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Ubuntu中通过Anaconda配置python环境
2021-01-12 13:54:04

一、Anaconda简介

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学

包及其依赖项。Python语言的执行,需要python解释器和python包文件集合(lib)。

Anaconda用来解决python2和python3不兼容、在切换使用需要切换环境变量的问题,还有

不同python程序运行的时候需要特定的环境的问题。

二、Ubuntu下Anaconda的安装

1、官网下载资源,可以通过迅雷下载,还是蛮快的。

Anaconda Python/R Distribution - Free Downloadwww.anaconda.com图标

2、命令行安装:

sh Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh 

长按ENTER阅读完条款

回答yes

此处确认安装位置,确认无误后,单击ENTER进入安装。此处安装时间会较长。

单击yes,然后就完成了安装。

3、安装完成之后,执行conda命令报错

这是未环境变量的问题,执行命令:

echo 'export PATH="/home/fjyy/anaconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc

问题解决,环境变量设置成功了,接下来就可以用Anaconda来创建多个独立的python环境了。

base指Anaconda自带的python环境

4、虚拟环境的管理

conda create -n tensorflow python=3  # 系统自动匹配高的python版本下载
# 该命令为建立一个名为tensorflow的虚拟环境
conda activate tensorflow  # 激活虚拟环境
conda deactivate #退出虚拟环境
conda remove -n tensorflow --all   #删除虚拟环境
conda list   #查看安装的包
conda install urllib3  #安装包
conda install scrapy==1.3  #安装指定版本的包
conda install -n tensorflow scrapy #在tensorflow环境安装scrapy包

# 删除包
conda remove urllib3
# 查看当前存在的虚拟环境
conda env list

# conda环境克隆
conda create -n tensor222 --clone tensorflow  
conda create -n BBB --clone ~/path # 跨计算机克隆

5、共享环境

让其他人安装你的代码中使用的所有包,并确保这些包版本正确

conda env export > environment.yaml   #保存为yaml文件

此时,环境会被保存在environment.yaml文件。此时,再需要在不同机器、同服务器不同端口创造一样的环境时,执行下面的命令就可以复现。

conda env create -f environment.yaml

注意:此时只能安装原来环境中用conda install等命令直接安装的包,不包括pip安装的包。

执行下面命令:

pip freeze > requirements.txt   # 把pip安装的导出到requirements.txt

# 在新环境中  使用pip安装
pip install -r requirements.txt

在将代码上传到GitHub时,尽量把environment.yaml和requirements.txt上传,以方便于其他用户开发。

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学习python的日常记录
创建时间:2020-06-18 19:59:59
人生苦短,我用python
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