python虚拟环境 Anaconda & virtualenv

最新推荐文章于 2024-10-26 22:55:42 发布

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本文深入探讨了Python环境管理的多种方法，包括使用Anaconda、virtualenv和pyenv进行版本和包管理，以及如何创建、激活和退出虚拟环境。特别介绍了在科学计算中常用Anaconda的便利性，以及在不同项目中维护独立Python环境的重要性。

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一入python深似海，真是遇到一山移一山啊！

文章目录

- - python虚拟环境 Anaconda & virtualenv
  - - 1. Anaconda
    - 2. virtualenv

python虚拟环境 Anaconda & virtualenv

由于Python有2.x和３.x两个大的版本，而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同
pyenv 管理 Python 的版本。
virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本（或者说 Python 项目的执行环境）管理。
不过现在pyenv-virtualenv集成了virtualenv功能，总体上，使用pyenv即可。
anaconda 和virtualenv整体差不多，不过它更加集中于科学计算方面的内容，所以许多科学计算包可以通过anaconda来进行管理。
Anaconda是python的发行版，将python和许多常用的package打包，方便使用。
virtualenv是第三方包可以创建管理虚拟环境。

1. Anaconda

Anaconda作为Python的一个发行版，下载安装简单，点击此处进入官网下载相应的版本，安装即可。
Anaconda提供了一个强大的conda工具，用以包管理和环境管理，包管理与pip类似；环境管理则与许多第三方虚拟环境管理包工具类似。

# 1.创建指定python版本的环境
conda create --name python3.5 python=3.5
# 2. 激活环境，windows环境不加source
source activate python3.5
# 3.退出环境
source deactivate

2. virtualenv

virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具，通过pip就可以轻松安装。下面介绍virtualenv的安装使用。

# 1.安装virtualenv
pip install virtualenv

一旦成功安装 virtualenv，运行 shell 创建自己的环境。我们通常会创建一个项目文件夹myproject，其下创建 env 文件夹，该文件夹就是一个虚拟的 Python 环境，同样的，我们可以使用 -p 参数来改变 python 的版本，默认情况下，virtualenv 会优先选取它的宿主 python 环境。

# 2.创建虚拟环境，指定python版本
mkdir myproject
cd myproject
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 env
# 3.激活虚拟环境
. env/bin/activate
# 4.退出虚拟环境
deactivate

在激活的虚拟环境中可以随意安装卸载python所需要的包，而不影响服务器中其他人所使用的python环境，非常方便。
安装tensorflow，pytorch：

 pip3 install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install --upgrade torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple