É sempre bom manter seus pacotes de Python devidamente listados e bem guardados para caso você tenha problemas com o seu computador ou com a instalação no sistema.
- 🐍Python
- 🪐Jupyter Notebook
- 🖼Drawio
Este script simples faz exatamente isso gerando dois arquivos em uma pasta conhecida:
- Environment.yml
- Packages.txt
Ambos os arquivos podem ser usados para restaurar uma instalação completa do Python via Anaconda no Windows e Linux.
Antes de começar, verifique se você atende aos seguintes requisitos:
- Você instalou a versão mais recente do Python, pandas, numpy, matplotlib, seaborn e Jupyter Notebook.
- No mínimo Python 3.6 é necessário
Para instalar o Environment Backup Python, siga estas etapas:
- 📁 Selecione uma pasta na qual você deseja que seu script de backup fique.
...
📁 Data Science ⬅️ 💻 Inicie seu terminal aqui 💻
📁 Diamond_Analysis
📁 Python_Estudos
📁 Iris_Analysis
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- 💻 Por enquanto o script não é instalável diretamente, mas você pode baixá-lo diretamente clonando este repositório:
git clone https://github.com/AndrewLaganaro/Environment_Backup_Python
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📁 Ciência de Dados
📁 Diamond_Analysis
📁 Python_Estudos
📁 Iris_Analysis
📁 Environment_Backup_Python
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Em geral arquivo .yml pode não funcionar com o Anaconda por conta dos metadados de alguns pacotes que podem ter vindo incorretos em seu arquivo de texto, enquanto o arquivo packages.txt sempre funciona, mas você terá que se lembrar de sua versão Python e R já que este arquivo não fornece essas informações por padrão.
Você pode encontrar mais informações sobre como corrigir o problema do arquivo de texto no caso do .yml com algumas funções regex no link abaixo, e então o arquivo .yml vai funcionar perfeitamente:
Além disso, é possível agendar a execução do script no Windows e Linux para salvar versões consistentes da sua configuração Python dado um determinado intervalo de tempo, por exemplo dias, semanas ou meses.
Embora eu aconselhe a fazer isso com cautela pois, novamente, algumas versões da configuração podem ser tiradas em um mal momento do seu sistema, por exemplo quando você baixou um pacote que quebrou a compatibilidade com outros pacotes previamente instalados, por exemplo: um novo pacote que depende de uma versão mais antiga do pandas e ao fazer o downgrade obrigatório, acaba causando incompatiblidade com o scikit-learn e com todos os outros pacotes que dependiam da versão atualizada do pandas anterior.
Por isso é sempre bom manter uma versão "principal" do seu ambiente de vez em quando para evitar que esses problemas aconteçam.
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O script também pode ser modificado para alterar os nomes dos arquivos periodicamente, por exemplo "Env_01/02/2021", "Env_01/03/2021" para ajudar na manutenção
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Adicionar uma saída de arquivo contendo apenas a versão do Python, caso o arquivo .yml não funcione e você também não consiga consertá-lo, você pode usar o Packages.txt e o novo Versions.txt para restaurar totalmente sua configuração manualmente via conda
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Adicionar um segundo script para executar a instalação do backup considerando a possibilidade dos três arquivos gerados serem usados