anaconda虚拟环境操作+python生成及使用requirement.txt

本文详细介绍了如何使用Anaconda进行虚拟环境的创建、删除、激活、退出和查看,以及如何复制虚拟环境。此外,还探讨了两种生成和使用requirement.txt文件的方法,包括使用pip和pipreqs,特别提到了处理pip升级和编码错误的问题。

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一.anaconda创建、删除、激活、退出、查看、复制虚拟环境

  • 1.创建

使用命令:conda create -n your_env_name python=3.5(your_env_name为你虚拟环境名称)

  • 2.删除

使用命令:conda remove -n your_env_name --all

  • 3.激活

使用命令:
Linux: source activate your_env_name
Windows: activate your_env_name

  • 4.退出

Linux:conda deactivate
(版本问题:如果使用source deactivate your_env_name出现deprecation警告,则使用conda deactivate)
Windows:deactivate
(版本问题:如果使用deactivate your_env_name报错deactivate does not accept arguments,则使用deactivate )

  • 5.查看

使用命令:conda env list

  • 6.复制

使用命令:conda create -n [new_env] --clone [old_env]

二.生成、使用项目requirement.txt

方法一:虚拟环境下pip

### 使用 Anaconda 环境在 PyCharm 中安装 `requirements.txt` 文件中的包 为了确保所有必要的 Python 包被正确安装到指定的 Anaconda 虚拟环境中,可以遵循以下方法: #### 配置 Anaconda 虚拟环境 创建特定版本的 Python 环境有助于保持项目的独立性和一致性。通过 Conda 创建新环境并指明所需 Python 版本能够有效避免不同项目间的冲突。 ```bash conda create -n myenv python=3.9 ``` 这行命令会在 Anaconda 下建立名为 `myenv` 的全新虚拟工作区,并设定其基础解释器为 Python 3.9[^3]。 #### 设置 PyCharm 连接到 Anaconda 环境 一旦建立了合适的 Conda 环境之后,下一步就是在 PyCharm IDE 内部将其设为目标开发环境。这样做的好处是可以让 PyCharm 自动识别该环境下已有的库以及任何后续添加的新库。 进入 PyCharm 后,导航至设置界面找到 Project Interpreter 选项卡,从中可以选择现有的 Conda 环境作为当前工程使用的解析器。对于已经存在的 `.txt` 文件,PyCharm 可能会自动检测到它并向用户提供一键安装其中所列软件包的机会;如果没有这种提示,则可以通过终端手动执行安装操作[^2]。 #### 安装依赖项 确认选择了正确的解释器后,在 PyCharm 内嵌 Terminal 或者外部命令行工具里运行下面这条指令来批量加载需求列表内的全部模块: ```bash pip install -r requirements.txt ``` 此命令将会读取位于同一路径下的 `requirements.txt` 文档,并按照里面定义的内容逐一下载对应的第三方扩展库[^1]。 #### 自动生成 `requirements.txt` 有时可能需要分享整个项目的依赖关系给其他开发者或是记录现有系统的状态以便日后重现相同的条件。此时就可以利用简单的 Pip 命令导出当前活跃环境里的所有已安装组件及其确切版本号: ```bash pip freeze > requirements.txt ``` 上述过程不仅简化了跨平台协作流程,同时也提高了代码移植性的可靠性。
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