Anaconda虚拟环境创建管理流程

很多时候并不建议直接在base环境内做gee、ML等开展工作,出于隔离环境的目的,往往会建立一个虚拟环境

  • 虚拟环境gee创建
conda create -n gee python=3
  • jupyterlab中操作,需要在虚拟环境中安装内核包
conda install -n foo ipykernel
  • 虚拟环境中创建内核
python -m ipykernel install --user --name gee --display-name "gee env"

#其中gee 为虚拟环境的名称,"gee env"为内核的显示名称。
  • 给虚拟环境配置默认进入文件夹

??

  • 安装mamban(更快、更兼容的下载工具)

    【mamba之所以比较快,有以下几方面原因:多线程进行下载;使用libsolv更快的解决依赖问题;核心部分使用C++编写】

#在gee环境下键入如下命令

conda install -c conda-forge mamba

点开anconda终端既可进入jupyterlab,中在选择内核

管理ipykernel安装的环境

  1. 查看已安装的内核和地址
    jupyter kernelspec list
    
  2. 移除已安装的内核
    jupyter kernelspec remove test 

### 如何使用 Python 创建 Anaconda 虚拟环境 要通过 Anaconda 创建虚拟环境管理不同的 Python 版本,可以按照以下方法操作: #### 使用 `conda` 命令创建虚拟环境 Anaconda 提供了一个强大的工具——`conda` 来管理创建虚拟环境。以下是具体的操作方式。 1. **打开终端或命令提示符** 打开系统的终端(Linux 或 macOS 用户)或者 Windows 的命令提示符 (CMD),确保已正确安装 Anaconda[^2]。 2. **验证 Anaconda 安装是否成功** 在终端输入以下命令来确认 Anaconda 是否正常工作以及 Python 是否可用: ```bash python --version ``` 如果显示 Python 的版本号,则说明安装成功。完成后可以通过 `exit()` 退出交互模式。 3. **创建新的虚拟环境** 使用 `conda create` 命令创建一个新的虚拟环境。例如,如果希望创建一个名为 `myenv` 的虚拟环境,并指定其使用的 Python 版本为 3.8,可运行如下命令: ```bash conda create -n myenv python=3.8 ``` 这里的 `-n` 参数指定了新环境的名字,而 `python=3.8` 则定义了该环境下所用的 Python 版本。如果不显式指定 Python 版本,默认情况下会继承基础环境中的 Python 版本[^1]。 4. **激活虚拟环境** 新建好之后,需要切换到这个新建好的虚拟环境中去才能正常使用它。执行下面这条指令即可完成激活过程: ```bash conda activate myenv ``` 5. **查看现有虚拟环境列表** 若要检查目前存在哪些由 Conda 管理过的虚拟环境们及其状态信息的话,可以用此命令实现: ```bash conda info --envs ``` 输出结果里会有若干条目代表不同名字对应的路径位置等详情数据,其中带星号 (*) 表明当前正在活动当中的那个特定区域[^3]。 6. **删除不再需要的虚拟环境** 当某个项目结束或者某些测试完毕后可能就不需要用到之前建立起来的那个特殊配置下的场所了,这时候就可以把它删掉释放资源空间啦!只需简单地敲入这么一句语句就能达成目的哦~比如说我们要移除刚才提到过叫作 “myenv” 的实例对象就应当这样写出来咯: ```bash conda remove -n myenv --all ``` 以上就是利用 Python 结合 Anaconda 工具链来进行高效便捷开发过程中关于设置独立隔离作业区的一些基础知识介绍啦! ```python # 示例脚本展示如何自动化部分流程(仅作为参考学习用途) import os os.system('conda create -y -n test_env python=3.7') print("Environment 'test_env' created successfully.") ```
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