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

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

目录 准备工作 VSCode初步 用户界面 快捷键 安装扩展 配置文件与内置终端设置 高级调试配置 小结 参考 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 准备工作 安装anaconda,官网下载安装,笔者安装在"D:\Anaconda3" 安装好之后,查看环境变量path中是否有如下路径,没有的话添加进去 D:\Anaconda3 D:\Anaconda3\Scripts 安装git,官网下载安装,默认安装路径"C:\Program Files\Git

Python conda安装 1: 官网下载3版本 Anaconda2-2018.12-Windows-x86_64.exe, 安装完后配置环境变量 用户变量->PATH 编辑新增路径 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts 2:重新管理员身份输入conda --version 查看版本, 然后升级包 conda upgrade --all 3:创建虚拟环境 名字叫做:tensorflow 的python3.5.2的环境 conda create --name tens

安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境. 实际上是由于在虚拟环境下缺少kernel.json文件,解决方法如下: 首先安装ipykernel:conda install ipykernel 在虚拟环境下创建kernel文件:conda install -n 环境名称 ipykernel 激活conda环境: source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipyke

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

查看已安装的环境: conda info -e 或 conda env list 创建新环境gymlab: conda create -n gymlab python=3.5 激活环境gymlab: conda activate gymlab 查看当前环境的python版本: (gymlab) root@a40c0e2ff492:~/Desktop/gym# python --version Python 3.5.6 :: Anaconda, Inc. 退出当前环境: conda deactiv

1.pycham安装 一般不选择最新版本,我用的是2018.3,选择 Professional专业版 1.1 官网地址: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=mac 如果你不下载最新版本,请看下图点击other version 1.2 选择专业版2018.3 1.3 pycham密钥登陆 这个如果是mac用户可以去网上搜一下pycham密钥 windows,Ubuntu的用户永久使用pycham方法: 修改你们的pycharm.

需要安装: conda install ipykernel 使用:首先激活对应的conda环境 source activate 环境名称 将环境写入notebook的kernel中 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)" 然后打开notebook jupyter notebook 浏览器打开对应地址,新建python,就会有对应的环境提示了

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

1.manjaro配置 1.1.启动项 sudo update-grub 注:Manjaro(archLinux)系统时间快8小时--> sudo timedatectl set-local-rtc 1 https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/6282301.html 1.2.换源 : sudo pacman-mirrors -i -c China -m rank sudo pacman -Syy 注:Pacman常用命令 Pacman是Arch Linux 的包管

本文主要介绍Windows7环境下安装并配置Anaconda+VSCode作为Python开发环境. 目录 Anaconda与包管理配 Anaconda安装 添加环境变量 Anaconda安装错误及解决 找不到Anaconda Navigator和Jupyter闪退 包管理 conda conda切换国内源 conda设置代理 conda安装包时抛出"Collecting package metadata (current_repodata.json): failed"错误 pip p

为什么使用WSL进行python编程 WSL,全称Windows Subsystem for Linux.简言之,win10提供了一个子Linux系统,可以解决虚拟机和双系统的系统之间阻隔的问题而不影响win10本身的应用. 对于win10上建立的Linux子系统,如Ubuntu,本身可能会自带了python编译器,可以编译运行一些简单的python脚本. 命令“which python”通常可以查看本机python的版本和安装位置,安装位置通常位于:/usr/bin, 有些安装了其他大型编译器

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

/** * 注意:1.在当前的Linux系统中,先生成yaml和requirement.txt文件.通过ssh命令连接到另一台Linux实例.需要先在新的Linux实例上安装 conda.然后再将 yaml和 pip文件 导入到新的Linux实例.2.需要修改yaml文件中的路径,否则会报错. * 一 yaml 是啥? * * yaml文件其实也是一种配置文件类型, * 相比较ini,conf配置文件来说,更加的简洁,操作也更加简单, * 同时可以存放不同类型的数据,不会改变原有数据类型,所有的

虽然网上有很多python开发环境搭建的文章,不过重复造轮子还是要的,记录一下过程,方便自己以后配置,也方便正在学习中的同事配置他们的环境. 1.准备好安装包 1)上python官网下载python运行环境(https://www.python.org/downloads/),目前比较稳定的是python-3.5.2 2)上pycharm官网下载最新版的IDE(http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows),官网提供了mac

Python黑帽编程1.2  基于VS Code构建Python开发环境 0.1  本系列教程说明 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题而作.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,供不同喜好的同学选择.由于教程

Eclipse中Python开发环境搭建  目 录  1.背景介绍 2.Python安装 3.插件PyDev安装 4.测试Demo演示 一.背景介绍 Eclipse是一款基于Java的可扩展开发平台.其官方下载中包括J2EE方向版本.Java方向版本.C/C++方向版本.移动应用方向版本等诸多版本.除此之外,Eclipse还可以通过安装插件的方式进行诸如Python.Android.PHP等语言的开发. Eclipse+PyDev插件是最主流的Python开发环境了,本文将要介绍的就是使用Ecl

上一篇文章讲到如何在windwos上用eclipse搭建java.python开发环境,这一讲将关注如何在ubuntu上实现搭建,本人使用虚拟机安装的ubuntu系统,系统版本为:14.04 lts 一.用eclipse + jdk搭建java开发环境 1.jdk官方下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index-jsp-138363.html 本人下载的是:jdk-8u77-linux-x64.tar.gz