atkarības savām bioinformātikas cauruļvadiem. Viņi veido atsevišķas vides katram cauruļvadam, lai nodrošinātu, ka tiek izmantotas pareizās nepieciešamo rīku versijas, piemēram, samtools, bcftools un bedtools.
- Klimata modelēšana: Klimata modelēšanas grupa Amerikas Savienotajās Valstīs izmanto Conda, lai izveidotu reproducējamas vides savām simulācijām. Viņi eksportē savas vides uz YAML failiem un koplieto tos ar citiem pētniekiem, nodrošinot, ka visi izmanto vienu un to pašu programmatūras steku.
- Mašīnmācīšanās: Mašīnmācīšanās komanda Indijā izmanto Conda, lai pārvaldītu atkarības saviem dziļās mācīšanās modeļiem. Viņi veido atsevišķas vides katram modelim, lai izvairītos no konfliktiem starp dažādām TensorFlow, PyTorch un citu mašīnmācīšanās bibliotēku versijām.
- Zāļu atklāšana: Farmācijas uzņēmums Šveicē izmanto Conda, lai izveidotu izolētas vides saviem zāļu atklāšanas projektiem. Tas ļauj viņiem uzturēt savu pētījumu integritāti un reproducējamību, vienlaikus nodrošinot atbilstību normatīvajām prasībām.
- Astronomija: Starptautiska astronomu sadarbība izmanto Conda, lai pārvaldītu programmatūras atkarības Džeimsa Veba kosmiskā teleskopa datu analīzei. Datu samazināšanas cauruļvadu sarežģītība prasa precīzu versiju kontroli, ko Conda efektīvi atvieglo.
Secinājums
Conda ir būtisks rīks jebkuram zinātniekam, pētniekam vai datu profesionālim, kas strādā skaitļošanas vidē. Tas vienkāršo atkarību pārvaldību, veicina reproducējamību un atbalsta sadarbību. Apgūstot Conda, jūs varat ievērojami uzlabot savu produktivitāti un nodrošināt savu zinātnisko centienu uzticamību. Atcerieties ievērot labu vides higiēnu, saglabāt savas vides fokusētas un izmantot YAML failu jaudu koplietošanai un replicēšanai. Ar šo praksi Conda kļūs par nenovērtējamu vērtību jūsu zinātnisko aprēķinu rīku komplektā.