相信以后用的上的东西

"绝大多数Linux发行版提供了丰富的媒体播放软件,让用户可使用电脑观看电影和电视节目,听音乐和浏览照片。但假如你想寻找一种更和谐的方法让Linux机器变成最新的媒体中心,集成易于使用的界面,媒体中心软件再合适不过。Linux平台上的媒体中心软件数量不多,但不缺乏精品,甚至有部分发行版专注于媒体中心,简化安装流程,它们的核心部分是XMBC。这篇文章介绍了三款媒体中心软件和三款媒体中心发行版,包括:XBMCMythTVFreevoXBMCbuntu、OpenELEC和GeeXboX。"
### 使用 Conda 快速上手指南及创建 Python 3.8 虚拟环境 **Conda** 是一种开源的包管理和环境管理系统,主要用于管理软件包以及它们运行所需的各种依赖库。它不仅可以安装各种数据科学相关的工具集,还能轻松地切换不同的 Python 版本及其对应的开发环境。以下是教你如何快速掌握 Conda 并建立专属的 Python 3.8 虚拟环境的具体步骤。 #### 安装 Miniconda 或 Anaconda 首先你需要有一个包含 Conda 的发行版: - **Miniconda**: 只包括了 Python 和 Conda 最小化版本。 - **Anaconda**: 包含了大量的预装流行的数据分析和机器学习库。 推荐初学者使用 Miniconda 因为其体积更小巧且足够满足日常需求。可以从官方网站下载适合你系统的安装程序并按照指引完成安装过程。 #### 初始化 Conda(仅限新安装) 如果是首次安装,则需要初始化以确保 shell 支持 Conda 指令: ```sh conda init <your_shell> # 替换为 bash/zsh 等实际使用的shell名称 ``` 完成后重启终端使其生效。 #### 更新 Conda 为了保证能获取最新的功能和支持,在开始前建议先更新一下 Conda 自身: ```sh conda update conda ``` #### 创建新的虚拟环境 现在我们可以创建一个新的基于 Python 3.8 的独立工作空间了: ```sh conda create --name mypy38 python=3.8 ``` 这里的 `mypy38` 就是你给这个环境起的名字,你可以随意命名;而 `python=3.8` 表明我们要在这个环境中安装指定版本 (这里是 Python 3.8) 的解释器。 #### 激活新建的虚拟环境 一旦创建成功就可以通过下面这条指令激活该环境: ```sh conda activate mypy38 ``` 激活之后你会注意到命令行前面会出现类似于 `(mypy38)` 的标识符,表示当前正在使用的正是刚才创建的那个特定环境下。 #### 安装额外所需的包 进入你想工作的环境中以后,接下来可能会想添加一些常用的第三方模块或工具,比如 NumPy、Pandas 等等。可以直接利用 pip 或者 conda 来做这件事: ```sh conda install numpy pandas matplotlib pip install flask django requests ``` 注意:尽量优先选择官方仓库提供的稳定版本 (`conda`),因为这些通常是经过良好测试并且与其他组件兼容得更好。只有当某些特殊原因不得不时才考虑使用 PyPI 上面的东西(`pip`)。 #### 关闭虚拟环境 结束会话或将注意力转向另一个项目的时候记得退出现有环境以免混淆各个项目的依赖关系: ```sh conda deactivate ``` 以上就是在 Linux/macOS 终端内利用 Conda 构建一个完整的 Python 开发流程的基本介绍啦!希望可以帮助到您! ---
03-14
### 使用 Conda 快速上手指南及创建 Python 3.8 虚拟环境 **Conda** 是一种强大的开源包管理和环境管理系统,不仅能够简化软件包的安装和升级,还可以帮助开发者轻松管理不同项目之间的依赖关系。特别是在处理多种Python版本共存的问题上尤为出色。下面是详细的步骤说明: #### 步骤一:选择并安装合适的Conda发行版 - **Miniconda**:轻量级的选择,只包含了最基本的Conda工具和Python解释器; - **Anaconda**:全面型解决方案,默认自带大量常用的数据科学库。 对于大多数用户来说,特别是刚开始接触时,推荐从官网下载并安装 **Miniconda**,因为它不会占用太多磁盘空间,并且可以随着需求增长逐步添加更多组件。 #### 步骤二:初始化Conda配置(如果刚完成安装) 如果你是初次使用新安装好的Conda,那么需要对其进行简单的设置以便于后续操作: ```bash conda init bash # 对应Linux/Mac下的Bash Shell # 或者根据个人使用的Shell类型替换上述命令中的"bash" ``` 这一步是为了让系统识别来自Conda发出的所有命令行指令,从而实现无缝集成。 #### 步骤三:保持Conda最新状态 为了获得最佳体验和服务支持,请定期检查是否有可用的新版本并通过下列命令来进行自我更新: ```bash conda update conda ``` #### 步骤四:创建自定义Python 3.8虚拟环境 借助Conda的强大功能,我们可以非常方便地为每个项目搭建专属于它的运行平台而不必担心互相干扰。例如要构建一个基于Python 3.8的新环境可以用如下方式达成目标: ```bash conda create --name py38_project python=3.8 ``` 这里将此虚拟环境命名为`py38_project`,当然你可以自由更改为自己喜欢的名字;同时明确指定了所期望加载的是Python 3.8版本。 #### 步骤五:启用刚刚建立起来的虚拟环境 一旦环境创设完毕,就需要将其激活才能正式投入使用: ```bash conda activate py38_project ``` 此时你会看到命令提示符前多了`(py38_project)`字样,这就意味着已经成功切换到了我们先前准备的工作区域内。 #### 步骤六:按需增补必要的外部库文件 处于活跃状态下后便可以根据实际情况向其中引入其它必需品了。既可以选用内置渠道提供的资源也能依靠其他来源补充进来: ```bash conda install scipy scikit-learn seaborn pip install tensorflow keras jupyterlab ``` 原则上尽可能选取官方维护得更为严谨的产品线以减少潜在冲突风险。(注:此处示例仅作参考并非强制规定) #### 步骤七:合理收尾——适时停用当前工作区 当完成了所有任务或者打算转移至别处继续探索的话,则应该及时终止现有的会话避免造成不必要的混乱: ```bash conda deactivate ``` --- 总结一下,在掌握了上面介绍的基础知识之后,相信各位读者都已经具备了一定的能力去运用Conda高效地组织自己的开发流程。无论是在科研领域还是工业生产环节都能够发挥重要作用哦!
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