Environnements Python personnalisés dans JupyterLab¶

JupyterLab permet de personnaliser le kernel, soit l'interpréteur de commandes de ses notebooks, ainsi que les modules chargés. Ce qui permet de créer un environnement de travail constant et réutilisable.

Création de l'environnement personnalisé¶

Préparer les paramètres¶

Choisir un nom représentatif pour votre projet.

Information

Ce nom ne doit pas contenir d'espaces ou caractères spéciaux.

export NAME=mon-projet

Charger les modules désirés et créer une collection¶

Charger les modules requis pour votre projet. Les module suivants doivent être chargés au minimum :

module reset
module load python/3.11 scipy-stack/2023b
module save $NAME

Créer et activer l'environnement virtuel¶

virtualenv --no-download ~/venvs/$NAME
source ~/venvs/$NAME/bin/activate
pip install --no-index --upgrade pip

Installer les paquets désirés¶

Installer les paquets nécessaires pour votre projet, par exemple :

pip install --no-index sqlalchemy psycopg2 pgpasslib xlrd openpyxl

Enregistrer l'environnement virtuel en tant que noyau (kernel) Jupyter¶

Pour rendre disponible l'environnement virtuel dans JupyterLab:

python -m ipykernel install --name ${NAME} --user

Supprimer un environnement virtuel personnalisé (kernel) de Jupyter¶

Pour supprimer l'environnement virtuel dans JupyterLab :

jupyter kernelspec remove ${NAME}

Utilisation de l'environnement personnalisé¶

Chargement de la collection¶

Accéder au gestionnaire de modules puis cliquer sur l'option permettant de charger une collection :

Charger une collection

Sélectionner la collection puis cliquer sur Restore:

Sélectionner une collection

Attendre et confirmer que les modules de notre collection se chargent correctement :

Collection chargée

Lancer le noyau¶

Charger l'environnement personnalisé comme notebook ou comme console :

Lancer noyau

Les librairies sont disponibles pour le notebook ou dans la console :

Tester noyau