就是一个虚拟环境和包（库）依赖管理工具 下载地址：Downloading conda 对于Windows版本的，确定Python版本和系统类型直接下载安装包进行安装 对于Linux和macOS系统，在Terminal...更新conda或者某个包 conda update conda 或者 conda update 更新虚拟环境下的所有包 conda update --all 查看过时的包 conda...库 conda install -c conda-forge gdal 安装fiona库 conda install -c conda-forge fiona 安装rasterio库 conda...install -c conda-forge rasterio 使用pip进行库的安装 什么是pip呢？...Python包底层依赖一些C++库，则需要手动进行编译，或者安装指定平台下预编译好的库。
前言 很久没更新公众号啦，给看客老爷们汇报下我最近都在忙啥。由于工作和自己的原因，需要搞一点科研，这一直是我的短板。所以我浅学了一下大学数学（线代、高数和概率论），准备结合Python做一些事情。...后面可能会更新我学数学的一些心得，大家记得关注哦（我先学会再说）。...大家可能听过GDAL库，其实rasterio是基于GDAL库二次封装的，更加符合Python风格的主要用于空间栅格数据处理的Python库。所以本文就简单介绍下rasterio的安装和使用。...rasterio安装 这个第三方库不是很好安装，尝试了大半天也没安装上。rasterio依赖很多第三方库，所以比较麻烦，我们按下面的顺序依次安装即可。...（2）最后还需要更新下numpy库，不然也导入不了。 rasterio使用 其实我用Python来操作影像就两个要求，一是能读取到各个影像波段的数据，二是经过一些处理后，能再将数据存为影像。
conda和pip简介 conda conda是包及其依赖项和环境的管理工具。...适用平台：Windows, macOS, Linux 用途： 快速安装、运行和升级包及其依赖项。 在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。...——conda官方网站 conda为Python项目而创造，但可适用于上述的多种语言。 conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。...可以使用conda和pip命令来安装包，但是，请不要使用pip命令来更新conda包，这样可能会导致环境问题。...当首次使用Anaconda或者Miniconda时，最好使用conda进行更新包。 安装包 安装不包含在Anaconda中的Python第三方包。
过去，依赖于pip或conda install package_name 耗时耗力，且各个库的版本号可能会存在依赖关系的冲突，往往顾此失彼。...后来深入使用conda，发现依赖于导出和导入开发环境yml文件能够解决这个问题。 依赖的Python分发版本主要是Ananconda，要是觉得这个包过于庞大了。...导出和导入都会自动帮你处理好pip中的依赖，如果是库出现了冲突，直接把版本号删除就行了，而pip中无法在线安装的，会提示警告，之后可以依据python setup.py install 手动安装。...最后，yml文件可以利用name命名导入的环境，以及依赖的源，prefix指定新建的环境安装的位置。在此，我提供了两个自己常用的Python气象库yml文件。...有了它，就可以一键式安装了，妈妈再也不担心也删了装，装了删。
有如下三个原因 Anaconda 中集成了很多常用数据开发包，它附带了 Python、conda以及 150 多个其他包及其依赖项。...在数据分析中，我们会用到很多第三方包，而conda可以很好的帮助我们在计算机上管理这些包，包括安装、更新和卸载包。...类似 conda install pandas numpy 的命令会同时安装所有这些包。conda 还会自动为你安装依赖项。例如，scipy 依赖于 numpy，因为它使用并需要 numpy。...这可以让别人很轻松地安装你的代码及其所有依赖项。 导出的环境文件，在其他电脑环境中如何使用呢？...默认的环境（即当我们不选定环境时使用的环境）名称为 root。 ?
# Requirements.txt pandas>=1.5 # 创建并激活一个虚拟环境 $ python3 -m venv venv $ source venv/bin/activate # 安装依赖项...这种灵活的版本管理方法确保你的项目可以适应更新的版本，而不需要手动调整。...$ conda update scikit-learn 之后，需要手动更新environment.yaml文件，使其与更新的依赖关系保持同步。...当项目所需的包或库有冲突的版本或不兼容的依赖性时，就会发生依赖性冲突。...Pip pip是按顺序安装软件包的，这意味着它按照指定的顺序一个一个地安装每个软件包。当软件包有不兼容的依赖关系或版本要求时，这种顺序方法有时会导致冲突。
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？...举个例子，当你要安装TensorFlow的GPU版本时，除了库以外还需要安装CUDA、cuDNN等一些相关依赖项，但是这些依赖项和电脑硬件环境关系很大，并且新版本的cuDNN只能运行在高版本的驱动和CUDA...上，这就导致按照网上的教程安装了驱动、CUDA，并用pip安装了TensorFlow，最后发现有很大的概率依然用不了，但是如果用conda安装TensorFlow，它会自动帮你安装好其他依赖项，做到真正的开箱即用...随着项目的增加，你会发现安装的库也越来越多，而不同库的不同版本对应着不同版本的依赖项，这就会导致依赖之间发生冲突。...首先在右边搜索栏中可以搜索包的名称，然后对包可以进行删除、更新、安装的操作。
错误原因setuptools是一个Python的软件包，用于构建和安装其他Python软件包。它是许多Python项目的依赖项，包括Conda自身。...当你使用Conda创建或管理环境时，Conda会自动安装setuptools作为一个必要的依赖项。这样可以确保在使用Conda安装其他软件包时，setuptools可用于正确构建和安装它们。...还可以指定包的依赖项，以确保在安装时满足依赖关系。生成源代码和二进制发行版：通过 setuptools，你可以轻松地将你的代码打包为源代码和二进制发行版，以便其他人可以方便地安装和使用你的包。...管理和安装依赖项：setuptools 允许你指定包的依赖项，以确保依赖的软件包也能同时安装。这样可以避免在使用你的软件包时出现依赖缺失的问题。...这是因为setuptools是Conda的一个重要依赖项，不能轻易移除。
我们称之为软件依赖项(software dependency)。假设该依赖项的当 前版本号为1.0。软件A先安装1.0版的依赖项，然后再对自身进行安装，一切都进行得很顺利。...最终，软件B将用2.0版的依赖项覆盖1.0版，并完成自身的安装。经历一番艰 辛后，你才发现软件A与2.0版依赖项不兼容，因此完全被破坏，情况顿时变得很糟。...最后，依赖库在将来可能会推出修复若干严重安全漏洞的关键的、 保持向下兼容性的更新。这时，对代码库中依赖库的更新将无法借助软件包管理器，而只能由软件开发者手工完成。...一般而言，如果准备在单机上安装和使用TensorFlow，笔者建议采用Virtualenv或Conda的虚拟环境。它们能够以较小的代价解 决依赖冲突问题，且易于设置。一旦创建完毕，便几乎一劳永逸。...笔者不推荐既不使用虚拟环境， 也不使用容器的TensorFlow安装方法。
如果要使用 conda命令安装 Scrapy 只需运行以下命令： conda install -c conda-forge scrapy 当你熟悉 Python 软件包的安装，则可以使用以下方法从PyPI...安装Scrapy及其依赖项： pip install Scrapy 注意 这里需要注意的是 Scrapy 是用 Python 编写的，因此依赖于一些 Python 包，主要依赖如下： lxml，高效的XML...要安装 Xcode 命令行工具，在命令行中输入如下命令： xcode-select --install 目前存在一个已知问题，无法通过 pip 更新系统软件包。...必须解决此问题才能成功安装 Scrapy 及其依赖项。...以下是一些建议的解决方案： 不要使用系统自带 python，安装新的更新版本，该版本应与系统的其余部分不冲突； 在虚拟环境中安装 Scrapy 。
Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。...从源码安装的时候需要有编译器的支持，pip也不会去支持python语言之外的依赖项。...conda是用来安装conda package，虽然大部分conda包是python的，但它支持了不少非python语言写的依赖项，比如mkl cuda这种c c++写的包。...conda的优势：包之间严格的依赖检查；是一个超越Python的环境管理器。 推荐使用conda来安装包，如果安装失败，再尝试用pip进行安装。...对于新人来说，推荐使用IDE进行开发，可以在学习过程中聚焦与核心问题，而不是被环境配置以及各种命令工具影响。PyCharm自带对Anaconda（conda）环境的支持。
Anaconda包含了conda、Python在内的超过180个科学包及其依赖项。 2....Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别 ① Anaconda Anaconda是一个包含180+的科学包及其依赖项的发行版本。...其包含的科学包包括：conda, numpy, scipy, ipython notebook等。 ② conda conda是包及其依赖项和环境的管理工具。...⑤ pip 与 conda 比较 → 依赖项检查 pip： 不一定会展示所需其他依赖包。 安装包时或许会直接忽略依赖项而安装，仅在结果中提示错误。 conda： 列出所需其他依赖包。...安装包时自动安装其依赖项。 可以便捷地在包的不同版本中自由切换。 → 环境管理 pip：维护多个环境难度较大。 conda：比较方便地在不同环境之间进行切换，环境管理较为简单。
强烈建议在虚拟环境(conda或其他)中安装fastai及其依赖项，这样就不会干扰系统范围内的python包。这并不是必须的，但是如果遇到任何依赖包的问题，请考虑仅为fastai使用一个新的虚拟环境。...Conda安装 conda install -c pytorch -c fastai fastai 将使用最新的cudatoolkit版本安装pytorch构建。...git pull，环境将自动获得更新。...如果遇到conda的安装问题，请确保你有最新的conda客户端(conda install也会进行更新): conda install conda 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
，还有一点就是使用pip安装包时，并不会安装所有的依赖项，只会安装部分依赖项。...不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。...install 某些大的安装包时，使用某些vpn选择国外节点下载会快一点]） pip与conda安装对比 1.pip安装不会安装所有的依赖项只会安装部分依赖项，而conda会安装全部； 2.pip与...conda不会重复安装已经安装的依赖。...而Tensorflow和Pytorch等不仅依赖于Python软件包，还依赖于非Python软件包，如cudatoolkit、cudnn、cuda、interl-openmp、intel-MKL及protoc
包管理器：Conda和pip 在上一章中，我已经讲了一些关于Python包管理器pip的内容：pip负责下载、安装、更新和卸载Python包及其依赖项和子依赖项。...这些命令必须输入到Anaconda提示符中，允许你安装、更新和卸载第三方软件包。...为pandas0.25.0编写的代码通常需要更改才能使用pandas1.0.0运行，因此不能只升级Python和pandas版本而不更改代码。...为每个项目使用Conda环境可以确保每个项目都以正确的依赖关系运行。...Conda环境更强大，因为它们使处理不同版本的Python本身更容易，而不仅仅是包。 当阅读本书时，你不必更改Conda环境，因为我们将始终使用默认的基本环境。
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。...当你尝试pip install xxx时出现各种意外和依赖问题，那么conda就是一方良药。可以让你轻松的安装各种库并处理各种依赖问题。...更新 # conda conda update conda # anaconda(升级anaconda前需要先升级conda) conda update anaconda # anaconda-navigator...而conda update anaconda是将所有包升级到ananconda官方支持测试好的最稳定的新版本，所以会出现降级现象。...到此这篇关于Windows下Anaconda安装、换源与更新的方法的文章就介绍到这了,更多相关Anaconda安装、换源与更新内容请搜索ZaLou.Cn
而conda 则是一个跨平台的包和环境管理器，用于从Anaconda和Anaconda Cloud中安装和管理conda包。...其次在使用pip安装包之前必须先通过其他方式安装好python解释器，而conda则可以直接安装python解释器以及python软件包。...而pip则不包含这样的内置环境管理工具，而是依赖于外部的其他工具，如virtualenv 或 venv来创建隔离的环境。...这主要是由于在安装软件包时，pip会在递归的串行循环中安装依赖项，并不能确保所有包的依赖关系同时满足。...比如说若在安装顺序中较早安装的软件包与较晚安装的软件包具有不兼容的依赖项版本，就可能会导致环境错误，即使安装上也无法正常使用。
现在可以通过conda-forge安装spaCy： conda config –add channels conda-forge conda install spacy 更新spaCy spaCy的一些更新可能需要下载新的统计模型...，如果正在运行spaCy v2.0或更高版本，则可以使用validate命令来检查安装的模型是否兼容，如果不兼容，请打印有关如何更新的详细信息： pip install -U spacy spacy validate...在更新spaCy之后，建议用新版本重新训练模型。 下载模型 从v1.7.0开始，spaCy的模型可以作为Python包安装。这意味着它们是应用程序的组件，就像任何其他模块一样。...与通过pip进行常规安装相比，requirements.txt会额外安装Cython等开发人员依赖项。...Ubuntu 通过apt-get安装系统级依赖关系： sudo apt-get install build-essential python-dev git macOS / OS X 安装最新版本的XCode
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。...你可能已经安装了 Python，那么为什么还需要 Anaconda？ 1）Anaconda 附带了一大批常用数据科学包，它附带了 conda、Python 和 150 多个科学包及其依赖项。...在数据分析中，你会用到很多第三方的包，而conda（包管理器）可以很好的帮助你在计算机上安装和管理这些包，包括安装、卸载和更新包。 3）管理环境 为什么需要管理环境呢？...不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。...×的最后一个更新版本 第一个指令：什么叫CPU和GPU版本在一起？我理解的意思就是，CPU和GPU一家亲，不搞什么分裂，一条安装命令搞定就可以了嘛，至于怎么选择，看你机器的显卡支不支持CUDA了。
软件发布包是预先构建和预配置的包的集合，其可以在系统上安装和使用。包管理器是自动化安装，更新和删除包的过程的工具。...Miniconda本质上是一个conda环境的安装程序，只包含Conda及其依赖项，以便您可以从头开始安装所需的。...conda环境可以跟踪非python依赖;例如无缝管理依赖性和基本工具（如LAPACK或OpenSSL）的并行版本 而不是构建在符号链接上的环境 - 这破坏了virtualenv的隔离，并且对于非Python...虽然virtualenvs与conda软件包不兼容，但conda环境与pip软件包完全兼容。第一个conda安装pip，然后你可以pip安装任何可用的包在那个环境中。...因为pip的依赖关系跟踪只限于Python包，所以在轮子中这样做的主要方法是将发布的依赖包版本与Python包二进制包捆绑在一起，这使得更新这样的依赖很痛苦（最近OpenSSL的安全更新）。
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