Conda

Este gestor de entornos de desarrollo y paquetes de programación de código abierto es muy útil para trabajar con Python y sus bibliotecas en aplicaciones de Ciencia de Datos.

Para empezar, puede ser interesante registrarse en Anaconda.org (aunque sólo es imprescindible para publicar paquetes, no para descargarlos) y descargar el pack Anaconda para Windows. Son casi 10 GB (¡más de 600 paquetes!) pero es interesante porque, a diferencia de Miniconda, este gran ejecutable incluye prácticamente todo lo que vamos a necesitar para hacer Minería de Datos y Aprendizaje Automático.

Se recomienda hacer la instalación para todos los usuarios del sistema operativo pero sin añadirla a la variable de entorno PATH para evitar conflictos. En cualquier caso lo importante es marcar la opción de que Conda se convierta en el ecosistema Python por defecto en nuestro sistema (ej. Anaconda 3 trae Python 3.14), y así otras aplicaciones como Visual Studio Code lo podrán detectar automáticamente.

En la página de documentación Getting Started dan algunos consejos para empezar a trabajar con Conda, y también hay un curso de introducción a Anaconda que es interesante para introducirse en el mundo de Python, sus módulos (código en un fichero), paquetes (conjuntos de módulos) y bibliotecas (conjuntos de paquetes).

Lo suyo es crear, desde el Anaconda Prompt (o si lo prefieres hacer visualmente, con Anaconda Navigator), un entorno específico para cada proyecto en el que trabajemos. Para ver la versión que tenemos y los entornos disponibles (por defecto sólo hay uno llamado «base») escribimos:

conda –version
conda env list

Para una asignatura cuyas siglas sean AAM (Aprendizaje Automático y Minería de Datos) podríamos crear y activar un entorno llamado «aam» de esta manera:

conda create –name aam
conda activate aam

Luego puedes instalar bibliotecas es tan sencillo como escribir sus nombres uno tras otro en una orden como esta:

conda install jupyterlab pandas

¡Ojo! Si no tienes pensado crear muchos entornos sino tener uno muy grande para trabajar en todos tus proyectos sobre él, puedes pedir que el entorno incluya TODO Anaconda al crearlo así:

conda create –name aam anaconda

Al no especificar versiones concretas de Python, usará la última disponible. Periódicamente es buena idea actualizar la herramienta y todos sus paquetes con ordenes como esta (primero asegurarse de que Conda está actualizado y después los paquetes instalados):

conda update -n base -c defaults conda -y (ejecutando el Anaconda Promp como administrador y estando en el entorno «base»)
conda update –all -y

Los entornos son ficheros YAML que se pueden exportar e importar (ej. defaultpy314env.yml). El historial de los cambios que se realizan en los entornos se guardan, de manera que siempre es posible volver a una versión de un entorno tal y como estaba configurado tiempo atrás.