此时，可以看到括号里的名称已经从python_test1变成了base，就代表退出了虚拟环境
文章目录 介绍 安装 使用 包管理功能 环境管理功能 渠道管理 实例 介绍 开源包管理系统和环境管理系统 ，包括多种语言的包安装，运行，更新，删除，最重要的是可以解决包依赖问题 支持语言包括 Python，R，Ruby，Lua，Scala，Java，JavaScript，C / C ++，FORTRAN 支持在Windows，macOS和Linux上运行 Conda可以构建不同的环境，同时可以对环境进行保存，加载和切换操作 conda包和环境管理器包含在所有版本的Anaconda和Miniconda中
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）
Conda是一个非常好用的工具，既可以管理packages，也可以管理和下载软件，还可以建立多个虚拟环境来独立运行多个版本的软件。conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包,miniconda是精简版。做生信常常用的一些包只支持老版本的R，一些新开发的包又只支持最新的R，这里我们用conda建立多个版本的R环境。 conda的安装： 下载地址：https://www.anaconda.com/distribution/ https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
最近在学习python,发现在本地搭建python环境的时候，要是想要同时搭建不同python版本的环境，就比较麻烦，很容易就出现冲突了，很是头疼。然后光明就出现这山重水复疑无路的时候，同事给我推荐了包管理以及环境管理神器：Anaconda。
官方文档地址：https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/install.html#intro-install
在长长的列表里，往下翻（或者用ctrl+f搜索关键词miniconda3-latest）找到：Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh找到之后右键，复制链接地址用wget -c进行下载
虽然目前使用 bioconda 可以非常方便的管理很多软件，但是由于生物软件的类型实在太多了。完全没有统一的开发平台，因此，即使利用 bioconda 还是会出现一些问题，比如需要使用的软件是基于 python2.7 版本，而安装之后的 python 版本为 3.7。必须切换到 python 2.7才能使用，这个时候就可以使用 bioconda 创建的虚拟环境。
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
Anaconda 是一个包含数据科学常用包的发行版本。它基于 conda(一个包和环境管理器) 衍生而来。应用程序 conda 是包和环境管理器：
Anaconda是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的发行版。它专为数据科学和机器学习工作流程而设计，通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
Anaconda专为数据科学和机器学习工作流程而设计，是一个开源包管理器，环境管理器，以及Python和R编程语言的分发。它通常用于大规模数据处理，科学计算和预测分析。
众所周知Python常用的版本有2.x和3.x，常常会引起版本问题。由于我在Linux系统中已经安装有Python3.x和对应的TensorFlow，现在遇到需要跑在Python2.x下的TensorFlow工程时，就很麻烦，因此可以用Anaconda来建立一个独立的小环境来另外安装Python2.x及其对应的TensorFlow来跑这个工程。
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：
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。
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。
conda分为anaconda和miniconda。anaconda是包含一些常用包的版本（这里的常用不代表你常用 微笑.jpg），miniconda则是精简版，需要啥装啥，所以推荐使用miniconda。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows，Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03：注：你需要一个Theano或TensorFlow
Pycharm：目前一款主流的 Python 集成开发环境，它带有一整套帮助我们在Python开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。
本文介绍使用conda管理anaconda Python环境的相关命令。 conda 环境相关命令 创建环境 conda create -n env_name python=3.7 --clone another_env -n：name 表示新环境名称 python：使用python版本 –clone：从现有环境复制而来 删除环境 conda remove -n env_name --all 查看环境 conda env list 或 conda info -e 激活环境 cond
想当初刚学习Python的时候，就会用书本里面自带的一些package，用sys，os也用得很开心。后来接触到biopython项目，发现原来Python有这么不同功能的包，简直琳琅满目。不过这也是我痛苦的开始，在服务器上装个包怎么那么费劲呢，缺这少那的。 为了一个包的安装，我得花多少时间啊，还能不能让人好好做科研了。 黑暗时代 最开始的时候是从源码开始安装，一般 python setup.py install就执行安装过程了，不过可怕的这些包之间的依赖关系。而且安装的时候，要选择安装目录。对于刚开始学习的
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
如何在使用Jupyter Notebook时，解决Python虚拟环境间的切换问题？本文一步步帮你拆解。希望你能够避免踩坑的痛苦，把更多的时间花在愉快的编程上。
Conda包管理系统 Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包，https://www.anaconda.com/download/#download)和Miniconda(只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。 最初接触到Anaconda是用于Python包的安装。Anaconda囊括了100多个常用的Python包，一键式安装，解决Python包安装的痛苦。但后来发现，其
从编程风格上来说，TensorFlow 有点像在写计划书：需要首先定义整个计算图（模型的结构和运算过程），然后再填充数据并执行。这样，虽然 TensorFlow 在某些情况下可以进行更多的优化，但也可能使代码看起来有些冗长。
Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的Python、众多的packages包和科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。
人生的得与失，成与败，繁华与落寞不过是过眼烟云。而永远陪伴我们一生，如影随形、不离不弃就是心情；如同呼吸，伴你一生的心情是你唯一不能被剥夺的财富
引言：这是《Python for Excel》的第二章《Chapter 2：Development Environment》中讲解Anaconda Python的部分。工欲善其技，必先利其器。了解和熟练操作好的开发工具，在学习和使用Python时就会更加专注于其自身，并且也有助于Python开发。
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。
2017年生信宝典发布了Linux学习 - 又双叒叕一个软件安装方法，现在根据使用经验做一些更新，主要是增加了conda环境的复制、导入和导出功能。最开始是为了培训时，学员更方便搭建流程引入的，现在分享出来，方便更多人使用。
尽管依赖问题非常棘手，但明白包管理以及包编译安装原理有助于我们深刻理解计算机基本原理，避免成为一个调包侠。
最近安装了一些从github上clone下载的开源python软件包，经历了许许多多的酸甜苦辣。在python软件包，通常都会包含requirements.txt, environment.yml, setup.py三者之中某些或者全部，一开始完全不知道都是啥东东，通常都是遵照安装指示傻傻地一步一步走。但是久病成医，查阅了一些网上相关的资源逐渐也（自以为）明白了它们是咋回事。本文做一个简单的总结，不过这些只是小白的入门级的求生指南总结（所以不会包含高级使用相关的内容），如有错漏偏误欢迎指正-
Miniconda是Anaconda的压缩版，Miniconda只包含conda的核心内容，Anaconda中包含了Spyder集成开发环境等扩充内容。Miniconda的功能足矣。
"Hello, World!" 是一种传统的编程入门示例，通常是程序员学习一门新编程语言时编写的第一个程序。这个程序的目标非常简单：在屏幕上输出 "Hello, World!" 这个字符串。尽管它非常简单，但具有重要的象征意义和实际价值。
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
机器学习近来火得可谓人尽皆知。其实楼主现在的研究方向是椭圆曲线密码的硬件实现。so，我一直以为这跟Python，神经网络啥的确是八竿子打不着，然而，这个世界上就是不缺那种能开先河能摆证据撂服众生的大神。举个栗子这篇文章learing the enigma with recurrent Neural Networks。是 2017年发表于AAAI 的一篇文章，AAAI 2017是指第31届人工智能大会AAAI-17，是人工智能领域的最重磅会议之一。所以楼主也是很好奇，这里的RNN究竟是对我们一个世纪之前的简单的多表代换密码enigma做了什么，会如此的有价值呢。说起enigma,我也强烈推一波卷福气质图灵大神版的电影《模仿游戏》，主要是关于二战时期，以希特勒为首的纳粹国依靠enigma密码设备加密通讯，战事顺风顺水。所谓魔高一尺道高一丈，盟国就出现了以图灵为首的科研团队，各种剧情起承转合可能有失真实，但是结局很surprise，图灵成功破解该密码机。额，，言归正传，这篇论文呢，我仔细看了，并将其翻译为中文用RNN学习Enigma（如果显示文件正在转码，直接下载即可）。然后根据该论文中所讲，我就去github上下载了相关代码All Code。 作为一个python完全的小白，接下来便是急不可耐的想试试下这些代码真的如文中所述如此机智。
参考的地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/32925500
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。
如果你要决定用conda管理Python版本及包那么你有两个选择，安装Anaconda或者Miniconda,下面简单说明区别：
是一个安装、管理python相关包的软件，还自带python、Jupyter Notebook、Spyder，有管理包的conda工具，非常有用。
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
Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件。通常与Anaconda (集成了更多软件包，https://www.anaconda.com/products/individual)和Miniconda (只包含基本功能软件包, https://conda.io/miniconda.html)一起分发。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
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。
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。
Python 的包管理工具 Pip 是开发者们在构建、分享和安装 Python 包的重要工具之一。本文将深入介绍 Pip 命令的各种用法，旨在帮助开发者更好地利用 Pip 管理项目依赖、安装库和进行版本控制。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
