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001-Python环境搭建

001-Python环境搭建

作者: 无敌小韦 | 来源:发表于2019-12-08 21:42 被阅读0次

    1. 包管理工具

    1.1 Anaconda

    1.1.1 简介

    conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN

    1.1.2 安装

    MAC 环境安装

    Anaconda 的下载地址:https://www.anaconda.com/download/

    一顿下一步下一步就可以了

    Linux 环境安装

    待补充,因为我的电脑的mac

    1.1.3 常用配置

    conda默认的配置文件为~/.condarc,通过修改配置文件: 我们可以配置如下内容:

    • conda从哪里获取安装包
    • conda是否使用代理服务器
    • conda从哪里获取环境信息
    • 是否更新bash提示当conda环境激活的时候
    • 等其它配置信息

    查看所有配置信息

    conda config --show --json
    

    配置使用清华的源( 因为国内网络限制,经常无法从官方的源下载内容,所以需要配置国内的源 )

    # 添加源
    $ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    $ conda config --set show_channel_urls yes
    
    # 移除源
    conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    

    清华源

    # 第一个好用一些
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    中科大源

    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    配置安装软件时不要提示输入yes

    $ conda config --set always_yes true
    

    1.1.4 常用命令

    anaconda目录结构

    $ tree -L 1 anaconda
    anaconda
    ├── Anaconda-Navigator.app
    ├── bin
    ├── conda-meta
    ├── doc
    ├── envs         # conda管理的环境信息
    ├── etc
    ├── include
    ├── lib
    ├── libexec
    ├── mkspecs
    ├── phrasebooks
    ├── pkgs         # 里面是解压的软件安装包
    ├── plugins
    ├── python.app
    ├── qml
    ├── resources
    ├── sbin
    ├── share
    ├── ssl
    └── translations
    
    20 directories, 0 files
    

    bin, include, lib, share里面是conda默认环境的文件

    查看conda版本号

    conda -V
    conda --version
    

    环境管理

    查看当前有哪些环境

    conda env list
    conda info -e
    

    查看环境管理的命令帮助

    conda env -h
    

    创建环境

    conda create --name your_env_name
    

    创建指定python版本的环境

    conda create --name your_env_name python=2.7
    conda create --name your_env_name python=3.6
    

    创建指定版本下包含某些包的环境

    conda create --name your_env_name python=3.6 numpy scrapy
    

    激活某个环境

    source activate target_env_name
    

    关闭激活的环境

    source deactivate target_env_name
    

    复制某个环境

    conda create --name new_env_name --clone old_env_name
    

    删除某个环境

    conda remove --name target_env_name --all
    

    包管理

    列举当前活跃环境下的所有包

    conda list
    

    列举一个指定环境下的所有包

    conda list -n your_env_name
    

    为激活环境安装某个包

    conda install package_name
    

    为指定环境安装某个包

    conda install --name target_env_name package_name
    

    更新当前环境某个包

    conda update package_name
    

    更新指定环境某个包

    conda update -n target_env_name package_name
    

    删除当前环境某个包

    conda remove package_name
    

    注意: 如果是通过pip安装的包,移除时也请使用 pip uninstall package_name 命令移除,如果使用

    conda remove 可能会发生异常,导致conda不可用
    

    删除指定环境某个包

    conda remove -n target_env_name package_name
    

    搜索某个包信息

    conda search package_name
    

    更新anaconda

    conda update anaconda
    

    更新python至最新版本

    conda update python
    

    更新所有包

    conda update --all
    

    分享环境

    把自己的环境分享给别人,方便他人快速建立与你一模一样的环境(同一个版本的python及各种包). 一个分享环境快速的方法就是给他人一个你要分享环境的.yml文件。首先通过activate命令激活要分享的环境,然后在激活的环境中输入下面的命令,会在当前工作目录下生成一个yml文件。

    生成欲分享环境的yml文件

    conda env export > environment.yml
    

    他人在自己本地使用yml文件创建文件

    conda env create -f environment.yml
    

    1.2 pip

    Python的基础教程可以参见 RUNOOB.COM 这个网站

    https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html

    1. 多版本冲突问题
      一台机器上有可能有好几个python环境,所以一定要看下程序里引用的是不是你当前环境的
      查看方法如下
    1 import sys
    2 查看sys.path
    

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