Meine Python-Arbeitsumgebung

Installiere Miniconda und Python-Pakete

Die Installation führt uns gleich an die Kommandozeile heran. Zunächst installieren wir Miniconda. Dies ist, einfach gesagt, ein Paketmanager für Python.

1. Installiere Miniconda. Folge dazu den Anleitungen unter diesem Link.

   Achtung Windows-Nutzer/innen: Wählt die Option “Add Anaconda to my PATH environment variable” aus, auch wenn diese nicht empfohlen wird. So wie im folgende Bild angedeutet:

   

2. Öffne nun ein Terminalfenster (siehe hier, wie das für Windows-Nutzer*innen geht). Nun sind zwei Befehle auszuführen, die miniconda sagen, woher es bevorzugt Pakete beziehen soll.

   $ conda config --add channels conda-forge

   $ conda config --set channel_priority strict

3. Nun lernen wir ein geniales Feature von Miniconda kennen: die sog. “conda environments”. Mit einem Befehl kann man eine neue “Umgebung” (environment) erstellen, ohne dabei befürchten zu müssen, dass die bisherige Umgebung dadurch beschädigt wird. Dies mag jetzt erstmal abstrakt klingen…aber es ist durchaus nicht ungewöhnlich, dass die Installation eines Pakets die Funktionalität anderer Pakete beeinträchtigt. Aber genug jetzt, wir erstellen einfach eine neue Umgebung names umweltdv:

   $ conda create --name umweltdv python=3.11

4. Immer, wenn Ihr mit dieser neuen Umgebung etwas anstellen wollt, müsst Ihr sie über das Terminal aktivieren. Vielleicht wird dies der häufigste Befehl, den Ihr in diesem Kurs ausführen werdet…

   $ conda activate umweltdv

   (Falls Ihr unter Windows in der Git Bash unterwegs seid, gibt es evtl. einen Fehler, dass conda activate nicht zur Verfügung steht. Führe in diesem Fall den Befehl conda init bash aus, schließe das Terminal und versuche es nochmal.

5. Jetzt installieren wir all die Pakete, die wir (voraussichtlich) in diesem Kurs brauchen werden… in einem Rutsch. Achtung: Dieser Schritt kann seeeeeeeehr lange dauern - 15 bis 30 Minuten sind nicht ungewöhnlich. Das liegt daran, dass conda all die Abhängigkeiten zwischen den Paketen verstehen und auflösen muss.

   (umweltdv) $ conda install numpy scipy pandas matplotlib jupyterlab h5py netCDF4 geopandas rasterio

   Was das alles für Pakete sind, werden wir Stück für Stück ergründen. Für den Augenblick freuen wir uns, was wir schon alles geleistet haben.

Hole Dir die Kursmaterialien auf Deinen Rechner

Wir haben alles, was Ihr für diesen Kurs an Material braucht, in einem zentralen Repository abgelegt: https://gitup.uni-potsdam.de/umweltdv/umweltdv.

Den Inhalt könnt Ihr Euch einfach über den Download-Button als zip-Archiv runterladen. Speichert und entpackt das Archiv an einem geeigneten Speicherort auf Eurem Rechner. Nennt die Verzeichnisebene oberhalb der eigentlichen Inhalte (also oberhalb der Verzeichnisse 01_environment, 02_dataframe_basic_vis, …) der Konsistenz wegen am Besten umweltdv.

In der letzten Lektion lernen wir auch noch einen anderen Weg kennen, wie Ihr ein git-Repository einschließlich seiner “History” auf Euren Rechner “klonen” könnt - aber dazu mehr in ein paar Wochen.

Starte jupyter und los geht’s…

Wir gelangen nun in die heiße Vorbereitungsphase. In Kürze werden wir Eure Arbeitsumgebung starten…

Wenn nicht schon geschehen, öffnet im Verzeichnis umweltdv, welches die Kursinhalte enthält, ein Terminalfester. Unter Windows geht das einfach: im Windows Explorer in das Verzeichnis navigieren, dann in der Adresszeile oben cmd eingeben und Enter drücken. Hier gibt es Hinweise für Mac-User.

Nun aktiviert Eure conda-Umgebung umweltdv und startet jupyter. jupyter?? Das ist das Werkzeug, in dem wir Python-Code schreiben und ausführen werden. Ein sehr mächtiges Werkzeug, das Ihr in den kommenden Wochen ausführlich kennenlernen werdet. Also:

$ conda activate umweltdv
(umweltdv)$ jupyter lab

Der letzte Befehl sollte ein Browserfenster öffnen, in welchem Ihr die Verzeichnisstruktur im Verzeichnis umweltdv abgebildet seht.

Wechsle nun in den File Browser (Ordner-Symbol ganz links) und öffne das Verzeichnis 01_environment. Lege eine Kopie der Datei tour-de-python.ipynb an: Mit rechter Maustaste (Kontextmenü) auf die Datei, dann Duplicate wählen.

Warum solltest Du in diesem Kurs immer eine Kopie eines Notebooks anlegen, bevor Du darin arbeitest?

Der Grund ist, dass die Dozierenden im Repository umweltdv/umweltdv manchmal Inhalte ändern/anpassen/korrigieren. Darum kann es erforderlich sein, dass Du Dir diese aktualisierten Inhalte nochmal runterlädst. Damit diese Dateien nicht in Konflikt mit den von Dir bereits bearbeiteten jupyter-Notebooks geraten, ist es besser, vor der Bearbeitung eine Kopie anzulegen.

Klicke nun also auf die neue Datei tour-de-python-Copy1.ipynb und weiter geht’s im Notebook.

Schluss machen!

Wenn Ihr jupyter schließen möchtet, speichert zunächst Euer Notebook ab und schließt das Browserfenster. Im jupyterlab-Filebrowser seht Ihr allerdings das eben noch geöffnete Notebook noch mit einem grünen Punkt. Das bedeutet: Es ist noch aktiv. Ihr könntet jetzt also das Notebook wieder öffnen und weiter dran arbeiten. Um das Notebook ausdrücklich zu deaktivieren: rechte Maustaste –> “Shut Down Kernel”.

Es bleibt jedoch noch das Terminalfenster, über welches Ihr die jupyter-Session mit dem Befehl jupyter notebook gestartet habt. Ihr könnt das Fenster einfach schließen, um die Session zu beenden. Der saubere Weg (auch wenn Ihr im Terminal weiterarbeiten möchtet) ist jedoch, die Session im Terminal mit der Tastenkombination Strg + C zu beenden.

Legacy: Hinweise für Nutzer:innen von notebook anstatt jupyterlab

jupyterlab ist die aktuell verbreitete jupyter-Implementierung und wird in diesem Kurs erstmalig ab 2024/25 als Standard empfohlen. Diejenigen, die jupyter noch über das Paket notebook installiert haben, müssen einige zusätzliche Schritte unternehmen, um in den Genuss von “Collapsible Headings” und TOCs zu kommen. Bitte zunächst jupyter beenden, dann:

$ conda activate umweltdv
(umweltdv)$ conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
(umweltdv)$ jupyter notebook

Auf Deinem Bildschirm solltest Du nun in der oberen Zeile einen Reiter namens Nbextensions sehen. Bitte draufklicken. Diese Nbextensions bieten jede Menge kleiner Helferlein. Wir wollen zwei davon aktivieren (indem wir die Checkboxen anklicken):

• “Collapsible Headings” brauchen wir, um die Lösungen zu kleinen Aufgaben während des Seminar aus- und einklappen zu könnnen.
• “Table of Contents(2)” brauchen wir, um im Notebook ein navigierbares Inhaltsverzeichnis als Sidebar einblenden zu können.

Bei einigen Nutzer:innen wird der Reiter mit den Nbextensions leider nicht angezeigt. Diese müssen in ihrem conda environment über das Terminal die benötigen Extensions aktivieren (einmalig). Dafür jupyter beenden und dann:

$ conda activate umweltdv
(umweltdv)$ conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
(umweltdv)$ jupyter nbextension enable toc2/main 
(umweltdv)$ jupyter nbextension enable collapsible_headings/main
(umweltdv)$ jupyter nbextension enable nbextensions_configurator/tree_tab/main

Die letzte Zeile sorgt hoffentlich auch dafür, dass beim Neustart von jupyter nun auch der Nbextension-Reiter angezeigt wird.