PyMol是一个类似于VMD的分子可视化工具，也是在PyQt的基础上开发的。但是由于其商业化运营，软件分为了教育版、开源版和商业版三个版本。其中教育版会有水印，商业版要收费，但是官方不提供开源版本的安装方法。按照参考链接1的内容，可以在Windows系统上面安装一个开源版本的PyMol，但是该发行版只有Windows平台的编译包。所以如果需要在Linux上安装PyMol，就只能在Github上面下载源码进行编译构建。
前言： 对于深度学习来说，各种框架torch,caffe,keras,mxnet,tensorflow,pandapanda环境要求各一，如果我们在一台服务器上部署了较多的这样的框架，那么各种莫名的冲突 会一直伴随着你，吃过很多次亏之后，慢慢的接触了Anaconda，真的是很爽的一个功能，来管理环境配置。我们进行tensorflow安装的时候，还是使用Anaconda，鉴于国内墙太高 ，我们使用了Tsinghua的镜像文件，清华大学的Anaconda介绍地址见：https://mirror.tun
如果你已经尝试了100种错误方法，恭喜你，找到家了。这个是99.9%能保证成功的安装方式。如果你第一篇就看到这个，更加恭喜你，你少走了一万里弯路！
我们已经多次强调了，之前推荐的清华大学镜像可能是人满为患，大家需要自己机智一点哦。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
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：
Conda 中包含的软件越来越多，而且软件的不同版本都保留了下来，软件的索引文件越来越大，安装一个新软件时搜索满足环境中所有软件依赖的软件的搜索空间也会越来越大，导致solving environment越来越慢。
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了，足足有5G左右，我的云服务器才40G硬盘，实在是玩不起呐。
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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
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：
在 Linux 系统中安装 conda 环境可以为您提供便捷的 Python 环境管理和包管理功能。本教程将详细介绍在 Linux 系统中安装 conda 的步骤。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh安装minicondabash Miniconda3-py39_4.9.2-Linux-x86_64.sh sh是脚本，类似软件安装包，需要运行bash 开始安装。安装过程会出现很多版权信息，可按q跳过，有提示需要按enter的地方要按enter，遇到问题回答yes。最后出现“Thank you for installing Miniconda3 ！”说明安装成功。
我们在安装完conda后，自动会创建一个名为base的基础环境，后面的*号说明我们目前处在这个环境中。
现如今，Python的应用愈来愈广泛，且对于常用的发行版Linux操作系统来说一般都会预装Python环境，这给Python学习者带来了福音，因为在Windows操作系统上安装Python环境还需要配置各种环境变量。但是Linux环境下也会存在一些问题，比如Linux系统默认的Python版本一般为2.7，而如今的发行版已经到了3.9，因此能够在操作系统上简单地完成不同Python发行版的的切换十分必要。本文主要介绍一种以Ubuntu为例在Linux上的使用conda对Python版本进行控制的方法。
Linux的应用商店—CONDA 在Linux系统如何下载数据分析所需要的软件？答案：用conda。conda最Linux系统方便快捷的软件下载器，没有之一。它的作用就相当于App store，90%以上的软件都能搜到，一键安装。日常生信使用小而精的Miniconda即可 ------微信公众号：生信星球图片Conda的下载Being/Google搜索“miniconda 清华”图片进入https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/，可以看
Anacodna相关操作 下载安装以及切换镜像 #下载和安装anaconda wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh #切换到清华源,加快下载速度 wget https://tuna.moe/oh-my-tuna/oh-my-tuna.py python oh-my-tuna.py conda
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：
2.看样子是 64 位的，然后去找miniconda for Linux 64的最新版本，顺利下载到了 biosoft 目录下
wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86\_64.sh
在长长的列表里，往下翻（或者用ctrl+f搜索关键词miniconda3-latest）找到：Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh找到之后右键，复制链接地址用wget -c进行下载
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今天学习的是linux环境下的软件安装，因为花花老师的教程特别棒，所以操作上基本没出现特别难的地方。
Conda类似于Linux的应用商店，一个方便的软件管理工具，适用于生物信息学软件，建议使用Miniconda
Python在气象与海洋领域的应用愈发广泛，特别是其拥有众多的第三方库避免了重复造轮子，使得开发速度较快。但是官方提供的Python仅包含了核心的模块和库，为了完成其他任务，所需的第三方模块和库需要另行安装，这个过程往往较为繁琐。
选择对应的64位，.sh是脚本文件后缀；注：64-bit（x86_64）、32-bit(x86)
在本机开发完程序后，需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行，或者分发给其余同事，经常会遇到第三方库管理，或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致，例如有时候需要tensorflow 1版本，有的时候希望用最新的2.3版本，这样导致了运行环境的管理复杂度，对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点，通过不同的env解决环境配置问题。
Anaconda是最受欢迎的python数据科学和机器学习平台，用于大规模数据处理，预测分析和科学计算。Anaconda发行版附带了1,000多个数据包，conda命令行工具和Anaconda Navigator的桌面图形用户界面。
D2说了Linux和Windows一样是个操作系统，那我们装完Windows以后干嘛了？是得整点我们用得上的软件吧？那我们当时不就是先整一个软件管家，然后什么浏览器、WPS、微信...咔咔咔就安上了，这样以后我们的电脑才能用了不是？所以我们要用服务器光有Linux光杆司令不行啊，我们得给他上装备啊。好，这时候就不得不请conda出山了，你可以把conda理解为Linux上的软件管家，有了它我们才能下载其他我们需要的软件噢~
序 Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anacon
添加环境的指令。-n是--name的意思，python代表软件是基于python开发，其他的不用管
基于阿里云服务器召唤出Linux后，接下来我们需要给Linux上装备，本节主要介绍，如何在Linux中安装软件
命令：wget 接刚才复制的下载链接，下载网页上的Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh脚本文件
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
接下来 使用conda安装aspera，新建download子环境，然后在该环境下面安装指定软件 ，就可以高速下载 不同 数据集的fastq文件 ，代码如下：
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
一直对linux有种莫名的恐惧感，或许是对于这种不能直接眼见为实的的操作有种害怕的感觉吧。但实际操作起来后，发现和R语言的操作非常类似，并且操作中积极暗示自己这种不可怕，很简单，居然出乎意料的好用。至少，今日的操作中相比很久前自学Linux的感觉截然不同，不得不说，一定要学会Tab键，可以改变心态！
在minicondon 清华镜像网站中下载最新的miniconda版本https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh
会在当前用户目录下创建 .condarc 文件，可以查看更换源前后该文件内容的变化
在https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/
anaconda=miniconda+150 high quality packages=conda+Python+base packages
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。
Mamba 可以使用 Mambaforge 方法和已有 Mini/conda 的方式安装，官方推荐的是前面一种，即使用 Mambaforge 进行全新安装。
最近整理系统时将之前的Anaconda环境全部删除，在重新安装时由于网络连接问题导致很多包和环境无法顺利安装。便想着将所用包全部下载下来，然后通过本地安装，这样以后会方便很多，下面就是关于如何使用conda自定义通道。
输入 uname -a 查看服务器是多少位的（查看过后是x86_64即64-bit） 进入biosoft cd biosoft wget 下载链接https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
今天是学习的第三天重点学习Linux环境下软件的安装，开始用我不怎么灵光的脑子努力学习，哈哈哈~
Miniconda是什么？ 要解释Miniconda是什么，先要弄清楚什么是Anaconda，它们之间的关系是什么？ 而要知道Anaconda是什么，最先要明白的是搞清楚什么是Conda，参考：Conda简单教程。 一言以蔽之，Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具，Anaconda是一个带有Conda工具的软件包（附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包），而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代，默认只包含了Python和Conda。 也就是说，安装了Miniconda，就可以直接使用Python和Conda了。
Conda用于管理Python的软件包，功能强大，涵盖许多领域。在生信领域，应用最多的是Miniconda。是最方便最快捷的软件下载安装工具。
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