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anaconda 虚拟环境和python自建虚拟环境
2024-10-31
Anaconda 虚拟环境的使用
目录 前言 1. 创建虚拟环境 2. 虚拟环境管理 3. Conda虚拟环境的包管理 前言 今天把anaconda进行了滚动更新,实体环境python版本也相应从3.6跟新到了3.7.但是问题来了,之前安装的很多包,如opencv,dlib,等等都找不到对应版本,尴尬.......通常很多东西都是逃避不过去的,迟早会遇到,那么开始对虚拟环境的学习---- 1. 创建虚拟环境 conda create -n env_name python=X.X 以下是我的运行过程 # root @ geoffr
创建conda虚拟环境以及python的virtualenv虚拟环境
我觉得我,嗯...可能脑袋里面有水 首先说一个,就是我电脑安装了conda2和conda3,原来怎么查看conda版本都是2,所以就没有创建虚拟环境 系统变量里面的path要改,总共有3个: D:\Anaconda3;D:\Anaconda3\Scripts;D:\Anaconda3\Library\bin; conda常用的命令 1)conda list 查看安装了哪些包. 2)conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3)conda update
jupyter notebook添加Anaconda虚拟环境的python kernel
之前在自己博客上写了一个如何通过自建配置文件,让jupyter notebook可以调用conda虚拟环境的python解释器. 今天介绍一种更加简单的方式,无需手动配置文件,利用ipykernel可以自动生成对应的配置文件,然后直接启动jupyter notebook即可,而且只需要在第一次使用的时候进行生成,之后可以直接使用. 例如,现在想创建一个虚拟环境名为py3,希望在jupyter notebook中可以直接选择py3这个kernel.命令如下 conda create -n py3
Anaconda创建虚拟环境并使用Jupyter-notebook打开虚拟环境
由于需要使用Tensorflow的1.xx的低版本,但是cmd下载一直报错没有解决,就想着用Anaconda,但是真实环境我已经装上Tensorflow2.0了不想换了,所以就想着再建一个python3.6的虚拟环境.不过这个过程还是比较曲折的,这篇文章把整个过程的操作和报错解决方法记录下来,以备后用.内容包括: 虚拟环境建立 添加虚拟环境到jupyter notebook 错误解决方法 建立Anaconda虚拟环境 以管理员身份运行Anaconda Prompt 输入以下命令: conda c
Python - Virtualenv 创建虚拟环境
Virtualenv 回到顶部 为了解决各个项目的共同依赖同一个环境,造成版本冲突等,virtualenv创建一个干净的环境,在这个环境下,进行Python项目的开发等,就成为一个个独立的项目,从而避免一系列麻烦,提升开发效率. 下面介绍在centos和Windows环境如何创建虚拟换. Centos下创建虚拟环境 回到顶部 1. 下载virtualenv pip install virtualenv pip install virtualenvwrapper # 备用 2. 创建虚拟环境 vi
Ubuntu系统在Anaconda中安装Python3.6的虚拟环境
原因:Anaconda的python版本是3.7的,TensorFlow尚不支持此版本,于是我们创建一个Python的虚拟环境以支持TensorFlow 创建tf环境 conda create --name tf python=3.6 #创建tf环境 激活tf环境 conda activate tf #激活tf环境 source activate tf #激活tf环境 #上述执行一个即可 退出tf环境 conda deactivate #退出tf环境 source deactivate tf #
python中的虚拟环境(在jupyter和pycharm中的使用)
1.通过anaconda新建虚拟环境 创建虚拟环境:conda create -n your_env_name python=3.6 激活虚拟环境:activate your_env_name(虚拟环境名称) 关闭虚拟环境:deactivate 例如:我新建的虚拟环境 air (1)在虚拟环境中安装jupyterlab 在虚拟环境中安装jupyter lab:conda install jupyterlab 更改工作目录:jupyter notebook --generate-config 会在
python虚拟环境(python+conda)
python的不同虚拟环境就相当于在电脑上装了很多个python.下面写python创建虚拟环境.conda创建虚拟环境和在pycharm中配置一下. python -m venv (要创虚拟环境的路径) 例如:这样就创建好了 点到bin文件夹里面可以看到有个activate文件,点开是这样的,最上面写了要使用source命令来使用这个虚拟环境: 前面那个括号里的abc就代表我们现在在使用刚刚创的abc的虚拟环境 然后删除这个虚拟环境是不会影响到电脑上其他的python的,直接把文件夹delet
python中创建虚拟环境
# virtualenv 虚拟环境安装 pip install virtualenv # 创建虚拟环境 virtualenv [虚拟环境名称] # 进入虚拟环境 windows : 进入虚拟环境的scripts文件夹中,然后执行activate *unix : source/path/to/vityualenv/bin/activate # 退出虚拟环境 deactivate # 创建虚拟环境的时候指定python的解释器 virtualenv -p .exe文件路径 # virt
python (创建虚拟环境)
Python python 介绍 Python是一门计算机编程语言.是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越来越多被用于独立的.大型项目的开发. python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,Guido开始写能够解释Python语言语法的解释器.Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus.他希望这个新的叫做P
使用pyenv与pyenv-virtualenv管理Python版本与虚拟环境
在上一篇博客中,我介绍了如何在ubutnu 18.04中安装pyenv.这一次我将介绍如何使用pyenv与pyenv-virtualenv管理Python版本与虚拟环境. 0.相关命令 首先使用pyenv -h命令可以查看可用命令 Usage: pyenv <command> [<args>] Some useful pyenv commands are: commands 列出所有pyenv可用命令 local 显示或设置本地的Python版本 global 设置或显示全局的Py
Centos使用虚拟环境创建python django工程
本地环境 通常我们登录就是后就是本地环境 本地环境下查看pip安装了那些包 pip3 list 可以看到本地环境下我们安装的是django1.11.16版本,现在我有个项目要使用django 2.0以上的版本,那你怎么办,重新安装?NO! 我们可以使用虚拟环境,如何使用1虚拟环境,我现在来教你米 下载virtualenv 在本地环境下用pip下载 pip3 install virtualenv -y 查看下现在已安装的包: 可以看到virtualenv 已经安装到了本地环境 virtualenv
python学习--Django虚拟环境搭建
一 . 为什么选择搭建虚拟环境 搭建一个只对本次项目有用的虚拟环境,而不影响主环境 二 . 安装前准备 # 1. 安装 python # 2. 安装virtualenvwrapper # 3. 虚拟环境相关操作 # 4. 进入虚拟环境, 安装django # 5. 安装编辑器 # 6. 安装mysql # 7. 安装pymysql 三 . 虚拟环境的安装 virtualenv 虚拟环境安装 pip install virtualenv 创建虚拟环境 v
python为何需要虚拟环境--Python虚拟环境的安装和配置-virtualenv
一 虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二 前言:为什么要用虚拟
virtualenv--创建虚拟环境
一.virtualenv 优点 1.使用不同应用开发环境独立 2.环境升级不影响其他应用,也不会影响全局的python 环境二.安装 pip install virtualenv 三.使用virtualenv创建虚拟环境 1.指定一个目录 比如 : tmp 2.切换到指定目录 cd tmp 在指定目录下,使用 virtualenv 虚拟环境的名称 比如:mmp 会自动创建如下目录 3.激活虚拟环境: $cd mmp(虚拟环境名) $source bin/activate
mac10.10 打造Python多版本虚拟环境
一.简介 1.在操作系统mac10.10(yosemite)中搭建Python多版本虚拟环境: 2.多版本虚拟环境包含三个含义: 在一个操作系统中安装多个版本的Python,不同版本可以随意切换,例如Python2.5.Python2.7.Python3.0.Python3.6共存于mac10.10; 工作中,常常需要用到Python的不同模块,如paramiko.telnetlib.smtp等,会将这些模块安装到C:\Program Files\Python35\Lib目录下,这些模块安装和运
python框架之虚拟环境的配置
在开发过程中,往往同一台电脑要开发不同的项目,不同的项目可能需要不同版本的包,为了解决这个问题就引出了虚拟环境. 配置虚拟环境: 1.安装虚拟环境: sudo pip3 install virtualenv 2.安装虚拟环境扩展包: sudo pip3 install virtualenvwrapper 3.修改用户家目录下的配置文件.bashrc,添加如下内容: export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs source /usr/local/bin/virtua
Python中的虚拟环境的使用
1.安装virtualenv pip3 install virtualenv 2.创建目录 mkdir Myproject cd Myproject 3.创建独立运行环境-命名 virtualenv --no-site-packages --python=python3 venv#得到独立第三方包的环境,并且指定解释器是python3 4.进入虚拟环境 source venv/bin/activate#此时进入虚拟环境(venv)Myproject 5.安装第三方包 (venv)Myprojec
python 3 创建虚拟环境(Win10)
python 3 创建虚拟环境(Win10) ①为什么要用虚拟环境? 为了解决一个环境多个项目的版本冲突问题 ②如何创建虚拟环境? 用窗口键+R来打开win10的运行窗口,然后在运行输入框输入cmd,确认将会弹出一个终端界面. 创建一个目录,比如我起名为myproject,则在终端窗口输入mkdir myproject,然后回车. 进入myproject目录,则在终端窗口输入cd myproject,然后回车.可以明显看到我左边的路径发生了变化. 创建一个虚拟环境,终端界面输入py -3 -m
ubuntu python 安装使用虚拟环境 virtualenv
1,虚拟环境是干啥用的? 我在电脑上装了cuda,显卡驱动,cudnn等一堆配套文件,然后又依赖于cuda和驱动安装了tensorflow2.0的gpu测试版,不知为何,我每次跑完tf2程序电脑都会卡死,有可能和我更换过显卡硬件有关,但是我暂时不想卸载重装,万一一个不好电脑的环境崩了我还得从头装一遍,电脑系统中啥都有,想想就费劲,所以打算装个cpu版本的tf2.0先调试看看.所以这时候虚拟环境就是很好的选择了. 2,如何安装? 本人环境: python --version #python3
centos7----创建虚拟环境
优点 使不同的应用开发环境独立 环境升级不影响其他应用,也不会影响全局的python环境 它可以防止系统出现包管理混乱和版本的冲突 安装 pip install virtualenv 创建虚拟环境 virtualenv testvir // 虚拟环境目录 启动虚拟环境 cd testvir source ./bin/activate 退出虚拟环境 deactivate 安装virtualenvwrapper pip install virtualenvwrapper 配置环境变量用vim打开~/
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