Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda、pycharm等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
为Python设置机器学习环境可能是一项棘手的任务。如果你之前从未设置过类似的东西，那么可能需要花费数小时来处理不同的命令。
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。所以conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
pyenv简介 由于Python的依赖是基于site的，这对于生产环境来说，是一种简单而正确的方式，然而，对于我们的开发环境，基于这样的管理方式，带来了可怕的第三方依赖管理的难题，virtualenv适时出现了，拯救了广大被依赖问题困扰的Python程序员。virtualenv无疑是成功的，它为每个项目创建一个虚拟环境，使得项目的依赖全部在一个虚拟且封闭的环境中，互不干扰。然而，这就够了吗？想象下面一种场景：你的新项目在Python 3.3下面开发，而你维护的旧项目，却工作在Python 2.7之上，为了完
Python 的不同版本之间常常存在依赖关系和兼容性问题，为了方便开发人员在 不同项目中使用不同的版本 。
经历了装软件的头疼阶段后，终于搞明白Anaconda，python，Pycharm之间的关系及各种python包的安装了
1.安装Python(推荐安装Anaconda)[这里是windows系统下的安装]
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
Python作为一个目前最火的编程语言之一，已经渗透到了各行各业，笔者所在的人工智能科研领域就以Python为主要编程语言，尤其是神经网络几乎已经离不开Python了。它易学好懂，拥有着丰富的库,且可以提供所有主要的商业数据库的接口。人生苦短，就用Python.
最近在写一个网站后台，由于涉及到阿里云的 SDK ，而阿里云在自己的源(https://mirrors.aliyun.com)上发布的 SDK 要新，因此在设置 Python 的包管理的时候需要注意很多东西。
Pycharm的安装 pycharm的下载地址： 网上很多的下载说明，这里就不再赘述，下载最新版即可。 Anaconda anconda下载地址 登录官网下载最新版即可，完成安装。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
Yarn 是 Facebook 开发的一款新的 JavaScript 包管理工具， 作为 NPM 的替代产品，主要是为了解决下面两个问题：
Conda是目前为止，最流行的Python软件包与管理环境。Conda分为 miniconda 与 anaconda 两种。前者从名字上就能猜出是精简版，后者预装了很多常用的功能，但比较臃肿。实际工程中，一般都使用 miniconda，按需安装软件包，本文的下面篇幅也以 miniconda 为例进行说明。
因为有些时候我们需要不同版本的python或不同版本的pip模块（比如你需要跑两个从github上下下来的代码，他们的tensorflow版本一个要求1.0一个要求2.0）
Python的版本众多，而且其内部的库Package也五花八门，这就导致在同时进行几个项目时，对库的依赖存在很大的问题。这个时候就牵涉到对Python以及依赖库的版本管理，方便进行开发，就需要进行虚拟环境的配置。 一方面：我们初学python的时候，下载第三方库的时候其实是在全局或者是整个系统中都可以使用，但对于一些项目来说，需要的库可能是与你电脑中安装的库不同版本的库，然而，一个系统不能包含两个不同版本的库，所以需要使用虚拟环境； 另一方面：以后工作中你跟别人交接项目的时候会存在不同库的版本，所以我们需要使用虚拟环境，新手来说是不必在意的，但是最好早点学习。
开源操作系统社区 OpenCloudOS 由腾讯与合作伙伴共同倡议发起，是完全中立、全面开放、安全稳定、高性能的操作系统及生态。OpenCloudOS 沉淀了多家厂商在软件和开源生态的优势，继承了腾讯在操作系统和内核层面超过10年的技术积累，在云原生、稳定性、性能、硬件支持等方面均有坚实支撑，可以平等全面地支持所有硬件平台。
介绍nvm 是 node version manager（node 版本管理工具）的缩写，是一个命令行工具，用于管理和切换到不同版本的 node.js。
Python由于2.x和3.x版本不兼容的问题，出现了虚拟环境管理的方式，这也算是日常比较常见的Python环境配置的一种方式。此外，由于Python丰富的库依赖，对于库的管理又出现了不同。本文将总结日常使用virtualenv、pip、anaconda等Python配置的经验。
python语言在发展的过程中，经历了python2到python3的迁移，对应的包也出现了多个版本。如何在一台服务器上同时安装不同版本的python,不同版本的package, 而且不互相干扰，是一个令人头痛的问题。
序 Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。 个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anacon
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
笔记本上安装了2.7和3.5两个版本的python，在使用3.5版本的pip安装keras时出现了failed to create process错误。解决方法如下： 1.由于我在环境变量中同时配置了2.7和3.5的路径，所以我可以直接在命令行下执行python3来启动3.5版本的python； 2.通过python3来启动pip，在命令行中输入python3 -m pip install keras，成功安装上keras。
Anaconda也自带一个包管理工具conda，并具有自己的包仓库和服务器。下面简单介绍一下conda：
介绍一下，我的研究方向是图像处理以及机器视觉方向，还涉及到机器学习的相关内容，所以安装的第三方库都是与上述相关的库。
接下来我们手动安装python3，并且配置后可以Python2和Python3两个环境都能使用。
nodejs的版本升级相当快，不同版本之间存在了或多或少的差异，在切换版本的时候，如果不使用版本管理工具的话，需要卸载后再安装新的版本，浪费不必要的时间和精力。作为一名高效率的程序员怎么能忍？
首先去官网下载你想要的python压缩包，然后解压。进入主目录执行以下操作(需要GCC编译器支持)
每一种语言的开发环境都是包含了运行环境和开源包两个核心内容。比如Java，JDK是运行环境，而开发导入需要用到的各种第三方工具都是以开源包的形式导入的。再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。 通常情况下，我们都是使用IDE在项目中统一管理运行环境和开源包。比如开发JavaWeb项目我们使用Myeclipse或者IntelliJ IDEA来管理项目的Java版本以及开源包。不过，当需要在同一机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同环境之间切换时，这样的管理方式就带来了很多不便。Conda的出现能够很好的解决这样的问题。Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。
环境配置问题可能一直会让我们头疼，包括如下几种情况。 我们在本地写好了一个Scrapy爬虫项目，想要把它放到服务器上运行，但是服务器上没有安装Python环境。 其他人给了我们一个Scrapy爬虫项目，项目使用包的版本和本地环境版本不一致，项目无法直接运行。 我们需要同时管理不同版本的Scrapy项目，如早期的项目依赖于Scrapy 0.25，现在的项目依赖于Scrapy 1.4.0。 在这些情况下，我们需要解决的就是环境的安装配置、环境的版本冲突解决等问题。 对于Python来说，VirtualEnv
在windows10系统下安装两个不同版本的的python解释器，在通常情况下编译执行文件都是没问题的，但是加载或下载包的时候pip的使用就会出现问题，无法下载一直报错
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
Anaconda是一个免费开源的Python和R语言的发行版本，用于计算科学（数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析），Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统Conda进行管理。超过1200万人使用Anaconda发行版本，并且Anaconda拥有超过1400个适用于Windows、Linux和MacOS的数据科学软件包。
conda 是开源包（packages）和虚拟环境（environment）的管理系统。
前一阵自己用flask框架写了一个博客程序，写完之后想部署到服务器上，因为是小白，所以自己google了好些资料，讲的零零碎碎而且有些地方只是告诉你怎么配置，但具体为什么这样配却没有说明，所以自己总结了一篇从头到尾的过程。
在开始学习了Python的基础知识以后，我们就能够使用Python来写一些简单的小项目了， 但是这个时候我们可能就会遇到一个问题。那就是如果我同时写了两个项目的时候，假设项目A使用Django模块1.9.x版本，而项目B需要使用Django模块2.1.x版本。而我们知道一个系统环境中同时只能安装一个版本，我总不能打开一个项目的时候，就把这个模块卸载再装另外一个版本吧。即使是我不怕麻烦，一个模块可以手动卸载重装，如果遇到多个模块同时冲突的情况呢？这个时候就比较头疼了。
如果conda中没有需要安装的包。需要再Anaconda.org中查找。 现在Anaconda.org网站中查找到指定的包，执行显示的下载名命令：
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持Linux、Mac、Windows. 提供了包管理和不同Python环境管理的功能, 可以很方便解决多版本Python问题和各种包安装问题. Anaconda使用conda命令来进行包管理和虚拟环境管理.
时光荏苒，过隙白驹，即将进入2022年，著名敏捷开发语言Python也放出了3.10最终版，本次我们来展示一下在不同的系统和平台中，高效部署Python3.10开发环境，这里我们并不依赖其他的三方软件，只通过Python官方的安装包进行配置，编辑器我们依然使用微软开源的Vscode，争取在一分钟以内就可以在一台干净的开发机上部署好环境，省去一些不必要的步骤。
首先第一个问题：Python版本的问题，Python 2.x 和Python 3.x 版本区别还是比较大的，版本多了不易管理。
Windows下安装python第三方包、模块汇总如下(部分方式同样适用于其他平台)： 1. 直接安装 windows下最常见的*.exe,*.msi文件，直接运行安装即可； 此种方式相对比较少，示例：PIL包 PIL官网：http://pythonware.com/products/pil/ 2. easy_install 使用此方式需先安装easy_install，可以去官网下载：http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py 然后使用 python 执行e
Anaconda下载及安装 简介 Anaconda官网：https://www.anaconda.com/ Anaconda是一个开源的Python发行版本，包含了180+的科学包及其依赖项，可以方便获取开发所需要的包，并且对包进行管理，其中的科学包有：conda，numpy等 下载 网速好：官方下载：https://repo.anaconda.com/archive/ 网速慢：清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 选择相应版
在CDH集群中Spark2的Python环境默认为Python2，CDSW在启动Session时可以选择Engine Kernel版本Python2或者Python3。当选择Python3启动Session时，开发PySpark作业在运行时会报“Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.6, PySpark cannot run with different minor versions.Please check environment variables PYSPARK_PYTHON and PYSPARK_DRIVER_PYTHON are correctly set”，为解决Python版本适配的问题，需要进行如下调整来使我们的应用自动的适配Python版本。
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