配置环境是一个很烦的事,有时候用到服务器需要一遍又一遍的配..太麻烦了,这时候就要用到conda,直接复制已有的环境.事半功倍. 第一种方法:地址复制 首先找到要复制的环境的路径:conda info --env 然后利用克隆命令复制到你要配的账户:conda create -n name --clone path 第二种方法:生成yml文件 首先导出配置文件:conda env export -- name 根据配置文件导入环境:conda env create -f name.yml

方法一: 退出base环境回到系统自带的环境 conda deactivate 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过 conda config --set auto_activate_base true 来恢复

安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境   方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set a

某天在服务器上更新了conda的版本,不知怎么回事我的python3.6就变成python2.7了,而且一进入服务器就会自动进入base环境(我的conda只装了base环境) 仔细研究了半天,才发现它给我更新了个python2.7的conda,原本python3.6不知道去哪了(应该是没了,但是3的环境都还在),真的迷醉... 谷歌了几十个网页,找不到一条类似的问题.问了好多大佬,他们都说不太懂怎么解决,建议我重新安装anaconda和需要的环境,可是我心疼我费好大功夫才装好的环境,而且重新安

安装conda后取消命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境 方法一: 每次在命令行通过conda deactivate退出base环境回到系统自动的环境 方法二 1,通过将auto_activate_base参数设置为false实现: conda config --set auto_activate_base false 2,那要进入的话通过conda activate base 3,如果反悔了还是希望base一直留着的话通过conda config --set aut

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

使用conda管理python环境

一.动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦. 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包. 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑. (因为国内主要的期货交

conda list 查看已有环境(感觉anaconda 中查看的不全,只有指定路径的,但是这个路径和默认创建的路径不一样 然后我发现 要安装traits 库必须要的是PyQt4 但是我的py3下只有PyQt5 而且PyQt5是一些库的前置 ,还不能卸载 于是 只好新配置一个环境用来vtk 创建完了之后安装 jupyter 还是可以舒服的用的 但是spyder ipython kernel 设置始终不正确(不能使用新的环境,而且pyconsole 好像是不支持PyQt4 不知道为什么 会报错 有

一.动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦. 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包. 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑. (因为国内主要的期货交

操作系统:CentOS7使用virtualenv管理python虚拟环境virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具,不像Anaconda大小达上百M,virtualenv大小只有10M左右,通过pip就可以轻松安装.# 安装virtualenvpip install virtualenv# 创建虚拟环境virtualenv qiu# 进入(执行虚拟环境中的bin/activate).退出虚拟环境source env/bin/activatedeactivate qiuConda安装通

要在n多服务器端部署python的应用,虽然python本身是跨平台的,当时好多第三方的扩展却不一定都能做到各个版本兼容,即便是都是linux,在redhat系列和ubuntu系列之间来回导也是个很让人头痛的事.   找到这个virtualenv,整个的clone一个python环境,可以在这个虚出来的环境里面配置一番,然后整个打包发布,这样在其他linux版本上部署时就会非常简单,实在是部署python服务器端应用的必备! 使用pip安装virtualenv: pip install virt

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://suifu.blog.51cto.com/9167728/1853478 环境介绍: 192.168.1.250 主  port=27408 192.168.1.250 仲裁 port=27409 192.168.1.251 备  port=27408 [root@HE4 ~]# tar xvf mongodb-linux-x86_64-2.6.10.tgz [root@HE4

https://blog.csdn.net/wld914674505/article/details/80615761 source activate python36

mac安装了conda后,前面会有一个(base),很烦人,终于找到最佳解决方案了: $ conda config --set auto_activate_base false 原因: 安装conda后,每次启动终端,都会自动启动conda的base环境,conda的环境可以用 conda env list 查看 只要设置conda不要自动启动base环境就可以了. 更好玩的配置: 打开mac电脑的终端,默认显示的是:计算机名称 ~ 用户名 $,默认的这个显示有以下两个问题 1. 有时候需要截屏

0.购买云服务器 购买服务器我只推荐硅云,因为香港服务器免备案!而且25岁以下仅需10元每月,至少可买3年!每年享有多次原价续费机会,可补价升级配置. 硅云服务器首页:https://www.vpsor.cn?userCode=qh1dc78 VPS购买页:https://www.vpsor.cn/activity/cloudsite?userCode=qh1dc78 1.安装宝塔面板 Centos安装脚本 yum install -y wget && wget -O install.sh

问题描述 Python官方已发布支持M1 Apple Silicon的版本,但是在使用pip包管理工具安装一些依赖时发生了错误,这里面就包括在科学计算领域常用的numpy.pandas等.目前可以通过安装miniforge这款工具解决这个问题. miniforge简介 miniforge是Anaconda环境的一个精简版本,众所周知,Anaconda在Python科学计算领域十分重要,但是Anaconda的体积巨大并且会携带一些不太常用的程序包,而miniforge精简了Anaconda,具有c

本文示例yaml文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 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. 图1 2 虚拟环境的搭建与使用 2.1 使用con

前言:最近研究深度学习,安装了好多环境,记录一下,方便后续查阅. 1. Anaconda软件安装 1.1 Anaconda Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux.Mac.Windows,包含了众多流行的科学计算.数据分析的Python包.请自行到官网下载安装,下载速度太慢的话可移步清华源. 官网:https://repo.anaconda.com/archive/ 清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda

问题 pycharm中部署了conda base环境,项目中 import sklearn 报错,缺少DLL模块 . 但是在Anaconda Prompt中 import sklearn 则成功. 发现 1 在Anaconda Prompt中(base)下用pip install安装库 ,pycharm中有相应库的增加: 而在(base)下用 conda install 安装库,pycharm无相应库增加: 2 (base)下 conda uninstall scikit-learn 后可以再