很多学习python的初学者甚至学了有一段时间的人接触到anaconda或者其他虚拟环境工具时觉得无从下手, 其主要原因就是不明白这些工具究竟有什么用, 是用来做什么的, 为什么要这么做, 比如笔者一开始也是不明白为啥除了python之外我还需要这么一个东西, 他和python到底有啥联系和区别, 为啥能用来管理python.
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包,执行显示的下载名命令:
Pycharm的安装 pycharm的下载地址: 网上很多的下载说明,这里就不再赘述,下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可,完成安装。
经历了装软件的头疼阶段后,终于搞明白Anaconda,python,Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
本课程用到的Python版本都是3.x。要有一定的Python基础,知道列表、字符串、函数等的用法。 Python爬虫、数据分析、网站开发等案例教程视频免费在线观看
Python虚拟环境是一种用于隔离Python项目的独立环境。用于隔离不同项目的依赖关系。它允许你在同一台计算机上管理多个项目,每个项目都有自己独立的Python运行环境和依赖项。通过创建虚拟环境,你可以在同一台计算机上同时管理多个项目的不同依赖库和版本,避免它们之间的冲突。
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
是一个安装、管理python相关包的软件,还自带python、Jupyter Notebook、Spyder,有管理包的conda工具,非常有用。
新手在刚刚开始数据科学的学习时会遇到很多问题,而往往最简单的问题也最容易犯错。其中,搭建一个好的工作空间将让你避免很多不必要的麻烦。关于这个问题,荷兰数据分析师 Christiaan Dollen 近日发表了一篇博文,在文中他分享了用 Visual Studio(VS)和 python 设置自己的数据科学工作区的经验,AI 开发者将全文编辑如下:
在现代的软件开发实践中,依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境,也使得我们能够轻松地跟踪和更新我们的项目所依赖的库。Python是世界上最受欢迎的编程语言之一,有着丰富的库和框架,这都得益于Python强大的包管理工具Pip。
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。
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候,要是想要同时搭建不同python版本的环境,就比较麻烦,很容易就出现冲突了,很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候,同事给我推荐了包管理以及环境管理神器:Anaconda。
项目开发一直在docker的虚拟环境上,遇到了一个问题,就是把虚拟环境的包删掉(rm -rf xxx)之后,再重新拷贝一个(跟原来包一模一样的文件夹)进去发现pycharm再也找不到这个包了,后来在同事的帮助下一步步的解决了这个问题:
pipenv 是Kenneth Reitz大神的作品,能够有效管理Python多个环境,各种包。过去我们一般用virtualenv搭建虚拟环境,管理python版本,但是跨平台的使用不太一致,且有时候处理包之间的依赖总存在问题;过去也常常用 pip进行包的管理,pip已经足够好,但是仍然推荐pipenv,相当于virtualenv和pip的合体,且更加强大。pipenv开源之后,在GitHub上有很高人气(截止于现在有9600多星)。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
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。
什么是 pip ?pip 是 Python 中的标准库管理器。它允许你安装和管理不属于 Python标准库 的其它软件包。本教程就是为 Python 新手介绍 pip。
Python安装包的命令有的easy_install, setuptools, 也有pip,distribute
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本,并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
Python PIP是一个包管理器,用于安装和管理Python的包。在本文中,我们将探讨如何使用Python PIP来安装和管理Python包。
Pip是Python的包管理工具,用于方便地安装、升级和管理Python包。在本文中,我们将深入探讨Pip的基本命令和使用方法,以便读者能够更好地利用这一强大工具进行Python开发。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
如果你是第一次接触python的环境管理,那你一定会头晕,因为有太多的环境管理工具包,多到你不知道该选择哪一个作为自己的python环境管理工具。
和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
“ 大家好哇!我们在前面介绍如何为python部署第三方包时提到,推荐优先使用conda命令进行安装。那么在今天呢,我们就来聊一聊为什么更推荐使用conda而不是pip命令。”
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:
我们在运行 Python 项目的时候经常会遇到一些版本问题,例如 A 项目依赖于 Django 1.5,而 B 项目又依赖 Django 2.0,而我们的系统却只有一个 Python 解释器,我们所有的包都被装在了 Python 安装目录的 site-packages 目录下,所以 Django 只能是某个特定的版本,所以这样就会导致运行的时候导致 A 或 B 项目出现兼容问题。为了解决这个问题,我们可能会使用 virtualenv 来为项目创建一套独立的 Python 运行环境,或者我们可能会使用 Docker 容器来实现不同项目的隔离运行,但总的来说,它们使用起来其实并没有那么方便。另外在进行 Python 包管理时,requirements.txt 这样的包依赖标识文件也显得很鸡肋,在某些情况下可能会带来一些麻烦。为了解决这些问题,一个更加使用方便的包管理工具诞生了,叫做 Pipenv,接下来就让我们一起来了解一下它的用法。
由于python2和python3在部分语法上不兼容, 导致有人打趣道:"Python2和Python3是两门语言" 对于初学者而言, 如果同时安装了python2和python3, 那运行pytho
因为直接在真实环境进行安装python的包会造成环境之间的污染,因此需要创建虚拟环境,原则上每一个项目都需要有一个独属于自己的虚拟环境
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包,Conda可以帮助我们创建虚拟环境,从而方便的应用于多个项目中。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
本文介绍了Python3中venv虚拟环境的使用方法,以及其优点。在Python3.3以上的版本中,通过venv模块可以创建虚拟环境,实现不同项目之间的环境隔离。虚拟环境可以用于创建和修改Python包,防止系统中出现包管理混乱和版本冲突的问题,同时可以用于不同的Python版本的开发环境。
版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处。 https://blog.csdn.net/u011054333/article/details/82892075
Python简单易用,功能强大,应用领域广泛,遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
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、pycharm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。
文章目录 介绍 安装 使用 包管理功能 环境管理功能 渠道管理 实例 介绍 开源包管理系统和环境管理系统 ,包括多种语言的包安装,运行,更新,删除,最重要的是可以解决包依赖问题 支持语言包括 Python,R,Ruby,Lua,Scala,Java,JavaScript,C / C ++,FORTRAN 支持在Windows,macOS和Linux上运行 Conda可以构建不同的环境,同时可以对环境进行保存,加载和切换操作 conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中
原文链接:https://robots.thoughtbot.com/how-to-manage-your-python-projects-with-pipenv 翻译者:Jiong 在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。 Ruby项目和Python项目处理之间的一个很大的区别就是管理依赖关系方式的不同。目前在Python语言中没有类似于Bundler或Gemfiles的东西,所
当你尝试从Conda环境中移除某个软件包时,有时你可能会遇到RemoveError: 'setuptools' is a dependency of conda and cannot be removed from的错误信息。这个错误表示setuptools是Conda的一个依赖项,不能从环境中移除。在本篇博客文章中,我们将详细解释这个错误的原因,并说明如何正确处理。
https://blog.csdn.net/dream_allday/article/details/60467131
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
在thoughtbot,我们用Ruby和Rails工作,但通常我们总是尝试使用最合适的语言或者框架来解决问题。我最近一直在探索机器学习技术,所以Python使用地更多。
pipenv 是 python 官方推荐的包管理工具,集成了 virtualenv、pyenv 和 pip 三者的功能于一身,类似于 php 中的 composer。
我本来也不想写这个文章的,只不过是这次换了新系统很多配置都没有用了。。。一败涂地哇。我现在什么也干不了,人生大好时间配了环境。。。
Python 虚拟环境主要是为不同 Python 项目创建一个隔离的环境,每个项目都可以拥有独立的依赖包环境,而项目间的依赖包互不影响
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
要搞清楚什么是虚拟环境,首先要清楚Python的环境指的是什么。当我们在执行python test.py时,思考如下问题:
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