“ 大家好哇!我们在前面介绍如何为python部署第三方包时提到,推荐优先使用conda命令进行安装。那么在今天呢,我们就来聊一聊为什么更推荐使用conda而不是pip命令。”
直接去anaconda官网下载安装文件即可,具体网站自行搜索。 官网提供linux版本,windows版本,mac版本。 同时提供Anaconda完整版和miniconda最小版(无软件界面的,仅支持命令行执行),新手推荐使用Anaconda版,熟悉之后推荐改用miniconda版,占用存储空间小,使用起来感受一样。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
由于版本问题,我们有时需要创建不同的python环境。比如有些包只支持到python3.6,这时就需要创建一个py36的虚拟环境。推荐使用anaconda配置虚拟环境。(此外,你也可以使用venv创建虚拟环境,参加官网教程12. 虚拟环境和包 — Python 3.10.5 文档)
翻译自:https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/ 译者:taopanpantao 链接:http://blog.csdn.net/taopanpantao/article/details/53982752 我试着尽可能简洁,但如果你想要跳过这篇文章,并得到讨论的要点,你可以阅读每个标题以及下面的摘要。 神话#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器 现实:Conda是一个包管理器;Anacond
由于不同demo所利用的环境不同,因而大神们开发了Anaconda工具,其中已经安装好了很多包,并且使用conda来对这些进行管理。如此,便可以实现在电脑中存储多个互相不干扰的环境,使用编译器来分别利用这些环境创建不同的项目。
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。
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。
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
安装/卸载第三包,注意对于windows用户请使用管理员身份打开命令端口,能避免各种莫名其妙的错误:
Jupyter 创始人 Fernando Pérez 的说法,他最初的梦想是做一个综合 Ju (Julia)、Py (Python)和 R 三种科学运算语言的计算工具平台,所以将其命名为 Ju-Py-te-R。发展到现在,Jupyter 已经成为一个几乎支持所有语言,能够把软件代码、计算输出、解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。
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。
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义:Package, dependency and environment management for any language—Python, R
python 虚拟环境的重要性已经无需多言了, 目前所有支持 python 虚拟环境的工具中最好用的应该就是 conda 了, 最重要的一点是可以一键创建不同版本的 python 环境以适应不同的需求.
Python简单易用,功能强大,应用领域广泛,遍及人工智能、科学计算、机器学习、网络爬虫、大数据及云计算等。
conda 是一个开源包和环境管理系统,能够跨平台运行,在 Mac、Windows 和 Linux 上都可以运行。如果你还没用过 conda,我推荐你立刻开始使用,因为它会让管理数据科学工具变得更轻松。
在Anaconda中conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。
Anaconda安装:Anaconda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。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
如果已有环境能够满足所需的环境依赖,则不用进行环境安装。直接激活已有的环境(E.g. source activate tensorflow_py3)或者打开某个环境的Jupyter Notebook即可,可以跳过后面的操作指引。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/47008981
简单来说,Anaconda是Python的包管理器和环境管理器。先来解决一个初学者都会问的问题:我已经安装了Python,那么为什么还需要Anaconda呢?原因有以下几点:
在上次,如果不出意外,手把手教你进行Anaconda的安装,我们已经在windon10上成功的安装上了Anaconda。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,其使用,具有跨平台的特点,可以在Linux、macOS以及Windows系统中搭建环境并使用,其编写的代码在不同平台上运行时,几乎不需要做较大的改动,使用者无不受益于它的便捷性。
本篇文章就带领大家用最简单地方式安装TF2.0正式版本(CPU与GPU),由我来踩坑,方便大家体验正式版本的TF2.0。
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:
选择File->setting->Python Interpreter->点右边的设置标志Add->
在使用 Anaconda 的情况下,应该尽可能地用 Conda 安装各种软件包。而 pip只是用来安装那些在 Conda 中找不到的软件包。不然的话 Conda 可能会覆盖你用 pip 安装的包。
然而,随着项目的扩大,依赖关系的数量也在增加。这可能会使项目的环境难以重现,并且在仅仅依靠pip或conda进行依赖性管理时难以有效地维护它。
之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性,系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码,没有声明依赖、配置环境的文件。这样的好处是简单项目堆砌起来非常快,但是一旦代码量上了规模,依赖管理、环境配置、项目启动等就到处都是坑。
现在无法直接用pip search,需要先安装pip_search: pip install pip_search。 使用pip_search搜索可用的包版本: pip_search requests
近几年python搭上了机器学习,人工智能的快车道,发展的如火如荼。不止是互联网,现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索,总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298,而且充满了令人厌恶的营销套路。
Python分为3.X和2.X两个大版本。Python的3.0版本,常被称为Python 3000,或简称Py3k。相对于Python的早期版本,这是一个较大的升级。为了不带入过多的累赘,Python 3.X在设计的时候没有考虑向下相容,许多针对早期Python版本设计的程式都无法在Python 3.X上正常执行。大多数第三方库都正在努力地相容Python 3.X版本。
在学习推荐系统、机器学习、数据挖掘时,python是非常强大的工具,也有很多很强大的模块,但是模块的安装却是一件令人头疼的事情。
我安装的是 anaconda 环境,所以直接打开 anaconda prompt 工具, pip install tensorflow 直接安装。
在认识 Anaconda 之前,先认识一下conda,Conda是在Windows、macOS和Linux上运行的开源软件包管理系统和环境管理系统。它可以快速安装、运行和更新软件包及其依赖项。那么既然都是用来安装包的,Conda和pip有啥区别呢?主要区别如下:
注意:Python中没有分号,而是用换行符替换;没有{},而使用冒号替换;构造函数中的self是显示出现的等,除此之外,Python和Java存在 很多相似的地方。
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。里面的环境是分离开的,需要用到什么环境可以进行切换,如同虚拟机一样。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
来源:https://blog.mythsman.com/post/6088206570684f526e6bc606/ 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! 之前一直比较抵触用 Python ,很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具,通过 package.json 配置项目依赖,最多再通过 nvm 来进行环境切换;Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置,并体现在 pom.xml 和 build
Conda是Anaconda中一个强大的包和环境管理工具,可以在Windows系统中的的Anaconda Prompt命令行使用,也可以在macOS或者Linux系统的终端窗口的命令行使用。
和其他大多数现代编程语言一样,Python对包和 模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。但是当我们同时开发多个项目工程的时候,不同的项目会将第三方的包存放在相同的路径下。这就意味着,如果有两个工程依赖同一个包,但是所需要的版本却不一样,比如项目A依赖v1.0.0,而项目B依赖v2.0.0。由于Python无法根据版本来区分包的安装路径,那么此时,就会发生版本冲突。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/174522.html原文链接:https://javaforall.cn
在离线环境下,使用anaconda创建环境的时候,需要指定Python的版本,但是无法自动下载,需要手动下载Python包,然后用conda进行安装。
最新 Anaconda 中,默认安装 Python 3.8.3,因为某些原因需要使用 Python 3.7
在学习任何新的编程语言时,我们都会在第一时间完成Hello World,以宣告自己开发环境的完美搭建。TensorFlow也不例外。TensorFlow充分考虑了各种软/硬件平台上的安装,本篇记录了在
这是我写Ng的dp作业做的准备,好像需要安装特定版本的tensorflow 根据https://blog.csdn.net/ccgcccccc/article/details/89058445的配置要求来配置文件
本文重点分享Python的包管理工具和环境管理工具:conda。 未来的日子中,期待和大家一起成长,一起分享高质量原创文章
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
Anaconda介绍 Anaconda是python加强的一个全家桶套件,是目前最简单的方式来使用python进行机器学习和数据分析,它包含了250多个最流行的python科学计算包,并支持多种系统如windows,linux,mac,此外Anaconda最棒的一个特性就是使用conda来致力于简化包的管理和部署与pip命令的功能类似但更加强大。 Anaconda下载 Anaconda截止到目前最新的版本是基于Python3.6的Anaconda3 5.1.0,并分别提供了支持Python3.x和Pyhon
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云