Anaconda Installation and Setup

Installazione di Anaconda/Miniconda (Windows, WSL, Linux), analisi comparativa e integrazione con VS Code

1. Introduzione e Analisi Comparativa

In questa sezione si illustrano le procedure per l’installazione e la configurazione della distribuzione Anaconda (o della sua controparte leggera, Miniconda).

Prima di procedere all’aspetto operativo, è fondamentale comprendere la distinzione rispetto all’interprete Python nativo discusso in precedenza.

1.1 Conda vs Python Nativo (pip/venv)

La scelta tra un’installazione nativa e l’uso di Conda dipende dalla tipologia di sviluppo.

Vantaggi dell’ambiente Conda:

• Gestione dei Binari: Conda non gestisce solo pacchetti Python, ma anche librerie di sistema (C, C++, Fortran). Questo è cruciale in ambito Data Science (es. NumPy, SciPy, TensorFlow) dove la compilazione manuale delle dipendenze può risultare complessa.

• Ambienti Isolati Completi: Un ambiente Conda è completamente indipendente, includendo una propria versione di Python, slegata da quella di sistema.

• Pre-installazione: La versione “Anaconda Full” include oltre 1500 pacchetti scientifici pronti all’uso.

Svantaggi:

• Pesantezza: L’installazione completa di Anaconda può occupare diversi GB.

• Velocità: Il risolutore di dipendenze di Conda può risultare più lento rispetto a pip.

• Complessità del PATH: Richiede una gestione attenta delle variabili d’ambiente per non entrare in conflitto con altri software.

Nota

Per ambienti di produzione web leggeri, si preferisce spesso Python nativo. Per Data Science, Machine Learning e calcolo scientifico, Anaconda è lo standard de facto.

2. Installazione su Windows (PowerShell)

2.1 Download della Risorsa

Si consiglia di scaricare l’installer grafico ufficiale:

• URL: https://www.anaconda.com/download

Se si predilige un’installazione minimale (consigliata per utenti esperti), si opti per Miniconda:

• URL: https://docs.anaconda.com/miniconda/

2.2 Procedura di Installazione

Eseguire l’installer .exe con privilegi amministrativi e osservare le seguenti direttive:

1. Destinazione: Installare preferibilmente in un percorso senza spazi (es. C:\Anaconda3).

2. Opzioni Avanzate (Critico):

   • NON selezionare “Add Anaconda3 to my PATH environment variable”. Questa opzione è deprecata e può causare instabilità di sistema.

   • Selezionare “Register Anaconda3 as my default Python 3.x”.

3. Completare l’installazione.

2.3 Inizializzazione della Shell e Prevenzione Conflitti

Poiché non abbiamo aggiunto Anaconda al PATH, è necessario inizializzare PowerShell affinché strumenti esterni come VS Code possano interagire con gli ambienti Conda. Tuttavia, è imperativo prevenire la sovrapposizione con l’interprete Python nativo.

1. Aprire il menu Start e cercare “Anaconda Powershell Prompt”.

2. Eseguire il seguente comando per abilitare Conda su tutte le future istanze di PowerShell standard:

   conda init powershell

3. Passaggio Critico: Di default, il comando precedente imposta Anaconda per attivarsi automaticamente all’apertura di ogni terminale, mascherando l’installazione nativa di Python. Per evitare questo comportamento (Path Pollution) e warning relativi alla deprecazione di vecchi comandi, eseguire:

   conda config --set auto_activate false

   Nota

   Con questa configurazione, all’apertura di PowerShell il comando python punterà all’interprete di sistema (nativo), mentre il comando conda rimarrà disponibile per attivare specifici ambienti quando necessario.

   Nota: Nelle versioni precedenti di Conda il parametro era noto come auto_activate_base. Oggi è un alias del più moderno auto_activate. L’uso del nuovo comando previene la comparsa di avvisi (warning) nel terminale.

4. Chiudere e riaprire una normale finestra di PowerShell. Verificare che il prefisso (base) non sia presente.

2.4 Coesistenza con Python Nativo

A questo punto, l’ambiente Conda è installato e configurato per coesistere senza conflitti con l’installazione nativa di Python.

Stato della shell con la configurazione auto_activate false

Con la configurazione seguente:

  conda init powershell
  conda config --set auto_activate false

Quando si apre PowerShell si ha:

• Conda disponibile, ma non attivo

• Nessun ambiente Conda attivato

• Il PATH punta al Python di sistema (se installato)

Quindi il comando python --version usa:

• Python installato tramite:

  • python.org

  • Microsoft Store

  • Chocolatey

  • altro installer di sistema

NON il Python di Conda.

Quando viene usato Python di Conda?

Il Python di Conda entra in gioco solo quando si attiva esplicitamente un ambiente:

conda activate base

oppure

conda activate myenv

In quel momento:

• Il PATH viene modificato

• python punta all’interprete dell’ambiente Conda attivo

• Le librerie disponibili sono solo quelle di quell’ambiente

Alla disattivazione:

conda deactivate

si torna automaticamente al Python di sistema.

Confronto pratico

Scenario 1 — Nessun ambiente Conda attivo

python

✔ Python di sistema

✔ Pacchetti installati globalmente o in venv classici

Scenario 2 — Ambiente Conda attivo

conda activate myenv
python

✔ Python di Conda

✔ Pacchetti isolati dell’ambiente myenv

Convivenza consigliata (best practice)

La configurazione ottimale usa Conda solo quando necessario:

• Si usano due gestori di ambienti distinti:

  • venv / virtualenv per progetti Python “standard”

  • Conda per:

    • data science

    • numpy / pandas / pytorch / tensorflow

    • ambienti con dipendenze native complesse

• Si vuole evitare che Conda “invada” ogni terminale

Come verificare quale Python si sta usando?

Comando chiave:

# PowerShell
where.exe python

• Senza Conda attivo → percorso di sistema

• Con Conda attivo → percorso dentro miniconda / anaconda

Schema di utilizzo degli ambienti Python

1. Stato iniziale — PowerShell appena aperta

PowerShell
│
├─ Python di sistema (attivo)
│   └─ python.exe (installazione standard)
│
└─ Conda (disponibile ma inattivo)

• Nessun ambiente Conda attivo

• python → Python di sistema

• pip → pacchetti globali / venv standard

---

2. Uso di un ambiente venv (Python “classico”)

PowerShell
│
├─ Python di sistema
│   └─ venv\Scripts\activate
│       └─ Ambiente venv attivo

Comandi tipici:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
python

• Isolamento gestito da venv

• Conda non coinvolta

• Ottimo per progetti backend, scripting, didattica base

3. Uso di Conda (solo su richiesta)

PowerShell
│
└─ Conda
    └─ conda activate myenv
        └─ Ambiente Conda attivo

Comandi:

conda activate myenv
python

• Python e librerie forniti da Conda

• Ideale per:

  • numpy / pandas

  • machine learning

  • librerie con dipendenze native

4. Uscita da Conda

conda deactivate

Si ritorna automaticamente a:

Python di sistema

Tabella riassuntiva

Situazione	python usato	Gestione pacchetti
Shell appena aperta	Python di sistema	pip
venv attivo	Python di sistema (isolato)	pip
Conda attivo	Python Conda	conda / pip
Conda disattivato	Python di sistema	pip

Verifica rapida (consigliata in aula o debug)

where.exe python

Output principale	Significato
C:\Python...	Python di sistema
...\venv\Scripts\python.exe	venv attivo
...\miniconda3\envs...	Conda attivo

Configurazione consigliata

• Default

  • Python di sistema

  • venv per ambienti isolati

  • pip per gestione classica dei pacchetti (globali o venv)

  • uv per la gestione moderna dei progetti Python

  • Ruff per qualità del codice

• Eccezioni

  • Conda solo per:

    • data science

    • ML

    • stack scientifici complessi

Questo approccio:

• riduce la complessità

• evita conflitti

• riflette lo stato dell’arte dell’ecosistema Python

3. Installazione su WSL e Linux Nativo

La procedura per i sistemi basati su Linux (incluso WSL Ubuntu) è identica e avviene tramite riga di comando.

3.1 Acquisizione dello Script di Installazione

Si utilizzi il comando wget per scaricare l’ultima versione dello script installer (si consiglia di verificare l’URL per l’ultima versione, qui riportiamo un esempio generico per l’architettura x86_64):

# Per Anaconda Standard
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# OPPURE, per Miniconda (Consigliato per server/WSL)
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

3.2 Esecuzione dello Script

Si proceda all’installazione eseguendo lo script tramite bash:

# Sostituire con il nome del file scaricato
bash Anaconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Durante l’esecuzione:

1. Premere Invio per scorrere la licenza e digitare “yes” per accettarla.

2. Confermare la directory di installazione predefinita (solitamente /home/username/anaconda3 o miniconda3).

3. Alla domanda “Do you wish the installer to initialize Anaconda3 by running conda init?”, digitare “yes”.

4. Anche in ambiente Linux, si raccomanda di disabilitare l’attivazione automatica utilizzando la nuova sintassi:

   conda config --set auto_activate false

3.3 Attivazione

Affinché le modifiche abbiano effetto, ricaricare la configurazione della shell:

source ~/.bashrc

Verificare l’installazione digitando:

conda --version

3.4 Gestione degli Ambienti (Best Practices)

Nota

Si raccomanda di non installare mai pacchetti nell’ambiente base. Si deve sempre operare in ambienti dedicati.

# Creazione di un nuovo ambiente con una versione specifica di Python
conda create --name corso_python python=3.11

# Attivazione dell'ambiente
conda activate corso_python

# Installazione di pacchetti (esempio)
conda install numpy pandas

5. Configurazione dell’IDE: Visual Studio Code

L’integrazione di Conda in VS Code richiede passaggi specifici per garantire che l’IDE riconosca correttamente gli interpreti isolati.

5.1 Prerequisiti

Assicurarsi di aver effettuato la configurazione dell’estensione Python (Microsoft) e di Ruff (charliermarsh/ruff) come descritto nella pagina relativa all’integrazione degli strumenti di sviluppo.

5.2 Selezione dell’Interprete Conda

1. Aprire VS Code all’interno della cartella del progetto.

2. Assicurarsi di aver creato e attivato l’ambiente Conda desiderato (es. corso_python) tramite terminale prima di lanciare VS Code, oppure averlo già disponibile.

3. Premere F1 o Ctrl+Shift+P e digitare: “Python: Select Interpreter”.

4. VS Code dovrebbe elencare automaticamente gli ambienti Conda rilevati. Selezionare quello corrispondente (es. Python 3.11.x ('corso_python': conda)).

5.3 Configurazione del Terminale Integrato

Se selezionando l’interprete il terminale integrato non attiva automaticamente l’ambiente (non mostra il prefisso tra parentesi), modificare le impostazioni:

1. Aprire le Impostazioni (Ctrl + ,).

2. Cercare “Terminal: Integrated > Default Profile”.

3. Assicurarsi che sia selezionato il profilo corretto (es. PowerShell su Windows o bash/zsh su Linux/WSL) che è stato inizializzato con conda init.

5.4 Nota su Linting e Formatting

Anche in ambiente Conda, si raccomanda l’uso dell’estensione Ruff. Essendo Ruff un tool esterno (scritto in Rust), funziona indipendentemente dal fatto che i pacchetti Python siano gestiti da pip o conda. La configurazione illustrata nella guida precedente rimane valida ed efficace.

6. Conclusione

L’ambiente Anaconda offre una piattaforma robusta per il calcolo scientifico. La corretta separazione degli ambienti tramite conda create è la chiave per mantenere un sistema pulito e riproducibile. Si invita il lettore a prestare massima attenzione alla gestione del PATH su Windows per evitare conflitti con altre installazioni software.