Anacoda的用途
前言
一般来说,我们都会在自己的电脑安装某个版本python的解释器,然后平时写代码的时候都用这个解释器,那么这样的话就会有个不好的地方,那就是会出现第三方库版本冲突问题,试想一下,如果你正在编写的两个项目都是用你电脑中的同一个python解释器,那么如果你的两个项目在使用某个库时都必须规定使用某个版本的,这样势必造成冲突。
解决方法1
使用pycharm的创建虚拟环境
首先呢,这个是不推荐的,为啥呢?很简单,这个创建虚拟的环境还是基于你电脑安装的python解释器,在这个解释器的基础上,给你的项目创建个虚拟环境,虽然解决了包冲突的问题,但是呢,有过项目经验的人应该知道,每个项目的python版本也会不一样,并且有时必须使用特定的版本才不会报错,使用pycharm创建的虚拟环境虽然可以隔离项目的依赖,但是无法解决python版本问题,总不能每弄一个项目我就在电脑上又安装一个版本的python吧,费力!
解决方法2
安装过程不做描述(略)~
基于Anacoda创建的虚拟环境,可以规定虚拟环境的python版本,并且还给你隔离出一个虚拟环境,这样的话,只要以后每弄一个项目我就创建一个项目版本的python,以及相关版本依赖的包即可。
安装完Anaconda以后,我们会有一个Anaconda Prompt的命令窗口,我们可以在其中使用命令完成一系列的操作。例如,创建一个虚拟环境test
conda create -n test python=3.9
测试,可以看到Anaconda本身的python版本是3.6
现在我激活一下刚创建的test虚拟环境
conda activate test
再次测试
那么我们创建的虚拟环境具体在哪里呢,我们找到自己安装的Anaconda目录,找到一个vens的文件夹,里面就是我们创建的虚拟环境。auto是默认的
PyChram中使用Anaconda
既然创建好虚拟环境,那我们就要使用,一般使用pycharm进行开发,所以要在pychram中使用创建好的虚拟环境。
例子:我们这里有一个项目,需要的python版本是3.9(电脑中没安装)
具体操作:
1.使用Anaconda创建一个python版本3.9的虚拟环境。
2.解压项目,在pycharm中打开。
3.为项目配置创建好的虚拟环境。
使用Anaconda创建一个python版本3.9的虚拟环境。
conda create -n amazon_qt python=3.9
解压项目,在pycharm中打开
为项目配置创建好的虚拟环境。
找到Anaconda安装目录,添加你创建好的虚拟环境目录下的python解释器
使用成功!
使用terminal查看一下python版本
常用conda命令
包管理命令
# 列出当前环境下所有安装的 conda 包。
$ conda list# 列举一个指定环境下的所有包
$ conda list -n env_name# 查询库
$ conda search scrapys# 安装库安装时可以指定版本例如:(scrapy=1.5.0)
$ conda install scrapy# 为指定环境安装某个包
$ conda install --name target_env_name package_name# 更新安装的库
$ conda update scrapy# 更新指定环境某个包
$ conda update -n target_env_name package_name# 更新所有包
$ conda update --all# 删除已经安装的库也尅用(conda uninstall)
$ conda remove scrapy# 删除指定环境某个包
$ conda remove -n target_env_name package_name# 删除没有用的包
$ conda clean -p
环境命令
# 查看现有的环境
$ conda info --env# 创建环境,后面的python=3.6是指定python的版本
$ conda create --name env_name python=3.6# 创建包含某些包的环境(也可以加上版本信息)
$ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy# 激活某个环境
$ activate env_name# 关闭某个环境
$ conda deactivate env_name# 复制某个环境
$ conda create --name new_env_name --clone old_env_name# 删除某个环境
$ conda remove --name env_name --all# 生成需要分享环境的yml文件(需要在虚拟环境中执行)
$ conda env export > environment.yml# 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境
$ conda env create -f environment.yml
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