Nếu bạn là một lập trình viên, đặc biệt là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc phân tích, chắc hẳn bạn đã từng đau đầu vì những xung đột gói phần mềm trong một bản phân phối Linux. Việc cài đặt các thư viện mới hoặc nâng cấp phiên bản Python có thể vô tình làm hỏng các ứng dụng hệ thống phụ thuộc vào những phiên bản cũ hơn. Vậy sẽ thế nào nếu có một cách để bạn sở hữu các môi trường lập trình riêng biệt, độc lập cho từng dự án của mình mà không cần phải thiết lập một máy ảo? Đó chính là lúc Mamba phát huy sức mạnh của mình – một công cụ quản lý môi trường mạnh mẽ, nhanh chóng, và cực kỳ hiệu quả để giải quyết “địa ngục phụ thuộc” này, giúp bạn làm việc trong lĩnh vực công nghệ một cách mượt mà và tập trung hơn.
Mamba Là Gì? Sức Mạnh Của Trình Quản Lý Gói Tốc Độ Cao
Trang chủ GitHub chính thức của Mamba, nơi cung cấp thông tin và tài liệu dự án về trình quản lý gói này.
Mamba là một trình quản lý gói được thiết kế để sử dụng cho từng dự án cụ thể. Nó có cơ chế tương tự như các trình quản lý gói bạn tìm thấy trên một hệ thống Linux hiện đại, nhưng thay vì quản lý các gói phần mềm cho toàn bộ hệ thống, bạn sẽ tạo các môi trường độc lập chỉ chứa các gói bạn cần cho dự án của mình. Mamba là một bản tái hiện của trình quản lý gói Conda. Trong khi Conda ban đầu được viết bằng Python, Mamba đã được viết lại bằng C++ để đạt được tốc độ vượt trội.
Giống như Conda, Mamba rất phổ biến trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, thống kê, sinh học thống kê và phân tích dữ liệu. Có vẻ như nó có mối liên hệ mật thiết với Python, điều này được thể hiện qua cái tên mang chủ đề loài rắn. Tên gọi Mamba được chọn để nhấn mạnh tốc độ của loài rắn cùng tên, phản ánh việc Mamba là một phiên bản nhanh hơn của Conda.
Mamba thực hiện nhiều chức năng mà bạn mong đợi ở một trình quản lý gói, chẳng hạn như tìm kiếm, cài đặt và cập nhật các gói. Bạn có thể tạo các môi trường và kích hoạt hoặc hủy kích hoạt chúng theo ý muốn. Điều đặc biệt là bạn có thể cài đặt nhiều môi trường trên cùng một máy, mỗi môi trường phục vụ một mục đích khác nhau mà không hề xung đột lẫn nhau.
Tại Sao Nên Chọn Mamba Thay Vì Trình Quản Lý Gói Hệ Thống?
Nếu bạn đang sử dụng hệ thống Linux hoặc Unix-like để phát triển, bạn có thể tự hỏi tại sao lại cần một công cụ như Mamba khi bạn đã có sẵn một trình quản lý gói.
Phần mềm được cài đặt bởi trình quản lý gói hệ thống dành cho toàn bộ hệ thống. Nhiều hệ thống bao gồm một trình thông dịch Python, nhưng nó chủ yếu dùng để chạy các script và chương trình khác phụ thuộc vào Python của hệ thống, chứ không phải để hỗ trợ các dự án lập trình của riêng bạn. Nếu bạn cần một phiên bản Python mới hơn cho mã của mình so với phiên bản hệ thống cung cấp và bạn nâng cấp nó, các script và chương trình khác phụ thuộc vào phiên bản được cung cấp cùng hệ thống có thể bị hỏng.
Mamba giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép bạn tạo các môi trường cho từng tác vụ riêng biệt, được cô lập khỏi hệ thống cơ bản. Nếu bạn đang làm việc trong khoa học dữ liệu hoặc phân tích, bạn có thể định nghĩa một môi trường chỉ dành cho công việc của mình mà không làm ảnh hưởng đến hệ thống cơ bản. Bạn có thể kích hoạt môi trường của mình khi muốn chạy một số tính toán và tắt nó khi hoàn thành. Tôi đã sử dụng Mamba cho một số bài viết, bao gồm một bài gần đây về xây dựng công cụ dự đoán giá laptop, cho thấy tính ứng dụng thực tế của nó.
Hướng Dẫn Cài Đặt Mamba Trên Hệ Thống Linux/Unix
Việc cài đặt Mamba khá đơn giản trên hầu hết các hệ thống Unix-like. Tôi sẽ minh họa việc cài đặt Mamba trên một hệ thống Debian Linux.
Bạn có thể làm theo các hướng dẫn đơn giản để tải xuống và cài đặt Mamba trực tiếp từ trang tài liệu Mamba. Đầu tiên, bạn sẽ muốn tải xuống bản phân phối Miniforge. Đây là một phiên bản tối thiểu của Mamba có tất cả các tệp cơ bản bạn cần để bắt đầu.
Tải xuống Miniforge Distribution
Giả sử bạn đã cài đặt curl, tất cả những gì bạn phải làm là dán dòng lệnh sau để tải xuống trên một hệ thống Unix-like:
curl -L -O "https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh"
Lệnh Curl đang được thực thi trong terminal Linux để tải xuống gói cài đặt Miniforge3 từ GitHub, chuẩn bị cho việc cài đặt Mamba.
Chạy Script Cài Đặt Miniforge
Sau khi tải xuống, bạn có thể chạy script cài đặt:
bash Miniforge3-$(uname)-$(uname -m).sh
Màn hình terminal hiển thị script cài đặt Miniforge đang chờ người dùng nhấn Enter để bắt đầu quá trình cài đặt Mamba trên hệ thống.
Script sẽ yêu cầu bạn nhấn Enter để tiếp tục, sau đó xem xét một số điều khoản cấp phép. Vì Mamba là mã nguồn mở, điều này có lẽ sẽ không gây vấn đề cho bạn. Bạn sẽ phải gõ “yes” hoặc “no” để chấp nhận hoặc từ chối các điều khoản cấp phép. Để chấp nhận và tiếp tục cài đặt, hãy gõ “yes” tại dấu nhắc.
Sau đó, bạn sẽ phải xác nhận thư mục mà bạn muốn cài đặt các gói Conda của mình. Theo mặc định, nó sẽ nằm trong thư mục chính của bạn với một thư mục con “miniforge”.
Khi Miniforge được cài đặt, bạn sẽ nhận được một dấu nhắc để chỉnh sửa script khởi động mặc định của shell của bạn, chẳng hạn như .bashrc hoặc .zshrc, tùy thuộc vào shell bạn đang sử dụng, để Mamba khởi động tự động khi bạn bắt đầu một shell mới. Bạn có thể sẽ muốn điều này nếu bạn có ý định làm việc với Mamba thường xuyên. Điều này sẽ giúp bạn dễ dàng kích hoạt và hủy kích hoạt các môi trường Mamba hơn. Gõ “yes” một lần nữa để xác nhận.
Tạo Và Quản Lý Môi Trường Lập Trình Với Mamba
Khi bạn mở một terminal mới, bạn có thể nhận thấy điều gì đó khác biệt về dấu nhắc shell của mình. Bạn sẽ thấy điều gì đó ghi “(base)”. Điều này có nghĩa là Mamba đã được kích hoạt với môi trường cơ sở. Đó chính xác là những gì nó nghe có vẻ: một môi trường cơ bản tối thiểu. Bạn có thể kiểm tra điều này bằng cách gõ “python” tại dấu nhắc. Trong thông báo giới thiệu, bạn có thể thấy rằng phiên bản Python này được “đóng gói bởi conda-forge.”
Giao diện dòng lệnh hiển thị trình thông dịch Python đã được kích hoạt từ môi trường base của Mamba, cho thấy phiên bản Python được quản lý bởi conda-forge.
Bạn có thể cài đặt các gói khác vào môi trường cơ sở này, nhưng bạn không nên làm vậy. Mục đích của Mamba là có tất cả các gói bạn cần trong một môi trường cụ thể cho dự án của bạn, và các gói khác bạn cần cho một dự án khác sẽ nằm trong một môi trường riêng biệt.
Tạo Môi Trường Mới Với Các Gói Cần Thiết
Việc tạo môi trường rất dễ dàng. Để tạo một môi trường, bạn sử dụng lệnh mamba create với tùy chọn “-n” theo sau là tên của môi trường bạn muốn tạo, sau đó là danh sách các gói bạn muốn cài đặt trong môi trường này.
Ví dụ, để tạo một môi trường cho tính toán thống kê có tên “stats” với các gói Python NumPy, SciPy và pandas, hãy sử dụng lệnh sau:
mamba create -n stats numpy scipy pandasGiống như bất kỳ trình quản lý gói nào khác, nó sẽ xác định các gói và các phụ thuộc của chúng, và cuối cùng yêu cầu bạn xác nhận việc cài đặt. Vì việc cài đặt được thực hiện trong thư mục chính của bạn, bạn không cần sử dụng sudo hoặc cung cấp mật khẩu root.
Terminal hiển thị danh sách các gói sẽ được cài đặt và yêu cầu xác nhận từ người dùng cho môi trường Mamba có tên 'stats'.
Kích Hoạt Môi Trường Đã Tạo
Để kích hoạt môi trường “stats”, sử dụng lệnh mamba activate:
mamba activate statsBạn sẽ thấy tên của môi trường đang hoạt động thay đổi từ “(base)” thành “(stats)” trong dấu nhắc. Giờ đây bạn có thể sử dụng các gói đã cài đặt trong môi trường này.
Hãy thử nghiệm điều này bằng cách chạy trình thông dịch tương tác Python:
import numpy as np
np.mean([1,2,3,4])Nó sẽ báo cáo kết quả là một số dấu phẩy động 2.5.
Cài Đặt Thêm Gói Vào Môi Trường Hiện Có
Rất nhiều lần, bạn nhận ra mình có thể muốn thêm các gói vào môi trường hiện có của mình. Ví dụ, tôi thích trình thông dịch IPython hơn trình thông dịch tiêu chuẩn. Tôi có thể thêm nó theo một trong hai cách.
Tôi có thể thêm nó bằng cách sử dụng tùy chọn -n với mamba install:
mamba install -n stats ipython
Lệnh mamba install được sử dụng để thêm gói IPython vào môi trường Mamba 'stats' đã tồn tại, hiển thị quá trình giải quyết phụ thuộc và cài đặt.
Tôi cũng có thể chạy mamba install trong một môi trường đang hoạt động để cài đặt gói vào môi trường đó. Vì “stats” đã hoạt động, tôi sẽ làm điều đó. Nó sẽ yêu cầu tôi xác nhận các thay đổi và sau đó cài đặt IPython.
Tôi có thể chạy IPython tại shell:
ipythonHủy Kích Hoạt Môi Trường
Để hủy kích hoạt một môi trường khi tôi đã hoàn thành công việc, tôi có thể sử dụng lệnh mamba deactivate. Để chứng minh rằng IPython đã được cài đặt vào môi trường “stats”, khi tôi cố gắng chạy nó, tôi sẽ nhận được lỗi “command not found” sau khi hủy kích hoạt.
Tìm Kiếm Gói Với Mamba
Để tìm kiếm các gói, bạn có thể sử dụng lệnh mamba search hoặc mamba repoquery search.
Ví dụ, để tìm các gói liên quan đến Jupyter, một giao diện notebook phổ biến cho tính toán khoa học:
mamba search jupyterCập Nhật Môi Trường Mamba Đơn Giản
Cũng như các trình quản lý gói khác, Mamba rất tiện lợi trong việc giữ cho các gói được cập nhật khi các phiên bản mới có sẵn. Bạn có thể sử dụng lệnh mamba update.
Ví dụ, để cập nhật tất cả các gói trong môi trường “stats”:
mamba update --all -n stats
Lệnh mamba update –all -n stats đang được chạy trong terminal để cập nhật tất cả các gói trong môi trường Mamba 'stats' lên phiên bản mới nhất.
Ngoài ra, bạn có thể sử dụng --update-all thay vì --all trong lệnh, nhưng --all ngắn gọn hơn. Vì đây là một cài đặt mới, không có gì để cập nhật khi tôi chạy lệnh này.
Với Mamba, bạn có thể tạo các môi trường phù hợp với các dự án lập trình của mình, kích hoạt và hủy kích hoạt chúng, và cập nhật chúng theo ý muốn. Ban đầu, việc có một trình quản lý gói nằm trên một trình quản lý gói khác có vẻ lạ, nhưng việc sử dụng Mamba chắc chắn sẽ giúp dự án lập trình của bạn diễn ra suôn sẻ hơn rất nhiều, đặc biệt là trong bối cảnh phát triển công nghệ phức tạp ngày nay.
Hãy chia sẻ kinh nghiệm của bạn về việc sử dụng Mamba trong các dự án khoa học dữ liệu hoặc lập trình của bạn ở phần bình luận dưới đây!