在前面的几篇中，介绍了webpack的大部分使用方法，使用其实就是为了上线，牵扯到生产环境，就会出现新的问题，比如：
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
Linux 中的各种指令本质上是 /usr/bin/ 目录下的一个个可执行程序，和我们自己编写的可执行程序没有任何区别：
Conda是广为熟知的包管理器和虚拟环境管理器。最近我在Github上找到一个项目花费了3天时间在服务器A上，配好了环境并跑通了模型，但由于服务器A短时间我用不了，于是自己就在另一台服务器上配环境，无奈配了一天也还是没配好，索性就上网了解到了 Conda 环境迁移的几种方式，结果就是 工作效率火箭式的上升，开心到飞起鸭。
今天我们来聊聊webpack中注入环境变量的各种姿势，或者你会觉得注入环境变量通过命令行注入不就可以了吗？
PATH=”PATH:/my_new_path” (关闭shell，会还原PATH)
我们以前windows跑.net Framework程序的时候，发布，自己乖乖的替换程序；备份，也是自己一个一个的重命名备份；回滚，发布遇到问题的回滚更是不用说了；运维很是怕我们 这些用windows的啊；
virtualenv可以搭建虚拟且独立的python环境，可以使每个项目环境与其他项目独立开来，保持环境的干净，解决包冲突问题。
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：
我们在使用Python进行数据分析时，很多时候都在解决环境搭建的问题，不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题，本文就将基于笔者自己摸索出的经验，以geopandas环境的搭建为例，教你使用conda+jupyter轻松搞定环境的搭建、管理与拓展。
系统中的多个python混用会导致$PYTHONPATH混乱，或者各个工程对于package的版本要求不同等等情况。有一个简单的解决方案就是用virtualenv来隔离多个python，其本质只是实现隔离不同python中$PYTHONPATH的路径，当然也可以衍生到隔离多个$PATH。
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
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境，那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
接手之前切换各环境采用手动修改代码的方式，比较繁琐容易漏改出错且不利于后续人员维护代码，非常影响开发体验。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
我们在使用Python进行数据分析时，很多时候都在解决环境搭建的问题，不同版本、依赖包等问题经常给数据科学工作流的搭建和运转带来各种各样令人头疼的问题。
Linux是一个多用户多任务的操作系统，可以在Linux中为不同的用户设置不同的运行环境，具体做法是设置不同用户的环境变量。
关于对开发环境和生产环境做不同的webpack配置。 git仓库：webpack-demo 1、缘起 这章我们要做下环境打包的一个区分啊，通过上面很多章的了解学习以后，我们知道，webpack.config.js仅仅这一个配置文件已经不能满足我们的需求了，因为开发环境和生产环境配置的内容是不一样的，有这么些异同： mode模式，生产环境需配置为developmet，开发则设置为production; devtool的souremap； devServer，开发环境需要配置跨域代理转发，而生产
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
在使用PySpark进行开发时，由于不同的用户使用的Python环境不同，有基于Python2的开发也有基于Python3的开发，这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
昨天在听完生信技能树关于环境变量的课以后生信入门课-2021第7期，醍醐灌顶，又去鸟叔的书里翻了翻，趁我现在还记得，抓紧把笔记做下来，所以本期介绍环境变量。
已解决：（paddleocr导包报错）ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle’
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。
我们写代码时，一般会先在自己电脑上进行开发，然后把代码部署到服务器上。如果一段代码涉及到读写数据库，或者访问某些其他的线上服务接口，那么在开发时，为了不影响线上环境，我们一般会把测试环境的数据库和线上环境的数据库分开。
在某些情况下，你不用覆盖已有的PYTHONPATH，只需要在开头或结尾加上新的路径即可。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
Laravel在启动时会加载项目中的 .env文件。对于应用程序运行的环境来说，不同的环境有不同的配置通常是很有用的。 例如，你可能希望在本地使用测试的 Mysql数据库而在上线后希望项目能够自动切换到生产 Mysql数据库。本文将会详细介绍 env 文件的使用与源码的分析。
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。里面的环境是分离开的，需要用到什么环境可以进行切换，如同虚拟机一样。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
实际开发中，应用程序通常需要部署到不同的运行环境中，例如 开发环境、测试环境、生产环境等。
之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦，而且还特别容易配置错误，特别还有CUDA和cudnn版本的对应也特别容易搞错，但是利用anaconda安装配置pytorch和paddlepaddle环境的时候会自动帮我们配置好cuda和cudnn。这篇博客就是针对小白的保姆级深度学习的环境配置教程
在开发python应用程序的时候，系统安装的python3只有一个版本：3.4。所有的第三方的包都回被pip安装到python3的site-packages目录下。
1 前言 由于Python的版本众多，还有Python2和Python3的争论，因此有些软件包或第三方库就容易出现版本不兼容的问题。 通过 virtualenv 这个工具，就可以构建一系列 虚拟的Python环境 ，然后在每个环境中安装需要的软件包(配合 pip 使用)，这一系列的环境是相互隔离的。作为一个独立的环境就不容易出现版本问题，还方便部署。 2 安装 pip install virtualenv 3 virtualenv的基本使用 3.1 创建虚拟环境 virtualenv venv window
内容： 惰性求值 （Lazy evaluation） 复制-修改机制 （Copy-on-modify mechanism） 词法作用域 （Lexical scoping） 环境 （Environmen
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
上篇我们已经配置好了本地开发服务器，但是配置的相对比较凌乱，一个文件中有些是开发时用到的配置，有些是生成时用到的配置，有些是开发和生成都要用到的配置，所以我们这里把环境分为3个环境
环境变量（environment variables）一般是指在操作系统中用来指定操作系统运行环境的一些参数，如：临时文件夹位置和系统文件夹位置等。
题外话：最近面试一直被问到作用域链的问题，所以还是要深入透彻的学习一下这两个概念。
一个项目里总会有很多配置文件，有配置文件是好事，说明项目灵活，但是有的配置文件需要区分不同的环境，即不同的环境，配置文件里的值会有区别，我们需要根据环境的变化来修改配置文件中的值，这样就很不爽了。
在自定义安装软件的时候，经常需要配置环境变量，下面列举出各种对环境变量的配置方法。
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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。
Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型。那到底是什么，可能还不是太理解，通俗讲就是可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
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