模块是一个包含所有你定义的函数和变量的文件,其后缀名是.py。模块可以被别的程序引入,以使用该模块中的函数等功能。这也是使用 python 标准库的方法。类似于Java里面的包和C#里面的动态链接库。
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。
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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。
去官网下载:https://www.anaconda.com/products/individual
在本机开发完程序后,需要把程序移植到服务器之类的目标机上运行,或者分发给其余同事,经常会遇到第三方库管理,或者是不同项目之间用到的第三方库版本不一致,例如有时候需要tensorflow 1版本,有的时候希望用最新的2.3版本,这样导致了运行环境的管理复杂度,对于第三方库管理推荐通过Anaconda来解决这个痛点,通过不同的env解决环境配置问题。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
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:
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。
1、Anaconda简介2、Anaconda安装(Linux和Windows)3、Conda的包管理与环境管理
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。
当谈到 Python 的更新历史时,通常是指 Python 主要版本(Major Versions)的发布历史。Python 从 1991 年(居然跟我同岁)的第一个版本开始,经历了多个主要版本的更新。以下是 Python 的主要版本更新历史:
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。
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。
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刚开始学Python的时候,我用的是其自带的idle(安装Python后,在开始菜单里可以找到),后来发现在sublime中设置环境后也可以编辑Python,但是很多功能需要手动设置,之后又听说了pycharm很适合编辑Python代码。一直到到现在我依然觉得pycharm是最适合Python初学者的开发环境。
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。
Anaconda作为一个强大的Python发行版,具备一系列方便的命令行工具,用于管理环境、安装包等任务。本文总结了Anaconda的常用命令。这些命令的灵活使用有助于用户高效地管理Python环境,使Anaconda成为数据科学和开发领域的理想工具。Anaconda的安装简化了Python库和工具的管理,为数据科学家、工程师和研究人员提供了一个强大、集成且易于使用的开发环境。这为快速开始数据分析、科学计算和机器学习项目提供了便捷的途径。
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
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
官网下载:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.htmlhttps://conda.io/miniconda.html
Anaconda 是一个 Python 的科学计算发行版,有包含超过100个在数据科学中比较受欢迎的 Python, R, Scala 的分支,超过720个 package。Anaconda 提供了一个编译好的环境可以直接安装,可以为开发者省去很多编译出错、兼容性等的问题。补充一个官网上 Anaconda 的定义:
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:
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。
anaconda # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本) conda create --name python34 python=3.4 # 安装好后,使用activate激活某个环境 activate python34 # for Windows source activate python34 # for Linux & Mac # 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样
Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2,而B项目使用Python3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误,这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。
由于 Python 有 2 和 3 两个版本,因此 Anaconda 也在 Python2 和 Python3 的基础上推出了两个发行版,即Anaconda2 和 Anaconda3。Python3 被越来越多的开发者所接受,同时让人尴尬的是很多遗留的老系统依旧运行在 Python2 的环境中,因此有时你不得不同时在两个版本中进行开发,调试。
安装tensorflow-gpu,需特别注意tensorflow-gpu、Python、CUDA、cuDNN版本的适配信息,版本不适配会导致tensorflow-gpu安装失败,该安装教程选择的软件版本信息为:ubuntu18.04 + Anaconda3.5.3.1 + Python3.6.12 + tensorflow-gpu2.2.0 + CUDA10.1 + cuDNN7.6.5
windows 上安装了conda 之后,不像linux 和 Mac,这个逼要手动激活,每次我打开terminal , 都要执行一次,操 。
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。
进入根用户方法:https://mp.weixin.qq.com/s/RT_Yw-NB7LS1f1P59yPrbg
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。
这里我们用Anaconda发行版作为Python的使用环境,推荐安装Python3.6,本书就是用Python3.6代码写成的。(译者:我使用的也是Anaconda,Python版本是3.5,与3.6没有任何使用上的差别)
安装的时候最好选择将 anaconda 加入到环境变量中,这样可以直接使用 conda 命令来管理包,而不需要增加额外的配置。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
Conda是Python中用于管理包和虚拟环境的一大利器。 使用Conda可以非常便利的使用数据科学相关的包,Conda可以帮助我们创建虚拟环境,从而方便的应用于多个项目中。
不同的操作系统都是直接的在官网中下载安装包进行下载,选择你最经常使用的Python版本进行安装,下载完之后,尽量的按照anaconda默认的行为安装,现在的版本不会将bin目录加入到环境变量path中去。
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:
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。
conda create -n rna-seq python=3 fastqc trimmomatic -y
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。
这里说一下为什么不是Anaconda,因为它太占内存了,足足有5G左右,我的云服务器才40G硬盘,实在是玩不起呐。
Miniconda是什么? 要解释Miniconda是什么,先要弄清楚什么是Anaconda,它们之间的关系是什么? 而要知道Anaconda是什么,最先要明白的是搞清楚什么是Conda,参考:Conda简单教程。 一言以蔽之,Conda是Python中用于管理依赖包和虚拟环境的工具,Anaconda是一个带有Conda工具的软件包(附带了Conda、python和150多个科学软件包及其相关的包),而Miniconda是一个Anaconda的轻量级替代,默认只包含了Python和Conda。 也就是说,安装了Miniconda,就可以直接使用Python和Conda了。
和苹果的app store, 手机的软件管家一样,linux 也提供了conda(miniconda)这样一个软件中心。
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
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。
注意:在执行的安装pytorch的命令的最后,一定要将 -c pytorch 删除掉 大概就这样。
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 和 Miniconda 一起发放。
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