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anaconda 常用指令以及virtualenv隔离环境

anaconda 常用指令以及virtualenv隔离环境

作者: wong小尧 | 来源:发表于2017-10-05 21:18 被阅读0次

    1. anaconda 常用指令

    conda list (所有安装的库列表)
    conda install package_name (库)安装
    conda clean清理
    conda update package_name(更新)
    conda remove package_name(库) 删除
    conda search package_name(库)搜索
    conda list -n env_name #指定查看某环境下安装的库
    conda info -e (conda info --envs)(conda env list)查看当前系统下的所有环境,可以切换或者删除相应的环境。 带 * 号前缀的那个环境就是现在正在使用的环境。

    创建新的环境:
    指定python版本为2.7,注意至少需要指定python版本或者要安装的包
    conda create -n env_name python=2.7
    同时安装必要的包:conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7
    如果新环境中需要复制本地(当前环境)的库依赖包,
    那么用 pip freeze >requirements.txt
    这样就根据本地的库生成了一个依赖库文档。
    然后直接安装该文档安装即可:pip install -r requirements.txt(如果需要就指定路径,例如:pip install -r C:\Users\Administrator\requirements.txt )
    或者conda install --yes --file requirements.txt

    以上方法是常用方法,但是仍然需要重新安装包,实际上anaconda可以直接将运行环境保存成文件分享,执行如下命令可以将当前环境下的 package 信息存入名为 environment 的 YAML 文件中。 conda env export > environment.yaml
    当使用别人的代码时,可以用对方提供的 YAML 文件来创建一个一样一样的运行环境。
    conda env create -f environment.yaml

    环境切换:
    切换到新环境
    linux下需要使用:source activate env_name
    win下:activate env_name或者conda activate env_name
    退出环境:
    win下(也可以使用’activate root’ 切回root环境)
    deactivate env_name 或者conda deactivate
    linux下:
    source deactivate

    spyder配置
    命令窗实现了Python不同版本的自由切换,但spyder打开之后始终是base环境,这是因为新环境没有安装spyder,需要在不同环境下都安装才可以使用。
    使用conda list找不到spyder这一项,那么就需要安装。
    conda install spyder
    安装spyder。如果无法直接安装,可以通过搜索工具包所在的网址进行安装,使用anaconda search -t conda指令,具体用法在安装库那一部分中。
    在创建的新环境中安装好spyder以后,然后在终端中输入spyder,系统会自动打开基于新环境的spyder。

    移除环境
    conda remove -n env_name --all(conda remove -name env_name --all)

    安装库
    anaconda search -t conda (库例如:tensorflow) 搜索可用版本,搜到的名字
    anaconda show m_name(m_name代表搜到的名字) 会显示这个库需要用什么指令下载
    输入安装指令即可

    更常用的方法是:直接pip install (库名) 删除库:pip uninstall (库名)

    当想要安装的库安装不了或者下载没速度的时候,连到这个网址,(http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#xgboost)直接ctrl+f搜想要的库。
    cp27代表python2.7以此类推,找到对应版本的库(和自己python版本以及win32/amd64版本一样的库下载)
    下载下来是一个whl文件,找到该文件的路径,然后pip install (该文件的文件名.whl)
    也可以使用清华大学的镜像,怕麻烦可以直接改conda设置:

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --set show_channel_urls yes
    

    查看设置好的镜像:
    conda config --show channels
    恢复默认源:
    conda config --remove-key channels
    删除镜像源:
    conda config --remove channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

    安装anaconda之后,打开spyder的闪退问题:(来自知乎)

    删除你目录下的 .continuum 文件夹就行了
    step1. 打开终端
    step2. 输入 sudo rm -rf .continuum
    step3. 输入电脑的密码

    2.使用virtualenv隔离环境

    在开发Python应用程序的时候,系统安装的Python3只有一个版本:3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。

    如果我们要同时开发多个应用程序,那这些应用程序都会共用一个Python,就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.7,而应用B需要jinja 2.6怎么办?

    这种情况下,每个应用可能需要各自拥有一套“独立”的Python运行环境。我们知道anaconda中可以用(conda create -n env_name)隔离环境,但是anaconda更多是数据工程师使用(具体见之前博客https://www.jianshu.com/p/cf14d7b51fe7),开发者更多使用virtualenv来为一个应用创建一套“隔离”的Python运行环境。

    首先,我们用pip安装virtualenv:pip3 install virtualenv
    然后,假定我们要开发一个新的项目,需要一套独立的Python运行环境:
    第一步,创建目录:
    mkdir myproject
    cd myproject/
    第二部,创建独立环境:

    #命令virtualenv就可以创建一个独立的Python运行环境,
    #我们还加上了参数--no-site-packages,
    #这样,已经安装到系统Python环境中的所有第三方包都不会复制过来,
    #这样,我们就得到了一个不带任何第三方包的“干净”的Python运行环境。
    virtualenv --no-site-packages venv
    #新建的Python环境被放到当前目录下的venv目录。有了venv这个Python环境,可以用source进入该环境:
    source venv/bin/activate
    #此时命令提示符会多一个(venv)前缀,表示当前环境是一个名为venv的Python环境。
    

    此时可以在(venv)里安装环境

    #如果有requirements.txt,直接批量安装所有依赖库
    (venv) $ pip install -r requirements.txt
    

    在venv环境下,用pip安装的包都被安装到venv这个环境下,系统Python环境不受任何影响。也就是说,venv环境是专门针对myproject这个应用创建的。

    退出当前的venv环境,使用deactivate命令:

    (venv) $ deactivate 
    

    此时就回到了正常的环境,现在pip或python均是在系统Python环境下执行。

    完全可以针对每个应用创建独立的Python运行环境,这样就可以对每个应用的Python环境进行隔离。

    virtualenv是如何创建“独立”的Python运行环境的呢?原理很简单,就是把系统Python复制一份到virtualenv的环境,用命令source venv/bin/activate进入一个virtualenv环境时,virtualenv会修改相关环境变量,让命令python和pip均指向当前的virtualenv环境。
    创建版本库

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