九江建设网站,十大营销手段,苏州市市政建设管理处网站,企业管理平台软件安装 Anaconda Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在 https://www.continuum.io/down... 上找到安装程序和安装说明。 如果计算机上已经安装了 Python#xff0c;这不会有任何影响。实际上#xff0c;脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。… 安装 Anaconda Anaconda 可用于 Windows、Mac OS X 和 Linux。可以在 https://www.continuum.io/down... 上找到安装程序和安装说明。 如果计算机上已经安装了 Python这不会有任何影响。实际上脚本和程序使用的默认 Python 是 Anaconda 附带的 Python。 管理包 安装了 Anaconda 之后管理包是相当简单的。要安装包请在终端中键入 conda install package_name。例如要安装 numpy请键入 conda install numpy。 你还可以同时安装多个包。类似 conda install numpy scipy pandas 的命令会同时安装所有这些包。还可以通过添加版本号例如 conda install numpy1.10来指定所需的包版本。 Conda 还会自动为你安装依赖项。例如scipy 依赖于 numpy因为它使用并需要 numpy。如果你只安装 scipy (conda install scipy)则 conda 还会安装 numpy如果尚未安装的话。 大多数命令都是很直观的。要卸载包请使用 conda remove package_name。要更新包请使用 conda update package_name。如果想更新环境中的所有包这样做常常很有用请使用 conda update --all。最后要列出已安装的包请使用前面提过的 conda list。 如果不知道要找的包的确切名称可以尝试使用 conda search search_term 进行搜索。例如我知道我想安装 Beautiful Soup但我不清楚确切的包名称。因此我尝试执行 conda search beautifulsoup。 它返回可用的 Beautiful Soup 包的列表并列出了相应的包名称 beautifulsoup4。 如前所述可以使用 conda 创建环境以隔离项目。要创建环境请在终端中使用 conda create -n env_name list of packages。在这里-n env_name 设置环境的名称-n 是指名称而 list of packages 是要安装在环境中的包的列表。例如要创建名为 my_env 的环境并在其中安装 numpy请键入 conda create -n my_env numpy。 创建环境时可以指定要安装在环境中的 Python 版本。这在你同时使用 Python 2.x 和 Python 3.x 中的代码时很有用。要创建具有特定 Python 版本的环境请键入类似于 conda create -n py3 python3 或 conda create -n py2 python2 的命令。实际上我在我的个人计算机上创建了这两个环境。我将它们用作与任何特定项目均无关的通用环境以处理普通的工作可轻松使用每个 Python 版本。这些命令将分别安装 Python 3 和 2 的最新版本。要安装特定版本例如 Python 3.3请使用 conda create -n py python3.3。 进入环境 创建了环境后在 OSX/Linux 上使用 source activate my_env 进入环境。在 Windows 上请使用 activate my_env。 进入环境后你会在终端提示符中看到环境名称它类似于 (my_env) ~ $。环境中只安装了几个默认的包以及你在创建它时安装的包。可以使用 conda list 检查这一点。在环境中安装包的命令与前面一样conda install package_name。不过这次你安装的特定包仅在你进入环境后才可用。要离开环境请键入 source deactivate在 OSX/Linux 上。在 Windows 上请使用 deactivate。 保存和加载环境 共享环境这项功能确实很有用它能让其他人安装你的代码中使用的所有包并确保这些包的版本正确。可以使用 conda env export environment.yaml 将包保存为 YAML。第一部分 conda env export 输出环境中的所有包的名称包括 Python 版本。 上图可以看到列出了环境的名称和所有依赖项及其版本。导出命令的第二部分 environment.yaml 将导出的文本写入到 YAML 文件 environment.yaml 中。现在可以共享此文件而且其他人能够创建和你用于项目相同的环境。 要通过环境文件创建环境请使用 conda env create -f environment.yaml。这会创建一个新环境而且它具有在 environment.yaml 中列出的同样的库。 列出环境 如果忘记了环境的名称我有时会这样可以使用 conda env list 列出你创建的所有环境。你会看到环境的列表而且你当前所在环境的旁边会有一个星号。默认的环境即当你不在环境中时使用的环境名为 root。 删除环境 如果你不再使用某些环境可以使用 conda env remove -n env_name 删除指定的环境在这里名为 env_name。
