Conda 管理你的Python环境

Conda

Conda 主要用户管理Anaconda下的Python版本环境

Conda 常用网站

https://www.anaconda.com/distribution/#linux
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/

Conda 安装

  • Centos7

yum install conda

  • Anaconda Download

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

Conda 配置

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

Conda 安装 Python Version

conda create -n py34 python=3.4

Conda 安装 Python module

conda install -n py34 numpy

Conda 切换 Python Version

conda activation py34

Conda 常用命令介绍

conda create -n pyname python=version

conda list

conda info -e

conda remove -n pyname

原文地址：https://blog.51cto.com/justinit/2470678

时间： 2024-10-07 09:00:28

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1. 查看Python环境 conda info --env可以看到所有python环境,前面有个‘*’的代表当前环境: 2.创建Python环境 conda create --name python36 python=3.6 代表创建一个python3.6的环境,我们把它命名为python36 3.管理和使用python环境 conda activate python36 原文地址:https://www.cnblogs.com/siyuan1998/p/11373401.html

使用conda管理python环境

一.动机 最近打算折腾vn.py,但只有py27版本的,因为一向习惯使用最新稳定版的,所以不得不装py27的环境,不得不说 Python的全局锁真的很烦. 身为懒癌患者,必然使用全功能的anaconda,但不想同时装py27和py35两个版本的anaconda巨无霸(同时装两个, 不知道conda是否也可以管理环境),于是选择用conda装python27的环境及一些必要的包. 弄了几天终于把办公电脑和家里的Mac机上的环境都配好了,即使有了官方的安装教材,也踩了不少坑. (因为国内主要的期货交

Python Django 编写一个简易的后台管理工具1-安装环境

安装python环境 MAC 一般都会自带 Python2.x版本 的环境,你也可以在链接 https://www.python.org/downloads/mac-osx/ 上下载最新版安装. 安装pip工具 Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具. pip 官网:https://pypi.org/project/pip/ 你可以通过以下命令来判断是否已安装: pip --version 安装django 使用前一步已经安装的pip工具进行安装,

升级python环境

说明 1.linux系统一般默认的python环境为2.6.x 2.因系统底层依赖python,盲目升级可能会有影响系统运行,所以此时需要在系统中安装多个python,即实现python的多版本共存.Pyenv就是这样一个python版本管理器. 3.注意此方式升级只是针对当前用户升级,并非所有用户,例如此次我们就是安装在deploy用户中. 安装pyenv 什么是pyenv?pyenv就是一个可以在系统中安装多个python,但又不影响系统自带的python环境的Python版本管理器. $g

python-pycharm中使用anaconda部署python环境

pycharm中使用anaconda部署python环境 今天来说一下python中一个管理包很好用的工具anaconda,可以轻松实现python中各种包的管理.相信大家都会有这种体验,在pycharm也是有包自动搜索和下载的功能,这个我在前面的一篇博客中有相关的介绍(详情请查看点击打开链接),但是这种功能对于一些包是可以使用的,但是总是会遇到有些包下载失败或查询不到的时候,这个时候就会让人很苦恼了.这里我们就来说一下anaconda的好处. 下面是我从别的地方贴来的说辞: Anaconda的

Windows 下python 环境安装

1.先在官网上下载安装包,官网地址:  https://www.python.org 2. 选择自己需要的版本进行安装,最好选择新版本下载, 3. 下载完成后,双击运行安装,一直next,直至安装完成 (安装时可以选择 add python 3.6 to path) 4.如果安装的时侯选择 add python to path,则会自动完成环境变量配置 手动配置环境变量,在"Path"行,添加python安装在win下面的路径即可,本人python安装在C:\Program Files

（2）在Windows 7 x64端设置Python环境

因Python语言在大数据处理,以及科学计算方向的雄起,另Django等Web框架已经在业界获得共识多年,所以本文拟搭建Python的学习开发环境.由于本人的笔记本及实验室主机系统环境以Windows为主,所以本文意在搭建Windows环境下的Python开发环境. 本文的内容主要分为以下几个部分:1.寻找合适的IDE:2.搭建Django:3.搭建Numpy+matplotlib+Scipy环境 *************************************************

python 环境部署：

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Windows下Python环境的搭建

我刚开始接触Python没多久,当然这也是为初学者来更好的去入门Python,我电脑上既跑着Windows也跑着Red Hat的Linux,相比较而言,开发我还是更青睐于Linux系统,很多开发工具红帽公司都给提供了. 那么这里我们先说一下Linux下的Python,Linux下Red Hat在光盘里集成了很多套的开发工具,当我们在安装Linux之前选择安装系统类型的时候我们选择GUI,然后把相应的开发工具勾选上就好啦,我当时勾选上了开发工具,现在电脑上既有JDK,也由于GCC,也有Python