郑州区块链数字钱包网站开发公司,百度seo网站在线诊断,集团网站建设方案书,上海小程序网站开发公司在 Python 开发中#xff0c;很多时候我们希望每个应用有一个独立的 Python 环境#xff08;比如应用 1 需要用到 TensorFlow 1.X#xff0c;而应用 2 使用 TensorFlow 2.0#xff09;。这时#xff0c;Conda 虚拟环境即可为一个应用创建一套 “隔离” 的 Python 运行环境…在 Python 开发中很多时候我们希望每个应用有一个独立的 Python 环境比如应用 1 需要用到 TensorFlow 1.X而应用 2 使用 TensorFlow 2.0。这时Conda 虚拟环境即可为一个应用创建一套 “隔离” 的 Python 运行环境。使用 Python 的包管理器 conda 即可轻松地创建 Conda 虚拟环境。常用命令如下【1】
conda create --name [env-name] # 建立名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda activate [env-name] # 进入名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda deactivate # 退出当前的Conda虚拟环境
conda env remove --name [env-name] # 删除名为[env-name]的Conda虚拟环境
conda env list # 列出所有Conda虚拟环境
conda list # 查看当前环境下安装的包1查看当前已经装好的python环境
conda info -e2查看当前所处的python版本
python -V3创建新的环境
conda create --name [env-name]# 指定python版本为2.7注意至少需要指定python版本或者要安装的包# 后一种情况下自动安装最新python版本
conda create -n env_name python2.7
# 同时安装必要的包
conda create -n env_name numpy matplotlib python2.7#创建一个名为python27的环境指定Python版本是2.7不用管是2.7.xconda会为我们自动寻找2.7.x中的最新版本
conda create --name python27 python2.74环境切换
# 切换到新环境# linux/Mac下需要使用source activate env_name
activate env_name
#退出环境也可以使用activate root切回root环境
deactivate env_name5移除环境
conda remove -n env_name --all6在虚拟环境中安装所需要的包
pip install name
conda install name参考
【1】https://blog.csdn.net/weixin_43981229/article/details/108121457
