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Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用

發布時間:2022-10-17 14:19:27 來源:億速云 閱讀:178 作者:iii 欄目:編程語言

本文小編為大家詳細介紹“Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用”,內容詳細,步驟清晰,細節處理妥當,希望這篇“Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學習新知識吧。

1、Anaconda安裝

Windows下傻瓜式安裝,exe一步一步執行即可

進入到下載目錄,然后bash命令,如:

bash Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

然后一直按提示操作即可。 

打開.bashrc文件:

vi ~/.bashrc

在.bashrc文件里面輸入anconda的bin目錄路徑,如:

 export PATH="/home/xxx/anaconda3/bin:$PATH"

Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用

配置了環境變量并不會生效,需要刷新才會生效。

source ~/.bashrc

查看anconda版本,驗證是否安裝成功。

conda --version

結果如下圖所示: 

Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用

2、conda的常用命令操作

# 創建一個名為python34的環境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda會為我們自動尋找3.4.x中的最新版本)conda create --name python34 pythnotallow=3.4
# 安裝好后,使用activate激活某個環境activate python34 # for Windowssource activate python34 # for Linux & Mac# 激活后,會發現terminal輸入的地方多了python34的字樣,實際上,此時系統做的事情就是把默認2.7環境從PATH中去除,再把3.4對應的命令加入PATH
# 此時,再次輸入python --version# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系統已經切換到了3.4的環境
# 如果想返回默認的python 2.7環境,運行deactivate python34 # for Windowssource deactivate python34 # for Linux & Mac
# 刪除一個已有的環境conda remove --name python34 --all

3、使用conda管理包

# 安裝scipyconda install scipy# conda會從從遠程搜索scipy的相關信息和依賴項目,對于python 3.4,conda會同時安裝numpy和mkl(運算加速的庫)# 查看已經安裝的packagesconda list# 最新版的conda是從site-packages文件夾中搜索已經安裝的包,不依賴于pip,因此可以顯示出通過各種方式安裝的包# 查看當前環境下已安裝的包conda list# 查看某個指定環境的已安裝包conda list -n python34# 查找package信息conda search numpy# 安裝packageconda install -n python34 numpy# 如果不用-n指定環境名稱,則被安裝在當前活躍環境# 也可以通過-c指定通過某個channel安裝# 更新packageconda update -n python34 numpy# 刪除packageconda remove -n python34 numpy# 更新conda,保持conda最新conda update conda# 更新anacondaconda update anaconda# 更新pythonconda update python# 假設當前環境是python 3.4, conda會將python升級為3.4.x系列的當前最新版本

注意:在以上的使用過程中你會發現使用conda下載包的速度非常的慢,因為使用的是國外的服務器,所以這里要設置為國內的鏡像。使用下面的配置命令即可:

4、配置第三方庫下載源

windows下
在清華源和中科大源之間自行選擇

1 添加清華源
命令行中直接使用以下命令

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
# 設置搜索時顯示通道地址conda config --set show_channel_urls yes

2 添加中科大源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/conda config --set show_channel_urls yes

Linux下
將以上配置文件寫在~/.condarc中 

vim ~/.condarc
channels:  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/  - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/  - defaultsshow_channel_urls: true

5、pycharm中使用anaconda這里講下在pycharm上anaconda的配置:

在Pycharm的Files>>settings>>Project Interpreter>>Add local 里面添加Anaconda python.exe. 應用之后就可以調用各種Anaconda的庫啦,如果下載了其他版本的python,將envs中的python.exe也添加到Project Interpreter 中,在需要的時候進行切換就可以了
如下面的圖片所示:

Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用

6、pip和conda批量導出、安裝第三方依賴庫(requirements.txt)

pip批量導出包含環境中所有組件的requirements.txt文件

pip freeze > requirements.txt

pip批量安裝requirements.txt文件中包含的組件依賴

pip install -r requirements.txt

conda批量導出包含環境中所有組件的requirements.txt文件

conda list -e > requirements.txt

conda批量安裝requirements.txt文件中包含的組件依賴

conda install --yes --file requirements.txt

讀到這里,這篇“Python第三方庫管理Pip和Conda怎么用”文章已經介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點還需要大家自己動手實踐使用過才能領會,如果想了解更多相關內容的文章,歡迎關注億速云行業資訊頻道。

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