conda包管理器可以创建,导出,列出,移除以及更新python环境,而且python环境可以使用不同版本的python,并且安装不同的安装包。在每一个环境之间进行切换称为激活环境。你也可以和别人共享环境文件。
miniconda 官网:https://conda.io/miniconda.html anaconda 官网: https://www.anaconda.com/download/#macos
一、Conda配置1.Path配置2.Anaconda prompt配置3.Anaconda Navigator二、Python2与Python3切换1.Anaconda切换2.Pycharm切换
Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
最近有粉丝询问关于Python虚拟环境的一些操作,刚好平时也会涉及到这方面的使用,那么今天咱们就来简单介绍一下吧。
前面虚拟环境是安装在一个Python解释器下的,如果想使用不同版本的Python环境该怎么创建呢?这个时候miniconda就派上用场了。Miniconda可以在创建虚拟环境时指定安装不同版本的Python解释器。
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器:
wget -c https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 下载miniconda安装包
# 列出所有虚拟环境 conda env list # 创建虚拟环境 conda create -n name python=3.6 # 删除虚拟环境 conda remove -n name # 进入虚拟环境 source activate name (或者 conda activate name) # 退出虚拟环境 source deactivate (或者 conda deactivate)
最近(2019-05-08 )很多人反映conda镜像挂掉的问题,所以我有必要给粉丝测试一下:
如果不想每次退出然后进入,直接切换环境也可以这样source activate:
Conda包管理系统 Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包,一键式安装,解决Python包安装的痛苦。但后来发现,其
在尝试各种项目的时候,比较烦人的问题就是环境配置问题,然而更烦人的就是在你做一个个项目的时候,突然发现以前可以正常运行的代码挂了。
即创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。其中,your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
为了创建一个新的环境, 需要使用 create 命令, 后面跟上你想要创建环境的名字:
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打开你的Jupyter Notebook,查看界面是否已经可以选择firstEnv作为新的环境。
在path环境变量 添加下面三个目录 D:\mysoft\anaconda3\Scripts; D:\mysoft\anaconda3; D:\mysoft\anaconda3\Library\bin; 其中D:\mysoft\anaconda3 为安装目录
很高兴,随着Esri ArcGIS API for Javascript对3D的越来越支持,新推出了Python API的,其提供了丰富的地图可视化与分析以及Portal管理的接口,支持Portal的迁移,地图可视化与分析等;本文主要讲述其运行于Notebook之上,实现了代码级的共享与协同工作。
anaconda # 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
安装部分 准备工作 下载各平台对应的安装包,各平台安装包下载链接如下: Windows macOs Linux 安装过程 安装过程在此不给出具体过程,可参照官方给出教程,各平台对应教程如下: Windows中Anaconda安装教程 macOS中Anaconda安装教程 Linux中Anconda安装教程 常用命令 查看安装版本 conda --version 查看帮助信息 conda --help conda -h 卸载conda # Linux/macOS conda -rc ~/anaconda3 查
我安装的是 anaconda 环境,所以直接打开 anaconda prompt 工具, pip install tensorflow 直接安装。
Hyperledger目前只支持2.7,但是3.6明显对编码解析更好。 所以只好找个快速切换版本的办法了。。。
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
原文链接 Linux下创建 Anaconda创建虚拟环境: conda create -n myroot Linux下激活环境: source activate myroot myroot为用户名,可以自己定义 回到原来的环境: source deactivate myroot 删除虚拟环境: conda remove -n myroot --all Windows下创建 Anaconda创建虚拟环境: conda create -n myroot python=3.5 myroot为自己定义的环境名称,对
Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包,https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
-添加镜像源:conda config -add conda config --show
【注意】TensorFlow在Windows仅支持python3.5以上的版本,所以下载Anaconda3
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
Conda是一个非常好用的工具,既可以管理packages,也可以管理和下载软件,还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包,miniconda是精简版。做生信常常用的一些包只支持老版本的R,一些新开发的包又只支持最新的R,这里我们用conda建立多个版本的R环境。 conda的安装: 下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/ https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
2017年生信宝典发布了Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法,现在根据使用经验做一些更新,主要是增加了conda环境的复制、导入和导出功能。最开始是为了培训时,学员更方便搭建流程引入的,现在分享出来,方便更多人使用。
Anaconda也自带一个包管理工具conda,并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda:
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
一、关于Anaconda python中有很多包,类似于java中的jar包,java中用maven、gradle来管理依赖的jar包,而在python中类似的工具就是anaconda(当然还有其它工具,但anaconda/conda比较流行)。直接到官网 https://www.anaconda.com/download/#macos 下载安装文件,一路next即可。安装完成后,一般会在 ~/anaconda/bin 下生成很多可执行的命令。 二、启动jupyter-notebook 进入anacond
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R
本文介绍使用conda管理anaconda Python环境的相关命令。 conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n:name 表示新环境名称 python:使用python版本 –clone:从现有环境复制而来 删除环境 conda remove -n env_name --all 查看环境 conda env list 或 conda info -e 激活环境 cond
备注:docker运行的操作系统,推荐为Linux,windows,macOS系统下docker可能部分功能(网络)不能正常运行
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
Python2和Python3之间存在较大的差异,并且由于各种原因导致Python2和Python3长期共存。我们在使用的时候,可能会遇到不同的Python版本问题或者是Python工作环境的切换问题。这里介绍pyenv、virtualenv、conda、venv,pyenv用于管理不同的Python版本,virtualenv、conda以及venv管理不同的工作环境。
在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用:
Conda 是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与 Anaconda 和 Miniconda 一起发放。
(1)GPU加速型实例安装NVIDIA GPU驱动及CUDA工具包:https://support.huaweicloud.com/usermanual-ecs/zh-cn_topic_0149470468.html#ZH-CN_TOPIC_0149470468__section1034245773916
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
0.导语1.pycham1.1 环境配置1.2 项目文件夹1.3 底部窗口2.Anaconda2.1 Conda配置2.2 py2与py3环境切换3.Jupyter3.1 启动及配置3.2 Jupyter常用操作
使python环境拥有独立的包,避免污染原本的python环境。为不同的项目创建不同的环境可以避免安装的库过于庞大和相互干扰。
最新 Anaconda 中,默认安装 Python 3.8.3,因为某些原因需要使用 Python 3.7
此时,可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base,就代表退出了虚拟环境
Flask_RESTful_API_py35 使用 anaconda 工具来制作虚拟环境 conda create --name Flask_RESTful_API_py35 python=3.5 To activate this environment, use: source activate Flask_RESTful_API_py35 To deactivate an active environment, use: source deactivate 安装 flask con
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