python学习之路(一) python环境准备及anaconda虚拟环境

本文详细介绍如何安装Anaconda,并提供了管理包、创建虚拟环境、使用pip安装包等实用技巧。此外,还介绍了如何通过虚拟环境隔离不同项目的依赖,确保项目间的独立性和稳定性。

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1、安装anaconda

安装Anaconda

Anacond下载程序链接: https://www.anaconda.com/download/ 。

如果计算机上已经安装了 Python,这不会有任何影响。Anaconda使用自己附带的Python。选择 Python 3.6 版本(python3.6是我写这篇文章时用的版本,你也可以根据具体需要选择其他版本)。如果是 64 位操作系统,则选择 64 位安装程序,否则选择 32 位安装程序。在安装期间同意Anaconda建议的对你的环境变量path的修改,完成安装后,打开Anaconda Prompt,可以进入Anaconda命令行模式。在其中执行 conda list,可以看到随Anaconda安装的包及其版本。

安装完成之后的主要应用程序:

Anaconda Navigator:用于管理环境和包的 GUI

Anaconda Prompt 终端:管理环境和包的命令行工具

Spyder:面向科学开发的 IDE

在安装完成之后,可以通过如下命令对包进行更新:

conda upgrade --all

2、管理包

Anaconda安装完成之后,可以通过命令conda install安装所需要的包。比如:安装numpy包 用如下语句

conda install numpy               #conda install  [_package_]: 安装某包;

当需要安装多个包时,可以执行类似这样的命令:如下同时安装numpy和pandas

conda install numpy pandas         #conda install  [_package1_] [_package2_]:安装某些包;

Python的不同包之间可能存在依赖关系,通过conda安装过程中,它会为我们解决所有依赖问题,将要安装的包所依赖的其它包也一并进行下载和安装。

如果需要指定安装某个特定版本的包,可以执行类似如下命令:

conda install numpy=1.20

可以使用命令conda remove [_package_]方式删除指定的包。

3、PIP提取安装包和迁移
 导出安装的库到requirements.txt
  pip freeze > requirements.txt
 导入requirements.txt中列出的库到系统
 pip install -r requirements.txt

4、pip安装本地包
pip install C:\Users\xxx\Desktop\scikit_learn-0.18.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

5、快速安装pip包
pip install [_package_] -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 从豆瓣这边的镜像去安装库。

pip install [_package_] -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 
例如:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy,从清华这边的镜像去安装numpy库。

6、创建Anaconda虚拟环境
Anaconda虚拟环境

Anaconda可以通过虚拟环境来隔离不同项目对于包版本的不同需求。
可以通过命令conda create -n env_name packages 来创建虚拟环境。
比如如下命令创建了一个名为env1的虚拟环境,并在其中安装numpy:

conda create -n env1 numpy

创建环境时,可以指定环境中使用特定版本的Python,比如,
如下命令创建了一个使用Python2的名为py2的虚拟环境:

conda create -n py2 python=2

列出和进入环境

可用通过conda env list 命令列出当前机器上已经创建的虚拟环境:

 

在MacOS/Linux上,执行source activate env_name命令,即可进入名为env_name的虚拟环境中。
在Windows上,需要执行的命令是activate env_name。当需要离开虚拟环境时,MacOS/Linux中执行source deactivate,在Windows上,执行deactivate。
当我们在虚拟环境当中,同样也可以使用conda install命令来安装虚拟环境中所需要的软件包。

7、删除环境

使用以下命令,删除名为env_name的虚拟环境:

conda env remove -n env_name

 

注:安装额外的包,可以在https://www.lfd.uci.edu/~gohlke~/pythonlibs/这里找,可以针对目前python的版本 python.xxx 的[xxx_x].whl文件,并且通过pip instal [xxx.x].whl命令进行安装。

 

 

 

 

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