Instala Anaconda – el software gratuito para Python y R

Este post es el segundo de la serie de artículos de Python. En el anterior explicamos qué era Python y por qué utilizarlo. Hoy veremos cómo instalar el software de Anaconda, una herramienta que nos permitirá gestionar de forma eficiente las librerías y versiones de nuestros proyectos en Python.

Qué es Anaconda y cómo usar Python

Anaconda es un software gratuito que nos permite el manejo de programas en R y Python de forma sencilla. Hablando en cristiano, lo instalamos y con esto ya podemos usar Python y R.

Además, con esto es muy simple crear entornos virtuales e instalar los programas más utilizados para los proyectos de ciencia de datos, como pueden ser Spyder, Pycharm o Jupyter Notebook a través de la interfaz de Anaconda Navigator.

Imagen de ejemplo de Anaconda Navigator

Instalar Anaconda en Windows

Para instalar Anaconda en Windows, es tan sencillo como entrar en esta página y pulsar en Download.

Abrimos el archivo .exe que hemos descargado y pulsamos Next hasta el final.

Para comprobar que se ha instalado todo correctamente pulsaremos en el buscador de windows y escribiremos «Anaconda Navigator».

Icono de Anaconda Navigator en el buscador

Instalar Anaconda en Mac

Con toda la fama y el uso que tiene este software, obviamente tenía que tener su versión disponible para MacOS. Para instalarlo sólo tienes que entrar en la misma URL que antes pero desde un Mac y pulsar en Download. En este caso, descargarás un archivo .pkg. Una vez descargado ábrelo, y comenzará el asistente de instalación. Dependiendo de la versión que tengas de MacOS, puede que cambie la forma de instalarlo.

Usando Anaconda Navigator para instalar Spyder

Una de las ventajas de instalar Anaconda Navigator, es que podemos utilizarlo para instalar diferentes programas que nos facilitarán la vida, como Visual Studio Code o PyCharm. En nuestro caso, vamos a instalar Spyder. Un IDE muy potente además de ir programando, nos permite ver el contenido de las variables, y más importante aún, los DataFrames que vayamos generando.

Para instalarlo, desde la ventana de inicio de Anaconda Navigator, pulsamos en el botón de Install, justo debajo del icono de Spyder. A continuación, puedes pulsar en Launch, o directamente abrirlo desde tu gestor de programas personal.

Anaconda Navigator para instalar programas.

Crear un entorno virtual con Anaconda

Yo siempre recomiendo crear un entorno virtual en vez de trabajar con el entorno que te crea Anaconda por defecto. Si no sabes lo que es, un entorno virtual es un entorno de software que te permite instalar aquellos paquetes con las versiones que vayas a usar.

¿Por qué es bueno esto? Imaginemos que trabajamos en dos proyectos de Python. En el primero necesitamos la versión 1.1 de una determinada librería, ya que el programa solo funciona con esta versión, mientras que en el segunda necesitamos la 2.0. Si no tuviéramos entornos virtuales sólo podríamos trabajar en uno de estos proyectos. Gracias a los entornos podemos trabajar en ambos proyectos de forma independiente sin preocuparnos por la incompatibilidad de versiones entre proyectos.

Para crear un entorno pulsamos en «Environments».

Seleccionamos Environments en Anaconda Navigator

A continuación, pulsamos en Create.

Seleccionamos Create en Anaconda Navigator

Ahora tendremos que elegir el nombre del entorno y su versión. En mi caso lo voy a llamar «entorno-prueba» y le pondré la versión 3.7 (por nada en especial, es la que me ha salido por defecto).

Selección del nombre y la versión del entorno

Con esto ya tendríamos nuestro entorno creado.

Usar entorno virtual Anaconda desde la consola

Si no estás convencido de que se haya creado el entorno, vamos a comprobarlo. Abrimos un «Anaconda Prompt» y escribimos «conda activate entorno-prueba» (si le has puesto otro nombre, pues el nombre que hayas indicado).

Activando entorno virtual

Escribe python –version y te saldrá la versión de Python que tienes instalada.

Conclusiones

En este post hemos aprendido qué es Anaconda y por qué es recomendable utilizarlo para gestionar nuestro software en Python. En el próximo post elegiremos el editor de código para empezar por fin nuestros proyectos de Ciencia de Datos.

Si te ha gustado déjanos un comentario. !Muchas gracias por haber llegado hasta aquí, espero verte de nuevo¡