Gestión de entornos virtuales con Conda
1. Qué es Conda? #
Conda es un gestor de entornos virtuales y paquetes. Viene incluido en Anaconda y Miniconda.
Sirve para:
- Crear entornos independientes, cada uno con su versión de Python.
- Instalar librerías de forma sencilla.
- Evitar conflictos entre versiones de paquetes.
💡 Es similar a venv, pero más completo y más fácil para gestionar dependencias.
2. Qué necesito? #
- Tener instalado Anaconda o Miniconda.
- Usar Anaconda Prompt (Windows) o Terminal (Mac/Linux).
3. Ver la lista de entornos disponibles #
1conda env list
o
1conda info --envs
📌 El entorno activo aparece con un *.
4. Crear un entorno virtual #
1conda create -n nombre_entorno python=3.12
Ejemplo:
1conda create -n curso_python python=3.12
Esto crea un entorno llamado curso_python con Python 3.12.
5. Activar el entorno #
1conda activate nombre_entorno
Ejemplo:
1conda activate curso_python
🟢 Ahora ya estás trabajando dentro del entorno.
La terminal mostrará algo como:
(curso_python) C:\Users\Alumno>6. Instalar librerías dentro del entorno #
1conda install nombre_libreria
Ejemplo:
1conda install numpy pandas matplotlib
Si alguna librería no está en Conda, puedes usar pip:
1pip install nombre_libreria
7. Ver las librerías instaladas en el entorno #
1conda list
8. Actualizar un paquete #
1conda update nombre_libreria
Actualizar conda:
1conda update conda
9. Desactivar el entorno #
1conda deactivate
10. Eliminar un entorno completamente #
1conda remove --name nombre_entorno --all
Ejemplo:
1conda remove --name curso_python --all
11. Actividad práctica para el aula #
-
Crear un entorno conda llamado
proyecto_datos:1conda create -n proyecto_datos python=3.11 -
Activarlo:
1conda activate proyecto_datos -
Instalar librerías:
1conda install numpy pandas matplotlib -
Crear un archivo
analisis.py:1import numpy as np 2import pandas as pd 3import matplotlib.pyplot as plt 4 5datos = np.random.randn(100) 6df = pd.DataFrame(datos, columns=['Valores']) 7df.plot(kind='box') 8plt.show() -
Ejecutarlo:
1python analisis.py -
Desactivar el entorno:
1conda deactivate
12. Comparación rápida: venv vs conda #
| Característica | venv | conda |
|---|---|---|
| Crear entornos | ✅ Sí | ✅ Sí |
| Instalar librerías | pip | conda + pip |
| Manejo de dependencias complejas | ❌ Limitado | ✅ Muy bueno |
| Fácil de usar para ciencia de datos | ❌ No | ✅ Sí |
| Incluye paquetes grandes (numpy, scipy, etc.) | ❌ No | ✅ Sí (si usas Anaconda) |
Resumen del tema
Conceptos clave #
- Gestor Conda: manejador binario de paquetes y entornos virtuales (incluido en Anaconda / Miniconda) ideal para ciencia de datos y paquetes compilados con dependencias en C/Fortran.
- Comandos Principales:
- Crear entorno con versión específica:
conda create -n <nombre> python=3.12. - Listar entornos:
conda env listoconda info --envs. - Activar y desactivar:
conda activate <nombre>yconda deactivate. - Instalación de paquetes:
conda install <paquete>(con soporte parapipcomo respaldo). - Eliminar entorno:
conda remove --name <nombre> --all.
- Crear entorno con versión específica:
Qué debes recordar #
Conda permite gestionar diferentes versiones de Python y librerías científicas complejas de forma binaria e independiente en cada entorno.