Pip Anaconda: Uso de pip en Entornos Anaconda
Pip es un administrador de paquetes para Python que permite instalar, desinstalar y actualizar paquetes de Python. Anaconda es una distribución de Python que incluye pip preinstalado.
En este tutorial, veremos cómo usar pip en entornos Anaconda.
Creación de un entorno Anaconda
El primer paso es crear un entorno Anaconda. Esto nos permitirá aislar los paquetes instalados en nuestro entorno de los paquetes instalados en el sistema operativo.
Para crear un entorno Anaconda, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
conda create -n mi_entorno python=3.8
Este comando creará un entorno llamado mi_entorno con la versión 3.8 de Python.
Activación de un entorno Anaconda
Para activar un entorno Anaconda, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
conda activate mi_entorno
Una vez que el entorno esté activado, verás el nombre del entorno en la terminal.
Instalación de paquetes con pip
Para instalar un paquete con pip, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
pip install paquete
Por ejemplo, para instalar el paquete numpy, ejecuta el siguiente comando:
pip install numpy
Listado de paquetes instalados
Para ver una lista de los paquetes instalados en tu entorno Anaconda, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
pip list
Actualización de paquetes
Para actualizar los paquetes instalados en tu entorno Anaconda, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
pip install -U paquete
Desinstalación de paquetes
Para desinstalar un paquete de tu entorno Anaconda, ejecuta el siguiente comando en la terminal:
pip uninstall paquete
Ejemplo
En este ejemplo, crearemos un entorno Anaconda llamado mi_entorno con la versión 3.8 de Python. Luego, instalaremos el paquete numpy en el entorno.
# Creamos el entorno
conda create -n mi_entorno python=3.8
# Activamos el entorno
conda activate mi_entorno
# Instalamos el paquete
pip install numpy
# Verificamos la instalación
pip list
# Desactivamos el entorno
conda deactivate
Conclusión
Pip es una herramienta esencial para la gestión de paquetes de Python. Usándolo en entornos Anaconda, podemos aislar los paquetes instalados en nuestros proyectos de los paquetes instalados en el sistema operativo.
