Anaconda中预置了很多的python工具包,在数据处理、机器学习过程中很有用。
另外,在安装word2vec过程中,用系统的pip安装总是超时,而Anaconda中安装很快。由此推测,anaconda安装工具包可能会更快。
在项目中,使用VirtualEnv,基于Anaconda创建独立python工作路径,命令如下:
# --system-site-package 表示继承父环境的包
# -p 代表父环境的位置
virtualenv --system-site-packages venv -p /anaconda3/bin/python
这样,既可以获得Anaconda的便利,也可以有独立python工作路径。
在Pycharm中选择这个Python Interpreter就可以愉快的工作了。
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