python 虚拟环境安装conda

本文介绍了如何在Windows系统中使用Python虚拟环境virtualenv时,因需要安装化学库RDKit而转向使用conda。在尝试使用`pip install conda`时遇到错误,通过更新pip版本和解决模块导入问题,最终成功安装conda。
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电脑Windows 专业版,经常使用python编程,使用自带虚拟环境virtualenv进行不同的环境配置关系,想研究一下化学式Rdkit库,发现不能用指令“pip install rdkit", 说这个不是一个单纯的python库(refer to 为什么RDKit不能在PyPi上使用?_程序小K的博客-优快云博客)打包了c++、boost相关内容,需要使用conda进行安装,想在viritualenv中使用命令pip install conda 安装。

 pip install conda

    1. 报错”Could not find a version that satisfies the requirement menuinst (from conda) (from versions: none)“

解决方法: 更新pip 版本

python -m pip install --upgrade pip

2. 报错” 

error: subprocess-exited-with-error

  × python setup.py egg_info did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [6 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "<string>", line 36, in <module>
        File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
        File "C:\Users\wuxiu\AppData\Local\Temp\pip-install-2gk4heb8\conda_724d148b12eb4dfc9dd57aab1791b7c0\setup.py", line 32, in <module>
          from conda._vendor.auxlib import packaging  # NOQA
      ModuleNotFoundError: No module named 'auxlib'
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: metadata-generation-failed

× Encountered error while generating package metadata.
╰─> See above for output.

note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
hint: See above for details.“

上网百度,看到一个问题 installation - I cannot install conda in python - Stack Overflow但是没有借鉴意义,看了一下具体的报错原因,具体上图报错红色字体,用指令

pip install auxlib

再次运行 pip install conda 完成。 

参考

1. virtualenv与 conda关系,refer to ​​​​​​(12条消息) conda与 pip 和 virtualenv关系理解_墨理学AI的博客-优快云博客

2. 化学结构式python库Rdkit安装,refer to  RDKit介绍及使用 - 知乎 (zhihu.com),官网介绍refer to 安装指南 — RDKit 中文教程 2020.09 文档 (chenzhaoqiang.com)

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### 如何在 Anaconda 中创建和管理 Python 虚拟环境 #### 创建虚拟环境 通过 `conda` 命令可以轻松创建一个新的虚拟环境。以下是具体方法: 运行以下命令来创建一个指定名称的新虚拟环境,并设置所需的 Python 版本: ```bash conda create --name myenv python=3.8 ``` 其中,`myenv` 是新虚拟环境的名字,而 `python=3.8` 表示在这个环境中使用的 Python 的版本[^1]。 #### 列出所有已有的虚拟环境 为了查看当前系统上所有的虚拟环境列表,可执行如下命令: ```bash conda env list ``` 或者更简洁的方式: ```bash conda info --envs ``` 这将显示所有可用的 Conda 环境及其路径[^3]。 #### 激活与停用虚拟环境 激活某个特定的虚拟环境(比如上面创建的 `myenv`),使用下面这条指令: ```bash conda activate myenv ``` 当完成工作后想要退出当前活动中的虚拟环境,则只需简单输入: ```bash conda deactivate ``` #### 删除不需要的虚拟环境 如果不再需要某些旧版或无用的虚拟环境,可以通过此命令将其删除: ```bash conda remove --name myenv --all ``` 这里同样替换掉 `myenv` 成实际要移除的那个环境名即可[^2]。 #### 安装/卸载包至虚拟环境中 对于已经处于活跃状态下的目标虚拟环境下,可以直接添加新的库文件进来支持项目开发需求;当然也能够随时把不必要再保留下来的第三方模块给清理出去。 - **安装** 使用 `conda install` 或者 `pip install` 来引入所需软件包: ```bash conda install numpy pandas matplotlib ``` 或者 ```bash pip install requests beautifulsoup4 flask ``` - **卸载** 同样地,采用对应工具来进行操作: ```bash conda remove numpy pandas matplotlib ``` 或者 ```bash pip uninstall requests beautifulsoup4 flask ``` 以上就是关于如何利用 Anaconda 工具链高效便捷地构建独立隔离型别的 Python 运行时实例以及相应资源调配技巧。
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