1.Python环境 Python解释器--Python.exe Python包集合--Lib,包括自带包和第三方包 2.Anaconda--一个科学计算环境,Python的发行版本 包括了Conda--包和虚拟环境管理工具 3.Conda的使用(环境管理) # 创建一个名为learn的环境,指定Python版本是3.6 conda create --name learn python=3.6 # 激活某个环境 activate python34 # for Windows source act

python多版本以及各种包管理 python 包管理 各个版本 python版本管理 由于Python有2.x和3.x两个大的版本,而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同(如flask1.x),这使得若干个工程开发同一台主机上完成比较麻烦(工程不是由一个人来完成,不同人的配置版本也不尽相同,为了所有开发人员能成功开发,就必须使得开发环境的一致,而一个人可能参与若干个工程开发). pyenv 管理 Python 的版本. virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本(或者说

第一章 - Python 环境搭建 操作系统准备 准备Linux最小系统即可. 如果在虚拟机中克隆,MAC地址会变. 这里使用CentOS 6.5+ Pyenv 安装 安装git yum install git -y 安装Python编译依赖 yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel sqlite-devel readline-devel zlib-devel bzip2-devel 创建用户python useradd pyt

1,查看系统的版本  Uname –r 2,安装git 等依赖库 yum install git yum install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel 3,安装python虚拟环境pyenv mkdir ~/.pyenv git clone git://github

http://blog.csdn.net/vencent7/article/details/76849849 自己一直用的 pyenv 和 pyenv-virtualenv 管理不同的 python 环境.昨天朋友推荐我安装一个 Anaconda(通过官网下载安装带有图形界面Anaconda Navigator 的版本,并非通过 pyenv 安装),结果安装之后似乎与原来的 pyenv 不太兼容,在网上搜了一下,有遇到类似情况的:https://stackoverflow.com/questio

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon

经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存.pyenv就是这样一个Python版本管理器. 安装pyenv git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/

pyenv简介——Debian/Ubuntu中管理多版本Python MAY 21ST, 2016 12:00 AM | COMMENTS pyenv是管理Python版本的工具,它支持在多个Python版本间切换. 一.安装pyenv 1 git clone https://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv 将PYENV_ROOT和pyenv init加入bash的~/.bashrc(或zsh的~/.zshrc) 1 2 3 echo 'export PAT

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

转自PeterYuan   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

Anaconda入门教程 [TOC] Anaconda是什么 Anaconda附带了 conda.Python 和 150 多个科学包及其依赖项.应用程序 conda 是包和环境管理器.Anaconda 的下载文件比较大(约 500 MB),因为它附带了 Python 中最常用的数据科学包.如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用 Miniconda 这个较小的发行版(仅包含 conda 和 Python).但你仍可以使用 conda 来安装任何可用的包,它只是自身没有附带这些包

安装Pyenv curl -L https://raw.githubusercontent.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash 即可下载并安装pyenv 安装完成后,根据提示将如下语句加入到 ~/.bashrc 中: export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"eval "$(pyenv

1.pyenv安装 #下载安装脚本curl https://pyenv.run | bash #添加环境变量 echo 'export PATH="/root/.pyenv/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >&

致python初学者:Anaconda入门使用指南 http://python.jobbole.com/87522/ Anaconda使用总结 http://python.jobbole.com/86236/ 库 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pythone

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

相信大多数 python 的初学者们都曾为开发环境问题折腾了很久,包管理和 python 不同版本的问题,特别是 window 环境安装个 scrapy 各种报错 ,使用 Anaconda 可以很好的解决一些不必要的学习成本. Anaconda 概述 Anaconda 是一个用于科学计算的 python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与虚拟环境管理的功能,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.可以使用 conda 来进行

目录 Table of Contents 1. 安装pyenv 2. 安装Python 3.0 使用python 参考 Table of Contents 经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存.pyenv就是这样一个Python版本管理器. 1. 安装pyenv $

经常遇到这样的情况: 系统自带的 Python 是 2.6,自己需要 Python 2.7 中的某些特性: 系统自带的 Python 是 2.x,自己需要 Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个 Python,但又不能影响系统自带的 Python,即需要实现 Python 的多版本共存.pyenv 就是这样一个 Python 版本管理器. 安装 pyenv 在终端执行如下命令以安装 pyenv 以及几个插件: $ curl -L https://raw.githubuserconten

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

一.前言 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. 二.Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Window