目录 前言 一.Conda 是什么 二.如何获取 三.使用 Conda 命令配置多环境 1.创建新环境 2.激活新环境 3.配置新环境 4.退出新环境 5.检查所有环境 6.检查所有安装的包 7.删除某环境 8.重命名某环境 四.使用 Anaconda Navigator 配置多环境 1.简介 2.安装 3.基本操作 4.环境选项面板介绍 5.其他操作 前言 我们在使用 Python 时,有时需要多个 Python 的环境,有的使用 Python2,而有的要使用 Python3,这时就要安装多个

1.部分环境变量字段需要保留原来的值,只是做添加,不可以替换 2.Path和PATH对于python来说是一样的,也就是说存在名为Path的环境变量时,添加PATH的环境变量,会覆盖原有的Path环境变量,需要做判断 3.java_home之类的home路径,若原先已存在路径,哪怕已添加路径,系统也只会从第一个路径查找,而不是新添加的路径查找 4.java安装后配置环境变量时,要注意环境变量是配置在哪个用户下面,所有用户公用的是SYSTEM用户的环境变量 5.设定安装路径时,使用C:\而不是C:

  CentOS安装Python 1.CentOS已经自带安装了2.x版本,先尝试python命令检查已安装的版本.如果你使用rpm.yum或deb命令安装过,请使用相对命令查询. 2.复制安装文件链接.在https://www.python.org/ftp/python/ 进入对应的文件夹,选择Python-3.x.0.tgz右键复制链接 3.在centOS下载tgz安装文件.使用wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0

作者:struct_mooc 博客地址:https:////www.cnblogs.com/structmooc/p/12376592.html 一. Sublime text3的安装 1.sublime text3下载 这里有两种办法,如下: 1)直接从官网下载,下载地址为http://www.sublimetext.com/3 2)从我百度云盘提取,链接:https://pan.baidu.com/s/1CZ2DaIc7DxeQkQ0RahlkLA 提取码:h6u2 2. sublime t

作者:struct_mooc 博客地址:https://www.cnblogs.com/structmooc/p/12376601.html 一. Sublime text3的安装 1.sublime text3下载 这里有两种办法,如下: 1)直接从官网下载,下载地址为http://www.sublimetext.com/3 2)从我百度云盘提取,链接:https://pan.baidu.com/s/1CZ2DaIc7DxeQkQ0RahlkLA 提取码:h6u2 2. sublime tex

cmd里面进入python编译环境的方式: 安装Python之后需直接运行: python 即可进入Python开发环境 退出Python编译环境主要有三种方式: 1:输入exit(),回车 2:输入quit(),回车 3:输入ctrl+z,回车 三种方式的结果如下所示:

第1章 认识python 1.2 搭建python开发环境 1.2.1 python开发环境概述 python开发环境常见的操作系统: Windows Mac OS Linux 1.2.2 安装python解释器 官方网站:https://www.python.org/ 如何为windows系统选择安装文件? 官网某个具体版本可下载的安装包列表信息如下: Version Operating System Description File Size Gzipped source tarball S

前言 之前虽略有提及Python,但是没有实际地写点料.惭愧,惭愧,所以这次先起个头,讲讲如何构建虚拟Python开发环境.相信之前看过我博客的人可能会想:博主不会又要聊聊Docker吧?放心,不会.首先Docker虽然适合构建虚拟Python容器,但是却存在一个问题--交互性.Python开发者必然是希望生成的软件具备可移植性.但是用Docker做移植是需要Docker build的.这样会使得开发过程变得极为不方便.所以我们需要聊聊除Docker以外,Python如何实现虚拟开发环境. 为什

Conda Guide Conda简介 conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN. 应用场景:比如在A服务器开发了一个应用,安装了N个包.现在要迁移到B服务器,又要重新安装一遍,还不知道A服务器上哪些包是必须的.conda就是解决这种问题,把该应用需要的包都安装到应用所在的环境中,迁移的时候,只要把环境导出,再导入到B环境即可. Conda的安装 安装过程 windows的

caffe程序是由c++语言写的,本身是不带数据可视化功能的.只能借助其它的库或接口,如opencv, python或matlab.大部分人使用python接口来进行可视化,因为python出了个比较强大的东西:ipython notebook, 现在的最新版本改名叫jupyter notebook,它能将python代码搬到浏览器上去执行,以富文本方式显示,使得整个工作可以以笔记的形式展现.存储,对于交互编程.学习非常方便. python环境不能单独配置,必须要先编译好caffe,才能编译py

一个好的编译器对于我们处理日常的科研很关键,好的编译器无论是从界面,字体风格,提示,调试等各方面都能从用户角度出发,提供最好的使用体验.Python本身自带的IDLE或者在CMD里进行操作和调试,对于小型的测试程序和学习的时候是可以的:但是对相对比较大的程序,它们就显得有些力不从心了,首先是查找和提示的,还有就是当你想要改变程序中某个变量或者函数的名称,一个个查找是让人奔溃的事情. 本人显示从IDLE和CMD开始Python码城过程的,慢慢的发现,相对于以前使用的VS和eclipse,它们显得太

Python3安装和使用 1.安装 Python管方下载地址 选择Customize installation安装,并且勾选Add Python 3.X to PATH. 勾选Documentation.pip.tcl/tk and IDLE.Python test suite.py launcher.for all users. 勾选Associate files with Python.Add Python to environment variable和Create shortcuts 注

1.Python概述 Python是一种计算机程序设计语言,一个python环境中需要有一个解释器和一个包集合. (1)Python解释器 使用python语言编写程序之前需要下载一个python解释器,否则无法运行.安装目录下python.exe文件,即为解释器. 特别说明:解释器根据python的版本大概分为2和3. python2和3之间无法互相兼容. (2)包集合 包集合中包含了自带的包和第三方包.Lib目录下,logging(日志包).  concurrent(异步包)等文件夹为pyt

前言 作为.NET Coder可能.NET Core是现阶段首要学习方向,但是说实在的对Core真的不感冒. 原因有几点: 1.公司项目底层需要的一部分库,Core还不支持. 2.同样的需求,.NET能满足的情况下,为何要用Core再实现一遍呢?如果不是为了特殊的跨平台需求,我觉得根本没必要. 3.Core的社区太羸弱(无意冒犯),它出现实在有点晚,生态还不完整,所以打算观望一段时间. 本人目前对人工智能方面的技术非常感兴趣,Python作为人工智能的首选语言........所以没办法了. 认识

python 实验环境的搭建 刚开始在windows环境下尝试过komodo ,eclispse pydev,swing,spyder甚至limodou的编辑器,之后ipython,安装很多科学计算包 numpy scipy matplotlib skitlearn nltk等等,都出现各种各样的兼容问题和features缺憾,相对余linux环境,windows下python环境实在太多缺憾,耗费太多时间在重编译和搭配环境上. 一直想要自己来搭建一个适合自己的环境,不想用epd 和 anaco

一.下载与安装 python的版本众多,主流的分2和3,还有各种小版本. django等也有众多版本. 在我们开发过程中,为使用不同的版本测试,在一台电脑上进行只能进行替换. 为了简化.我们使用conda的虚拟环境技术.把环境相互隔离开来. 1.1  下载地址 anaconda  清华开源镜像站点: https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 默认我们安装miniconda的最新版本.比较小的就好了 1.2 win下安装 window下

1.最好的Python开发环境 :Anaconda+VSCode搭建python开发环境,conda提供了python开发环境和大量的你不用安装的库 conda的环境变量: 直接在conda 中下载启动vscode,开始配置vscode 2.在本地任意位置新建一个文件夹,文件 那里 打开该文件夹 3.鼠标移到你新建的文件夹上,右边有个新建文件符号,然后新建hello.py,右下角就会弹出Python扩展的安装,安装它,这个是核心扩展 如果还弹出其它扩展的安装,弹出什么安装什么 4.点击(1)这个

1.首先确保你的系统里已经安装了Conda,打开命令行窗口,执行命令:conda --version 2.查看你的系统当前已有的Python环境,执行命令:conda info --envs,从图中我们看到,我的机器里目前只有安装Anaconda时创建的默认Python环境,环境名称叫root,对应的Python版本是3.7 3.现在,我想添加一个Python2.7的环境,执行命令:conda create --name python27 python=2.7,命令中我制定了环境名称是pytho

Anaconda介绍 Anaconda 是在 linux.windows 和 mac os x 上执行 Python/R 数据分析和机器学习的最简单的方式并且它是开源的.它在全球拥有超过 1, 100万用户, 是在单独的一台机器上进行开发.测试和训练的行业标准, 因为具备以下特点,从而使他能都独立的进行数据分析: 1. 提供了大量的Python/R 数据分析包 2. 使用 conda 管理库.依赖关系和环境 3. 使用 scikit-learn, TensorFlow和Theano进行开发.训练

python 以版本众多,包之间依赖复杂而著称,所以一个趁手的开发环境还是很有必要的. 我的建议是用Anaconda做环境隔离.包管理,PyCharm做项目开发,jupyter做笔记,ipython和terminal做简单实验. 下面列一些注意事项: 1. 添加源,安装packages是首先从国内网站清华镜像网站下载,速度会快很多.但是我也遇到过使用这个源也连不上的时候,没办法,换个时间再试就好了. conda config --add channels https://mirrors.tuna

一.认识Python 起源 Python的作者是著名的“龟叔”Guido van Rossum,他希望有一种语言,这种语言能够像C语言那样,能够全面调用计算机的功能接口,又可以像shell那样,可以轻松的编程.龟叔从ABC语言看到希望,ABC语言是由荷兰的数学和计算机研究所开发的.龟叔也参与到ABC语言的开发.由于一系列原因ABC并没有快速传播使用.因此,龟叔开始写Python语言. 诞生 1989年,龟叔为了打发无聊的圣诞节,开始编写Python语言.1991年,第一个Python编译器诞生.