由于某些奇怪的原因(如项目中要用某个用Python3.4编译的库),你可能需要安装官方停止支持的Python版本(如Python2.5, Python2.6, Python3.3, Python 3.4或者更老的版本), 直接通过sudo apt install python3.4是没法安装的,因为Ubuntu 16.04移除了对Python3.4的支持。 作为不应该知道的知识的一部分,这里详细记录下在Ubuntu 16.04下安装旧版本的Python的方式,如果在2029年,因项目你需要安装Python3.4,或许本文可以帮到你。
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
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
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。
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。
conda 是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
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。
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。
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 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:
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:
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。
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。
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:
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。
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。
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。
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和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43593330/article/details/93378987
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。
适用语言:Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。
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。
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。
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。
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和环境管理。包管理与pip的使用方法类似,环境管理则是允许用户方便滴安装不同版本的python环境并在不同环境之间快速地切换。conda将几乎所有的工具、第三方包都当作package进行管理,甚至包括python 和conda自身。Anaconda是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、各种packages等。
Anaconda 是一个开源免费的Python集成管理工具,自带了数据科学相关的依赖包,支持多平台Win/linux/OS X。
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。
现如今,Python的应用愈来愈广泛,且对于常用的发行版Linux操作系统来说一般都会预装Python环境,这给Python学习者带来了福音,因为在Windows操作系统上安装Python环境还需要配置各种环境变量。但是Linux环境下也会存在一些问题,比如Linux系统默认的Python版本一般为2.7,而如今的发行版已经到了3.9,因此能够在操作系统上简单地完成不同Python发行版的的切换十分必要。本文主要介绍一种以Ubuntu为例在Linux上的使用conda对Python版本进行控制的方法。
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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:
在使用 python anaconda时,经常会用到很多常用操作,记录下来,方便以后更好地使用:
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。
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:
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。
去官网下载:https://www.anaconda.com/products/individual
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
Anaconda是一个流行的Python和R编程语言的开发环境和包管理器。它提供了一个强大的工具集合,方便用户管理和部署数据科学项目。本文将详细介绍如何在CentOS 8上安装Anaconda。
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。
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:
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),miniconda则是精简版,需要啥装啥,所以推荐使用miniconda。
官网地址:Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
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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。
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