Tutoriel 2 (FR): Installation de Jupyter Notebook

1. Installation de Jupyter Notebook

Dans les prochains sous-chapitres, vous apprendrez à :

• Installer Mamba
• Accéder à l'invite Miniforge
• Créer un environnement Python
• Utiliser Jupyter Lab

2. Installer Mamba et accéder à l'invite Miniforge

Installer Mamba et accéder à l'invite Miniforge 

Sous Windows, nous utilisons Mamba via l'invite Miniforge, qui est une interface en ligne de commande pour interagir avec les environnements conda.

Remarque:

Pip est le gestionnaire de packages le plus populaire pour Python, qui peut installer des packages à partir de nombreuses sources. L'Index de Paquets Python, PyPI, est la source principale. Bien que Pip soit adapté pour l'informatique générale en Python, il est préférable d'utiliser des gestionnaires de packages capables de créer des environnements isolés pour gérer les dépendances de différents projets. Conda est le plus populaire. Un gestionnaire de packages plus récent est Mamba, qui est plus rapide que conda.

2.1. Installer et set up Mamba

1. Télécharger l'installateur Mambaforge pour Windows à partir du repositoire GitHub officiel de Miniforge. Ou à partir de ce  lien direct. 
2. Exécutez l’exécutable du programme d’installation.
3. Suivez les instructions affichées dans la fenêtre d'installation.
   1. Cliquez sur le bouton Suivant > (Next) dans la fenêtre d'installation. 
   2. Cliquez sur le bouton J'accepte (I agree) pour accepter l'accord de licence
   3. Sélectionnez « Juste Moi » (Just Me) pour le type d'installation et cliquez sur le bouton Suivant > (Next >).
   4. Conservez l'emplacement d'installation par défaut et cliquez sur le bouton Suivant > (Next >).
   5. Cochez la case pour effacer le cache du paquet une fois l'installation terminée dans les options d'installation et cliquez sur le bouton Installer (Install) pour lancer le processus d'installation.
4. Attendez que le processus d'installation soit terminé, puis cliquez sur le bouton Suivant > (Next >) .
5. Enfin, cliquez sur le bouton Terminer (Finish) pour fermer la fenêtre d'installation.

2.2. Accès à l'invite Miniforge

Sous Windows, nous utilisons Mamba à travers l'invite Miniforge. Il s'agit d'une interface de ligne de commande dédiée pour interagir avec les environnements conda.

Tapez « Miniforge Prompt » dans la barre de recherche de Windows et cliquez sur  Ouvrir (Open).

Une nouvelle invite de commande s'ouvre à l'emplacement de votre dossier utilisateur Windows.

Le texte précédant le chemin du répertoire actuel indique le nom de l'environnement conda actif.

Nous pouvons obtenir une liste des environnements conda disponibles et de leurs emplacements en utilisant la commande suivante:

mamba env list

Le seul listé est « base ». Lors de l'installation de Mambaforge, le dossier miniforge3 est créé dans c:/users/personal. À l'intérieur, on peut trouver le dossier « envs ». Mambaforge stockera tous les environnements conda que nous créons dans le dossier « envs ».

3. Créer un environnement Python

Avant de configurer un nouvel environnement Python, examinons les avantages des environnements virtuels et pourquoi ils sont cruciaux pour les projets Python (from Christian Mills tutorial).

• Isolation des Dépendances : Les environnements virtuels créent des espaces isolés pour chaque projet, permettant aux développeurs d'installer et de gérer différentes versions de packages sans conflits. Cette isolation garantit que les dépendances spécifiques requises pour un projet n'interfèrent pas avec, ou ne cassent pas, les dépendances d'un autre projet.
• Gestion de Projet Simplifiée : Les environnements virtuels aident à rationaliser la gestion des projets en maintenant des configurations séparées pour différents projets. Les développeurs peuvent répliquer ou partager les environnements de projet avec les membres de l'équipe, garantissant un comportement cohérent sur diverses machines. Les environnements de projet partageables aident les développeurs à collaborer, dépanner et déployer des projets.
• Maintenance du Système Simplifiée : L'utilisation d'environnements virtuels aide les développeurs à éviter d'encombrer leur installation Python système avec de nombreux packages et versions variées. La maintenance du système est plus propre, car les développeurs peuvent facilement ajouter, mettre à jour ou supprimer des packages au sein d'environnements de projet individuels sans affecter d'autres projets ou le système dans son ensemble.

3.1. Créer l'environnement pyWaPOR

Pour installer l'environnement pyWaPOR, allez dans votre Miniforge Prompt et tapez

mamba create -n pywapor_env pywapor jupyterlab geopandas gdal xarray rioxarray

Une fois que l'invite ci-dessous apparaît, tapez Y puis ENTER pour confirmer l'installation du nouvel environnement

Après le téléchargement et l'installation de mamba, activez l'environnement en tapant :

mamba activate pywapor_env

Pour démarrer jupyter lab tapez :

jupyter lab

Cette commande vous permettra d'ouvrir Jupyter Lab dans votre navigateur web. Vous trouverez ci-dessous un exemple de l'interface de JupyterLab et l'explication de ses composants.


(© Copyright CodeRefinery team)

Vous êtes maintenant prêt à passer à l'étape suivante Tutorial 3: Setting up pyWaPOR for your own case study, dans lequel vous allez créer votre premier Notebook Jupyter pour exécuter pywapor !

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Si vous souhaitez utiliser les cahiers WAPORMOOC, vous pouvez suivre les étapes suivantes : Create WaPORMOOC environment.
Si vous êtes intéressé par d'autres exemples de carnets Jupyter, suivez ce lien More tutorials using Jupyter Notebooks.

4. Autres tutoriels utilisant Jupyter Notebooks

Si vous souhaitez essayer d'autres choses, suivez le cours sur Python pour les applications hydrologiques, qui inclut des applications telles que :

• Interpolation spatiale des données de forage
• Délégation de ruisseaux et de bassins versants 

If you want to try more things out then follow the course on Python for hydrological applications, which includes applications such as:

• Spatial interpolation of borehole data
  
• Stream and Catchment Delineation
  

Dont forget to install the correct environment for running these examples.