20171231 Ubuntu+Anaconda+VSCode配置多Python开发环境

本文介绍了如何在Ubuntu系统中使用Anaconda创建并配置两个独立的Python虚拟环境,一个用于Tensorflow开发,另一个用于GMT-Python计算。此外还详细说明了如何通过VSCode在这些环境中进行高效开发。

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写下题目再看时间,已经是2017年的最后一天了。昨晚的通宵弄得整个人很憔悴,生命在于折腾,而我已经不再年轻。网上在晒关于回忆18岁照片相关的东西,而我,而我,而我永远保持着18岁的容颜……^^

参考:
stackflow解决方案

晚上回来又开始折腾Ubuntu。我用Ananconda安装了两个虚拟环境:


(gmt-python) yxsong@yxsong:/usr/local/Anaconda/bin$ conda info --envs
# conda environments:
#
gmt-python            *  /home/yxsong/.conda/envs/gmt-python
tf                       /home/yxsong/.conda/envs/tf
root                     /usr/local/Anaconda

两个环境分别用来做Tensorflow和GMT-Python计算,同时想使用VScode进行开发。关于
GMT-Python安装以及Tensorflow安装的程序省略。

1、打开VSCode的工作区设置文件,修改

"python.pythonPath":  "/home/yxsong/.conda/envs/${env:CONDA_DEFAULT_ENV}/bin/python",

这里写图片描述
2、这样设置以后,想使用哪一个虚拟环境,先在终端执行source activate XXX,例如切换到gmt-python环境下:

yxsong@yxsong:/usr/local/Anaconda/bin$ source activate gmt-python

然后在虚拟环境终端输入 :

(gmt-python) yxsong@yxsong:/usr/local/Anaconda/bin$ code

即可打开本虚拟环境。PS:在sublime中输入的是subl。
3、然后就可以开车了,比如使用GMT-Python:

import gmt
fig=gmt.Figure()
region=[90,120,10,45]
fig.coast(region=region,land='white',water='blue',projection='M6i',frame=True)
fig.savefig('HappyNewYear.png',show=True)

运行结果:
这里写图片描述
再比如使用Tensorflow:

首先切换环境:

(gmt-python) yxsong@yxsong:/usr/local/Anaconda/bin$ source activate tf

其次激活code:

(tf) yxsong@yxsong:/usr/local/Anaconda/bin$ code

最后开车:

import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.,2.,3.,4.,5.,6.], shape=[2,3], name='a')
b = tf.constant([1.,2.,3.,4.,5.,6.], shape=[3,2], name='b')
c = tf.matmul(a,b)

with tf.Session(config= tf.ConfigProto(log_device_placement=True)) as sess:
    print(sess.run(c))

这里写图片描述
如果你不知道这个运行结果有什么用,请你一定注意黄颜色的下划线。说到这我晒显卡的目的也达到了,哈哈哈。

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