1.环境隔离的问题 在使用python时,常常遇到的问题: pip安装库A,依赖库B-2.1版本 pip安装库C,以来库B-3.1版本,安装会提示库B的版本冲突错误. 这种情况下就需要做环境隔离 conda自带环境隔离功能,可以有限隔离管理多个python环境 2.安装conda 从https://www.anaconda.com/distribution/下载anaconda, 我这里下载的是Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh 转到下载目录下, 执行命令安装an

下载安装 清华的镜像 [https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/] 官方说明 [http://conda.pydata.org/docs/using/envs.html] Windows 直接下载安装包,下载完,直接下一步默认安装就好. Linux or Mac 直接下载脚本,然后直接sh xxxx.sh安装就ok了 基本命令 #查看版本 conda info -envs 或 conda env list # 安装完整版python2版

Anaconda+用conda创建python虚拟环境 Anaconda与conda区别 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念--conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计

用conda管理Python包 conda是一个很好的包管理工具,在用了Anaconda之后一直不知道怎么用conda进行管理,其实很简单,就是没人教,慢慢自己摸索了一点.直接在Anaconda的命令行里输入相应命令就行了.虽然在国内用不是很方便,希望有快一点的源. 清理 conda clean --lock --tarball --package (安装包) 安装或更新包 conda install numpy=1.9.3 conda update numpy=1.93 每次更新一个东西,co

conda设置Python虚拟环境     版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/Co_zy/article/details/77412610 首先,我们可以检查以查看哪些版本的Python可供我们使用: conda search "^python$" 您将收到包含您可以定位的不同版本的Python的输出,包括Python 3和Python 2版本.由于我们在本教程中使用Anaconda与Python 3,您将只能访问Pyth

使用conda管理python环境

Conda和Python的国内安装源 Windows系统: 更换python国内源的方法. 在"C:\Users[xxxx]\pip\pip.ini"文件中配置如下内容(没有则新建,xxx代表当前用户目录): [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple [install] trusted-host=mirrors.aliyun.com 更换conda的国内源的方法,终端命令输入如下: conda confi

Anaconda用conda创建python虚拟环境 一.简介 conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理.包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换. conda的设计理念——conda将几乎所有的工具.第三方包都当做package对待,甚至包括python和conda自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda.某个版本的python.众多packages.科学计算工具等等. 二.使用 1

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

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

我认为Python一个很大的优势就是官方网站给出的众多的软件包,几乎能帮助你实现你想要的任何功能,避免了重复开发的劳动,但是零零碎碎的包,以及每个包的各种各样的版本管理就成为了一个比较棘手的问题,因此有了virtuallenv的出现,安装好这个以后,就相当于有了一个独立的内存空间,举例来讲,你有了一个名称为mysite_1的工程,使用的Python2.7的版本,另一个工程是mysite_2,使用的是Python3.0的版本,由于Python版本彼此的兼容性差异,常规的方法是通过配置文件,让工程m

1.首先在所在系统中安装Anaconda.可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本. 2.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 conda 检查更新当前conda 3.创建python虚拟环境. 使用 conda create -n your_env_name python=X.X(2.7.3.6等)命令创建pyt

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常用命令 查看当前系统下的环境 conda info -e 创建新的环境 # 指定python版本为2.7 conda create -n env_name python=2.7 # 同时安装必要的包 conda create -n env_name numpy matplotlib python=2.7 环境切换 # linux/Mac下需要使用source activate env_name activate env_name #退出环境 deactivate env_name 移

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

1) 安装 $ sudo pip3 install virtualenv 2) 创建并进入工程目录,例如 myproject $ mkdir myproject $ cd myproject 3) 在当前工程目录下,建立 Python 虚拟环境,例如 venv $ virtualenv -p /usr/bin/python3.4 --no-site-packages venv     # --no-site-packages 表示创建一个纯净的环境,不带第三方包 4) 进入虚拟环境工作 $ so

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_c3c116470102wlv5.html 查看python,numpy,scipy,matplotlib的版本及安装位置: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f70642d0102wov5.html

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

当在pycharm IDE中指定不同的Python版本时,设置方法 File->Setting->Project:XXXX->Project Interpreter    选择不同位置的Python即可 纯净Python共存 说是纯净,其实也不完全“纯净”,这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器,因此体积不大. Anaconda中(Python2和Python3)的切换 Anaconda是Python的科学计算环境,集成了Python,

一.介绍 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.其使用conda系统进行包管理. 区别于 virtualenv(Python 环境管理工具) 的地方是 Conda 不仅可以管理环境,还可管理 Python 的版本,创建独立环境只是 conda 的一个功能,它还是可以安装库. 那么安装库方面和 pip 的区别呢? Conda 在安装一些依赖 C.C++的 Python 库