python环境1--conda

原创 已于 2023-08-01 22:34:08 修改 · 194 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#conda #python #pytorch

于 2023-05-17 11:34:25 首次发布
Conda是一个强大的包管理和环境管理工具，尤其在科学计算、数据分析和机器学习领域广泛应用。它支持创建、管理独立的虚拟环境，简化软件包的安装和依赖管理。通过conda命令，用户可以查看环境列表、切换环境、查看包列表等，有效管理开发环境。
部署运行你感兴趣的模型镜像

3(33条消息) 解决jupyter notebook无法找到虚拟环境的问题_jupyter里没有python [conda env:pytorch_、Lu的博客-优快云博客

Conda（全称为Anaconda或Miniconda）是一个流行的开源软件包管理系统和环境管理系统，主要用于科学计算、数据分析和机器学习领域。它被广泛用于Python语言环境中，但也支持其他编程语言。

Conda的主要作用是简化软件包的安装、配置和管理过程。它可以方便地创建、删除、更新和切换不同的虚拟环境，每个环境都可以拥有自己独立的软件包集合和版本，以满足不同项目的需求。

Conda还提供了一个强大的软件包仓库，其中包含了数千个常用的科学计算和数据分析工具。通过使用Conda，用户可以轻松地安装所需的软件包，并自动解决依赖关系，以确保安装的软件包与系统和其他软件包之间兼容。

总的来说，Conda是一个方便的包管理器和环境管理器，可以帮助开发者更有效地管理他们的开发环境，并加快软件包的安装和配置过程。

在 Anaconda Prompt 中，你可以使用 conda 命令来查看当前正在使用的 Python 环境。以下是一些常用的命令：

  • 查看已安装的环境列表：conda env list

该命令将列出所有已创建的 Python 环境，其中激活的环境前面会有一个星号标记。

  • 查看当前激活的环境：conda info --envs

该命令将列出所有已创建的 Python 环境，其中激活的环境会在左边显示一个 * 标记。

  • 查看当前环境的详细信息：conda info
  1. 该命令将显示当前激活的环境的详细信息，包括 Python 版本、安装路径等。
  • 查看当前环境中已安装的包列表：conda list
  1. 该命令将列出当前环境中已安装的所有包及其版本号。
  •           · 在 Anaconda Prompt 中，默认情况下，基础环境是在启动时自动激活的。如果你使用了其他环境，通过使用 activate 命令来切换到指定环境：activate <环境名称>
    •  该命令将激活指定名称的环境。

3(33条消息) 解决jupyter notebook无法找到虚拟环境的问题_jupyter里没有python [conda env:pytorch_、Lu的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/qq_39504519/article/details/1080395942​​​​​​​anaconda环境切换 - 知乎 (zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/141122337

1   (33条消息) python conda安装与使用教程_林新发的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/linxinfa/article/details/108914011

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Python3.9

Python3.9

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言，以其简洁易读的语法而闻名，适用于广泛的应用，包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

cffccffccffc
关注
python-4-conda管理python虚拟环境
qq_20466211的博客
07-02 909
(1)#安装虚拟环境 CMD>conda create -n python36 python=3.6 CMD>conda create -n python36 python=3.6 (2)#查看已经安装的虚拟环境 CMD>conda env list CMD>conda info --envs (3)#进入虚拟环境 CMD>conda activate python36 CMD>conda activate python37 (4)#退出虚拟环境 CMD>conda
conda环境下安装opencv-python包
hsg77的专栏
08-02 3万+
conda环境下安装opencv-python包
安装conda并搭建python环境（入门教程）
Linshaodan520的博客
05-12 9万+
介绍了什么是conda，以及如何利用conda管理包和python环境
Anaconda系列：conda是什么？conda与pip的区别是什么？
zhanghai4155的专栏
02-07 6万+
一、conda的作用 Conda是适用于任何语言的软件包、依赖项和环境管理系统--包括Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN等。 Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管...
Conda-Pack打包：高效管理Python环境
志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
12-03 1854
Conda-pack是一个工具，可以帮助我们将一个conda环境打包成一个可移植文件，这样我们可以轻松地在不同机器或操作系统上迁移和部署环境。
使用conda环境安装pythonocc-core
youlinhuanyan的博客
06-03 2284
pythonocc安装验证
安装conda搭建python环境（保姆级教程）
热门推荐
Q_fairy的博客
02-22 29万+
安装conda，并用conda搭建python环境，对虚拟环境进行管理
conda create -n python 3.6_conda创建python环境
weixin_39581716的博客
12-09 4万+
1 列出当前存在的环境可以用以下命令罗列出当前已经创建的python虚拟环境conda env list罗列结果如下所示:左边是虚拟环境的名称，右边是其所在路径，带星号的表示是默认环境。2 创建虚拟环境可以用如下命令创建一个名字为my_py_env，python版本为3.6.2的虚拟环境。conda create -n my_py_env python=3.6.2该方式创建的环境在默认路径下，可以...
conda管理python环境
ulting优快云的博客
04-30 1925
有时候你在conda虚拟环境中，你查看pip --version以及python --version时，你会发现，它的版本和你预期的版本相差很大，这是可能是创建环境时，采用了默认python版本。，说明在conda中依然使用的是宿主机的pip，此时安装的包，会安装在宿主机的pip安装的位置，导致虚拟环境内和宿主机的pip包一样；- 如果设置conda-forge的优先级，可以直接去掉 -c conda-forge。更新conda到最新版本： conda update -n base conda。
【Conda-pip】Conda下Python环境配置
weixin_45056254的博客
02-14 2603
本文使用Conda + pip配置Python环境，使用Conda是因为Conda安装的包兼容性好，使用pip是因为Conda包的数量比pip少得多，有些小众的包还是需要借助pip安装，据统计，Conda安装包约1500种，而pip的安装包至少有15万种。当Conda与pip都无法安装时，我们推荐使用编译安装，即本文优先使用的Python运行环境是：用Conda创造虚拟环境Python安装包的原则是：Conda > pip > 编译环境。1.安装opencv，，优先使用conda安装，利用指令。
【Conda】超详细的linux-conda环境安装教程
Alex的博客
01-24 12万+
Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。可以轻松地在本地计算机上的环境中创建，保存，加载和切换。它是为Python程序创建的，但可以打包和分发适用于任何语言的软件。目前conda的发行版本分为anaconda、miniconda两种，安装了ananconda或miniconda的完整版，就默认安装了conda。anaconda会包含一些常用包的版本，miniconda则是精简版，两者安装均可。
conda-deps:从Python和R源代码生成conda环境文件-python source file
03-25
- conda-forge - bioconda - defaults dependencies: - python - numpy - scipy 对于R，它将库导入转换为： library(reshape2) library(ggplot2) 进入： name: testenv channels: - conda-forge - bioconda - ...
Conda pack 进行Python环境打包
07-23 1025
工程项目落地免不了环境部署，可以使用conda-pack 进行conda 环境打包和分发。
Docker 是什么？Docker 和 Conda 的区别
weixin_55102248的博客
12-08 862
Conda 管的是语言依赖；Docker 管的是整个环境（用户空间 + 程序 + 依赖）。特性CondaDocker管理范围Python/R 包整个用户空间 + 程序 + 依赖隔离级别低高可移植性中极高部署一般专业级是否包含操作系统用户空间❌✔是否包含内核❌❌是否适合生产部署❌✔Conda = 语言级环境管理Docker = 系统级容器化环境Docker 容器可移植、隔离、可复现，适合开发、部署和协作。
在conda虚拟环境中编译和运行ROS2
qq_43670594的博客
12-09 295
在conda虚拟环境中编译和运行ROS2
vscode的zsh终端，conda切换node环境不成功的解决方案
zgj_online的博客
12-10 267
想用conda来切换不同的node版本。conda安装之类及node安装之类的就不在此文说了。找了很多资料还是没有解决，最终还是在gemini的帮助下得以解决，然后在vs code的zsh终端里，同样执行环境切换。发现环境是切换成功后，但node的版本还是老版本。环境都搭好了，比如创建了一个nodeenv的环境。如果是vs code的bash终端，就能成功。再执行node -v是能切换成功。步骤一：修改 VS Code 设置。在 Mac 上：Cmd + ,在系统的zsh终里执行。终端使用的是zsh。
javascript 性能优化实战：异步和延迟加载
最新发布
小伙伴们全都Lucky！
12-11 830
本文探讨JavaScript性能优化中的异步加载与延迟加载技术。异步加载通过async/defer属性或动态创建script元素避免阻塞渲染；延迟加载则利用IntersectionObserver API按需加载非关键资源。二者结合可显著提升性能：异步加载核心脚本确保交互流畅，延迟加载减少初始请求量。实践表明，该方案能降低DOMContentLoaded时间30%以上，减少初始加载量90%，但需注意async脚本的执行顺序问题和延迟加载的回退处理。文中提供了完整的代码实现示例。
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 495
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
df赋值和.copy的区别（SettingWithCopyWarning）
ranchor666的博客
12-10 740
copy()
conda install python-orocos-kdl
08-14
<think>我们正在处理用户关于使用conda安装Python的Orocos-KDL库的问题。用户询问的命令是“conda install python-orocos-kdl library”，但根据我们的知识，conda的默认通道中可能没有这个包。因此，我们需要寻找替代的安装方法。 根据引用[1]和[2]，我们看到安装PyKDL（即Orocos-KDL的Python绑定）可能需要从源代码编译，并且需要指定Python的路径。引用[1]提到了将编译后的PyKDL.so文件复制到虚拟环境的site-packages目录。引用[2]展示了在编译时指定Python库、头文件和可执行文件的路径。 另外，引用[3]提到了使用pip安装其他库（如toppra和sapien）以及使用conda安装运行时环境。因此，我们可以考虑使用pip安装PyKDL，但需要注意的是，PyKDL在PyPI上的包名可能是`orocos-kdl`或`PyKDL`。 经过检查，我们发现PyPI上有一个名为`orocos-kdl`的包（https://pypi.org/project/orocos-kdl/）。因此，我们可以尝试使用pip安装。 但是，用户希望使用conda安装。因此，我们可以尝试添加conda-forge通道，因为conda-forge通常包含许多科学计算和机器人相关的包。在conda-forge上，我们找到了一个名为`orocos-kdl`的包（https://anaconda.org/conda-forge/orocos-kdl），但它只提供了C++库，没有提供Python绑定。而Python绑定包在conda-forge上名为`python-orocos-kdl`（https://anaconda.org/conda-forge/python-orocos-kdl），但该包似乎已经不再维护，且只支持到Python3.7。 因此，对于较新的Python版本，我们可能需要使用pip安装，或者从源代码编译。 考虑到用户的需求，我们给出以下步骤： 1. 创建一个新的conda环境（可选，但推荐）： ```bash conda create -n kdl_env python=3.8 conda activate kdl_env ``` 这里选择Python3.8是因为引用[1]中提到了Python3.8，并且一些包可能对最新版本支持不足。 2. 安装必要的依赖： 根据Orocos-KDL的编译要求，我们需要安装cmake、eigen等。另外，从conda安装orocos-kdl的C++库可能有助于后续编译Python绑定。 ```bash conda install -c conda-forge orocos-kdl eigen cmake ``` 3. 使用pip安装PyKDL（即Python绑定）： ```bash pip install orocos-kdl ``` 或者，如果上述命令失败，我们可以尝试从源代码编译。 4. 从源代码编译安装（如果pip安装失败）： - 首先，确保已经安装了编译工具和依赖： ```bash conda install -c conda-forge compilers make pkg-config eigen orocos-kdl ``` - 克隆源代码仓库（注意：有两个主要的仓库，一个是官方Orocos的，另一个是orocos/orocos_kinematics_dynamics，其中包含python_orocos_kdl）： ```bash git clone https://github.com/orocos/orocos_kinematics_dynamics.git ``` - 进入python_orocos_kdl目录并编译安装： ```bash cd orocos_kinematics_dynamics/python_orocos_kdl mkdir build cd build cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) # 确保使用当前环境的Python make ``` - 安装：编译完成后，会生成PyKDL.so文件，我们可以将其复制到当前Python环境的site-packages目录，或者使用`make install`（如果支持的话）。但通常我们可以使用： ```bash python setup.py install ``` 但是，注意这个项目使用的是cmake，所以可能没有setup.py。因此，我们可以使用以下方法： ```bash # 在build目录下 cmake --install . # 如果配置了安装路径 ``` 或者，手动复制PyKDL.so文件（如引用[1]所述）： ```bash cp PyKDL.so $CONDA_PREFIX/lib/python3.8/site-packages/ ``` 其中`$CONDA_PREFIX`是当前conda环境的路径。 5. 验证安装： 在Python中运行： ```python import PyKDL ``` 注意：由于编译过程可能比较复杂，我们优先推荐使用pip安装。如果用户的环境满足要求（如Python版本为3.6-3.8），也可以尝试使用conda安装旧版本的python-orocos-kdl，但可能不兼容较新的Python版本。 因此，我们给出两种方法： 方法一（推荐）：使用pip安装 ```bash conda create -n kdl_env python=3.8 conda activate kdl_env conda install -c conda-forge orocos-kdl eigen # 安装C++库依赖 pip install orocos-kdl ``` 方法二：从源代码编译（如果pip安装失败） 步骤如上所述。 最后，我们生成相关问题。</think>### 使用 Conda 安装 Python 的 Orocos-KDL 库 Orocos-KDL（运动学与动力学库）是一个用于机器人建模的开源 C++ 库，其 Python 绑定通常通过 `PyKDL` 提供。根据引用信息和实践验证，**conda 官方仓库中没有名为 `python-orocos-kdl` 的预编译包**，但可通过以下两种方法安装： --- ### 方法 1：通过 pip 安装（推荐） 虽然您要求使用 conda，但 `PyKDL` 可通过 pip 直接安装： ```bash # 激活 conda 环境后使用 pip conda activate your_env pip install orocos-kdl ``` **验证安装**： ```python import PyKDL print(PyKDL.__version__) # 应输出版本号（如 1.5.0） ``` --- ### 方法 2：手动编译安装（高级） 若需最新版本或自定义功能，需从源码编译： 1. **安装依赖**： ```bash conda install -c conda-forge cmake eigen orocos-kdl ``` 2. **克隆源码并编译**： ```bash git clone https://github.com/orocos/orocos_kinematics_dynamics cd orocos_kinematics_dynamics/python_orocos_kdl mkdir build && cd build cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python) make ``` 3. **复制生成的库文件**（如引用 [^1] 所述）： ```bash cp PyKDL.so $CONDA_PREFIX/lib/python3.X/site-packages/ ``` 其中 `3.X` 需替换为您的 Python 版本（如 `3.8`）。 --- ### 关键注意事项 1. **Python 版本兼容性**： - `PyKDL` 对 Python 3.6+ 支持良好，但需确保 conda 环境中的 Python 版本匹配（引用 [^3] 强调版本控制）。 2. **系统依赖**： - Linux/macOS 需安装 `liborocos-kdl`（通过 `apt-get install liborocos-kdl-dev` 或 conda）。 - Windows 需配置 MSVC 编译环境（引用 [^2] 中的 `cmake` 参数需适配路径）。 3. **虚拟环境**： ```bash conda create -n kdl_env python=3.8 # 创建独立环境 conda activate kdl_env ``` --- ### 验证使用示例 ```python from PyKDL import Vector, Rotation v = Vector(1, 2, 3) r = Rotation.RPY(0.1, 0.2, 0.3) print(v + v) # 输出: [ 2, 4, 6] ``` ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值