Anaconda prompt как запустить

Начало работы с Anaconda

Дистрибутив Anaconda включает conda и Anaconda Navigator, а также Python и сотни пакетов, используемых в научных вычислениях. При установке Anaconda все эти элементы также устанавливаются.

Conda работает в командной строке так же, как Anaconda Prompt в Windows и терминал в macOS и Linux.

Navigator — это настольная программа с пользовательским интерфейсом, с помощью которой можно запускать приложения и легко управлять пакетами conda, средами и каналами, не прибегая к командам командной строки.

Можете попробовать conda и Navigator, чтобы решить, что лучше подходит именно вам для управления пакетами и средами. Между ними даже можно переключаться — результат работы из одной программы будет виден во второй.

Выполните простые упражнения в Navigator и командной строке, чтобы решить, что подходит больше.

Первая программа на Python: Hello, Anaconda!

Используйте Anaconda Navigator для запуска приложения. Затем создайте и запустите простую программу на Python с помощью Spyder и Jupyter Notebook.

Откройте Navigator

Windows

Откройте приложение Anaconda Navigator в меню Пуск.

macOS

Откройте Launchpad и кликните по иконке Anaconda Navigator.

Linux

Откройте окно терминала и введите anaconda-navigator .

Запустите Python в Spyder IDE

Главный экран Navigator показывает приложения, которые можно запустить.

На «домашней» вкладке Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Spyder и нажмите «Установить» (install) для установки компонента.

Если Spyder уже установлен, переходите к следующему пункту.

Spyder Hello Anaconda

Запустите Spyder.
В новом файле слева удалите текст-заполнитель и введите print(«Hello Anaconda») .
В меню выберите «Файл — Сохранить как» (File — Save As) и назовите новую программу hello.py .
Запустите новую программу, нажав на зеленый треугольник Пуск.
Вывод программы отобразится в консоли в правом нижнем углу.

Закройте Spyder

В меню выберите «Spyder — Закрыть Spyder» (на macOS: «Python — Закрыть Spyder»).

Запустите Python в Jupyter Notebook

На домашнем экране Navigator в панели приложений с правой стороны пролистайте до плитки Jupyter Notebook и нажмите «Установить» (Install) для установки компонента.

Если Jupyter Notebook уже установлен, переходите к следующему пункту.

Jupyter Notebook Hello Anaconda

Запустите Jupyter NotebookЭто запустит новое окно браузера (или новую вкладку) с панелью инструментов Notebook.
Вверху справа есть выпадающее меню, подписанное «Новое» (New). Создайте новый блокнот (notebook) с версией Python, которая установлена на компьютере.
Переименуйте блокнот. Кликните на текущее название и отредактируйте его или найдите пункт переименовать в разделе «Файл» (File) в верхнем меню. Название может быть любым, но для примера используйте MyFirstAnacondaNotebook
На первой строке введите print(«Hello Anaconda»)
Сохраните блокнот, нажав на «Сохранить» или найдите соответствующую кнопку «Файл — Сохранить» (File — Save) в меню.
Запустите программу кнопкой «Пуск» или через меню «Ячейка — Запустить все» (Cell — Run All) в меню

Закройте Jupyter Notebook

В меню программы выберите «Файл — Закрыть и Остановить» (File — Close and Halt)
Нажмите на кнопку выхода в правом верхнем углу в панели инструментов Notebook и закройте окно или вкладку

Закройте Navigator

В меню выберите Anaconda Navigator — Закрыть Anaconda-Navigator

Напишите программу на Python с помощью Anaconda Prompt или терминала

Откройте Anaconda Prompt

Windows
В меню Пуск найдите и откройте Anaconda Prompt

macOS
Откройте Launchpad и кликните на окно терминала

Linux
Откройте окно терминала

Запустите Python

В Anaconda Prompt (терминале — в Linux или macOS) введите python и нажмите Enter.

>>> в начале строки значит, что Python запущен.

Напишите программу на Python

Введите print(«Hello Anaconda!») и нажмите Enter.

После нажатия программа запустится. На экран выведется «Hello Anaconda!». Вы официально начали программировать на Python!

Выйдите из Python

На Windows используйте сочетание CTRL-Z и нажмите Enter. На macOS или Linux введите exit() и нажмите Enter.

По желанию: запустите Spyder или Jupyter Notebook из командной строки.

В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите spyder и нажмите Enter. Spyder должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator.
Закройте Spyder тем же способом, что и в прошлом упражнении.
В Anaconda Prompt (терминале — на Linux или macOS) введите jupyter-notebook и нажмите Enter.

Jupyter Notebook должен запуститься так же, как это было при использовании Anaconda Navigator. Закройте его по тому же принципу.

Python. Anaconda Prompt. Комманда «jupyter notebook» не работает

Начала делать как в инструкции чтобы запустить «Anaconda Prompt» https://www.youtube.com/watch?v=5mDYijMfSzs Windows 10 64 bit были выполнены комманды от имени Администратора в введите сюда описание изображения python —version python --version conda info conda install numpy jupyter notebook После «jupyter notebook»

Отслеживать
задан 30 мар 2020 в 16:18
379 1 1 серебряный знак 7 7 бронзовых знаков
Anaconda promt у вас как раз работает. у вас не запускается ноутбук. Уточните свой вопрос.
30 мар 2020 в 17:59
Стоп. Юпитер запускается с ярлыка, который лежит в «пуске -> анаконда».
31 мар 2020 в 8:21

0

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Знаете кого-то, кто может ответить? Поделитесь ссылкой на этот вопрос по почте, через Твиттер или Facebook.

python
python-3.x
windows
anaconda
запуск

Важное на Мете

Подписаться на ленту

Лента вопроса

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

NeilAlishev / Instruction.md

Это очень частая проблема, которая появляется на некоторых ОС. Дело в том, что среда разработки запустилась, но браузер не открылся автоматически.

Как решить эту проблему?

В первую очередь, попробуйте запустить Anaconda Navigator с правами администратора (правой кнопкой мыши нажать на иконку Anaconda Navigator, во всплывающем меню выбрать «Запуск от имени администратора»). Теперь, запустите Jupyter Notebook.

Если все равно не открывается окно браузера, выполните инструкции описанные далее.

Запустите программу, которая называется CMD.exe Prompt (может также называться Anaconda Prompt), нажав на Launch. Эта программа находится тут же, в Anaconda Navigator, рядом с программой Jupyter Notebook. После нажатия на Launch, должна открыться командная строка. Если этой программы нет в Anaconda Navigator, можно найти программу «Anaconda Prompt» на компьютере с помощью обычного поиска по программам.
В этой командной строке мы должны выполнить команду jupyter notebook list (если команда не сработала, попробуйте сначала выполнить команду jupyter notebook list -V , а потом уже команду jupyter notebook list )
Вышеупомянутая команда показывает тот адрес, по которому мы сможем получить доступ к нашей среде разработки. Адрес имеет вид: http://localhost:8888/?token=СЛУЧАЙНАЯ_ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЬ_БУКВ_И_ЦИФР

Вам необходимо скопировать этот адрес, вставить его в адресную строку вашего браузера и перейти на эту страницу. После этого откроется среда разработки Jupyter Notebook. Можно работать.

Чтобы скопировать адрес из командной строки Windows, необходимо кликнуть правой кнопкой мыши в любом месте командной строки. В выпадающем меню надо выбрать пункт «пометить». После этого, можно будет выделить курсором интересующий нас адрес. После того, как адрес будет выделен, надо нажать на клавишу Enter на вашей клавиатуре. Готово — адрес скопирован в буфер обмена. Можно его вставлять в адресную строку браузера.

ОС Linux или Mac OS: Надо просто открыть терминал и там написать jupyter notebook Полученный адрес надо скопировать в адресную строку браузера.

P.S. Если Jupyter Notebook так и не запустился, можно использовать среду разработки PyCharm. Эта среда разработки ничуть не хуже, чем Jupyter Notebook, и тоже отлично нам подойдет.

Использование Anaconda и создание собственных Python окружений

Для выполнения расчетов с помощью Python, как правило, требуются дополнительные библиотеки. Оптимальным способом загрузки дополнительных библиотек на вычислительном кластере НИУ ВШЭ является использование программного пакета Anaconda. Это удобный менеджер пакетов Python, предназначенный для создания изолированных окружений Python и автоматического разрешения зависимостей. На суперкомпьютере уже имеется базовое окружение Anaconda, которое можно подключить следующей командой:

module load Python

После подключения этого модуля становятся доступными для использования большинство наиболее популярных библиотек Python, включенных в состав базового набора Anaconda.
Полный список библиотек в окружении можно посмотреть командой conda list
Установка других пакетов или обновление версий в базовом окружении невозможна.

Также доступны дополнительные окружения с пакетами PyTorch, TensorFlow и аналогом Google Colab: module available Python

Если вам необходимо установить пакеты или версии пакетов, которых нет в базовом окружении, то потребуется создать своё собственное изолированное окружение и установить в него необходимые модули:

conda create -n python=

Например, для создания окружения «my_py_env1» на базе последней версии Python 3 воспользуйтесь следующей командой:

conda create -n my_py_env1 python=3

На запрос об установке новых пакетов ответьте «y».

Далее необходимо задействовать созданное окружение:

source activate my_py_env1

После активации в приглашении терминала появится префикс с именем окружения:

(my_py_env1) [anaconda@sms ~]$ python -V

Для вывода списка доступных окружений используйте команду conda env list

Для установки необходимых пакетов используйте команду conda install, например, для установки последней версии NumPy:

conda install numpy

Для установки пакетов из файла requirements.txt можно использовать команду conda install —file requirements.txt

Обратите внимание: на вычислительных узлах из соображений безопасности нет доступа в Интернет. Все пакеты необходимо предварительно установить, подключившись к логин-серверу суперкомпьютера.

С помощью команды conda search выполняется поиск пакетов в репозиториях Anaconda. Также поиск можно осуществлять на сайте https://anaconda.org/anaconda/

Отключить окружение (например, для выбора другого): conda deactivate

Для подключения окружения к ноутбукам в JupyterHub установите соответствующее ядро (см. https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels).
Например, для Python необходимо установить ядро ipykernel:

conda install ipykernel

После установки ядра это окружение появится в списке на главной странице JupyterLab:

Переключить используемое окружение и ядро можно в уже запущенном ноутбуке, кликнув по названию ядра в правом верхнем углу или в меню Kernel -> Change Kernel.

Настройка окружения Python для работы с GPU на вычислительных узлах

Для работы с GPU на вычислительных узлах необходимо предварительно настроить изолированное окружение Python на логин-сервере (sms) вычислительного кластера НИУ ВШЭ:

Выгрузить все загруженные модули и активировать модуль Anaconda:
module purge; module load Python
Создать и активировать новое изолированное окружение Anaconda:
conda create -n my_py_env
source activate my_py_env
Если вы часто запускаете задачи с использованием srun, то рекомендуется в файл ~/.bashrc добавить строчку source activate my_py_env. В этом случае будет автоматически активироваться созданное окружение.
Установить необходимые пакеты Python, например для PyTorch:
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
Большие фреймворки, такие как PyTorch или TensorFlow, рекомендуется устанавливать в первую очередь и в новое пустое окружение. Это позволит установить версии пакетов с поддержкой GPU без возможного влияния ранее установленных модулей.
Пакеты, которым для установки необходимо наличие GPU, необходимо предварительно скачать, затем выделить вычислительный узел с GPU и установить пакет с локального каталога. Например, для установки пакета pytorch_scatter из git-репозитория следует выполнить следующие команды:
git clone https://github.com/rusty1s/pytorch_scatter
srun —pty —cpus-per-task 1 —gpus 1 bash
cd pytorch_scatter
pip install -e .
Здесь точка в конце команды означает указание на текущий каталог — будет выполнена сборка и установка модуля из текущей директории.
Провести проверочный запуск на 1 GPU и подготовить скрипт-файл для sbatch по примеру из инструкции по запуску задач на суперкомпьютере. Пример sbatch-скрипта:

#!/bin/bash #SBATCH --job-name=test #SBATCH --gpus=1 module purge module load Python source deactivate source activate my_py_env nvidia-smi which python python -V python -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'

Важно: о выводе результатов в консоль

По умолчанию python использует буфферизованный вывод (т.е. вывод НЕ мгновенно передается в результирующий файл).
Например, в случае такого кода:

from time import sleep print('Start') for i in range(60): sleep(1) print('Done')

Начальный вывод «Start» появится в файле вывода (slurm-.out) только спустя 60 итераций (одновременно с «Done»).
Для задач, результаты которых оцениваются в процессе выполнения (выводятся промежуточные значения и тп), это не подходит (например, в случае, когда задача завершится по таймауту, вывода в файле не будет).
Для мгновенного отображения результатов предлагается 2 варианта:

Добавлять аргумент flush=True в функцию print: print(‘Start’, flush=True) (это работает только при версии python >= v3.3).
Добавить аргумент -u при запуске задачи к самому интерпретатору: например, python3 -u myprog.py (изменений в коде в данном случае не понадобится).

Нашли опечатку ?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!
Сервис предназначен только для отправки сообщений об орфографических и пунктуационных ошибках.

О ВЫШКЕ
Цифры и факты
Руководство и структура
Преподаватели и сотрудники
Корпуса и общежития
Закупки
Обращения граждан в НИУ ВШЭ
Фонд целевого капитала
Противодействие коррупции
Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
Сведения об образовательной организации
Людям с ограниченными возможностями здоровья
Единая платежная страница
Работа в Вышке

ОБРАЗОВАНИЕ
Лицей
Довузовская подготовка
Олимпиады
Прием в бакалавриат
Вышка+
Прием в магистратуру
Аспирантура
Дополнительное образование
Центр развития карьеры
Бизнес-инкубатор ВШЭ

НАУКА
Научные подразделения
Исследовательские проекты
Мониторинги
Диссертационные советы
Защиты диссертаций
Академическое развитие
Конкурсы и гранты
Научно-образовательный портал IQ.hse.ru
XXIV Ясинская (Апрельская) международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества

РЕСУРСЫ
Библиотека
Издательский дом ВШЭ
Книжный магазин «БукВышка»
Типография
Медиацентр
Журналы ВШЭ
Публикации
Единый архив экономических и социологических данных

Полезные ссылки
Министерство науки и высшего образования РФ
Министерство просвещения РФ
Федеральный портал «Российское образование»
Массовые открытые онлайн-курсы

Шрифты HSE Sans и HSE Slab разработаны в Школе дизайна НИУ ВШЭ