anacoda调试python环境

本文介绍了如何使用Anaconda进行Python环境及库的管理,包括安装特定版本的库、更新Python版本、创建指定版本的Python环境等操作。

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Anaconda 如何进行库的安装

Anaconda search -t conda tensorflow ;TensorFlow是库名称 会跳出来这个库的版本号和信息
anaConda show TensorFlow 会跳出来安装方法
–进行安装
更新python版本:
1.点击Anaconda Prompt
2.输入命令:
conda update conda ——等待更新完,然后输入以下命令,这个较快
conda create -n py34 python=3.4 anaconda ——等待更新完,然后输入以下命令。(因为要把python3.4的相关包下载下来,所以比较慢,请耐心等待)

activate py34

配置python版本
创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)

conda create --name python34 python=3.4

安装好后,使用activate激活某个环境

activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac

激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH

此时,再次输入

python --version

可以得到Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),即系统已经切换到了3.4的环境

如果想返回默认的python 2.7环境,运行

deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

删除一个已有的环境

conda remove --name python34 --all
### 使用Anaconda安装配置Python环境 #### 创建特定本的Python环境 为了创建一个指定Python本(例如Python 2.7)的新环境,在Anaconda Prompt中执行如下命令: ```bash conda create -n python2 python=2.7 ``` 这条指令告诉Conda创建一个新的名为`python2`的环境,并设置该环境Python解释器的本为2.7[^1]。 #### 列举现有虚拟环境 要查看当前系统上所有的Conda管理的虚拟环境列表,可以运行下面这个简单的命令: ```bash conda env list ``` 这将展示所有已定义的环境及其路径信息[^2]。 #### 激活和停用虚拟环境 当需要激活某个特定名称(比如这里提到的`test`)的虚拟环境时,应该使用以下命令来切换工作区至目标环境: ```bash conda activate test ``` 同样地,如果想要退出当前活动中的任何自定义环境并返回基础(`base`)环境,则只需键入: ```bash conda deactivate ``` 需要注意的是,默认情况下启动Anaconda后即处于`base`环境下操作;而此状态下的软件包集合可能与之前未安装Anaconda之前的全局环境有所差异,初次使用者应留意可能出现的兼容性问题或依赖项冲突情况。 #### 安装/移除软件包 对于新建立起来的任意一个独立于其他项目的干净隔离空间——也就是所谓的“虚拟环境”,可以通过下列方式为其添加所需工具集或是清理不再必要的组件: - **通过Conda安装** ```bash conda install package_name ``` - **通过Pip安装** 对某些无法经由官方渠道获取的内容,也可以借助pip完成部署: ```bash pip install package_name ``` - **卸载不需要的应用程序** 同样支持两种途径来进行删除动作: - Conda方法 ```bash conda remove package_name ``` - Pip方法 ```bash pip uninstall package_name ``` 以上就是利用Anaconda平台搭建适合个人开发需求的具体步骤概述。
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