0.导语1.pycham1.1 环境配置1.2 项目文件夹1.3 底部窗口2.Anaconda2.1 Conda配置2.2 py2与py3环境切换3.Jupyter3.1 启动及配置3.2 Jupyter常用操作
在上一篇博客中执行过conda的更新以及用conda安装了gxx_linux-64之后，再执行pip的一些指令时，就会给出如下所示的报错：
一、Conda配置1.Path配置2.Anaconda prompt配置3.Anaconda Navigator二、Python2与Python3切换1.Anaconda切换2.Pycharm切换
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在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
大家好，又见面了，我是全栈君，祝每个程序员都可以多学几门语言。 1、概述 Anaconda是RedHat、CentOS、Fedora等Linux的安装管理程序。它能够提供文本、图形等安装管理方式，并支持Kickstart等脚本提供自己主动安装的功能。此外，其还支持很多启动參数，熟悉这些參数可为安装带来非常多方便。该程序的功能是把位于光盘或其它源上的数据包，依据设置安装到主机上。为实现该定制安装，它提供一个定制界面，能够实现交互式界面供用户选择配置（如选择语言，键盘，时区等信息）。Anaconda的大部分模块用Python编写，有少许的加载模块用C编写。 Anaconda支持的管理模式： （1）Kickstart提供的自己主动化安装； （2）对一个RedHat实施upgrade； （3）Rescuse模式对不能启动的系统进行故障排除。 要进入安装步骤，须要先有一个引导程序引导启动一个特殊的Linux安装环境系统；引导有多种方式： （1）基于网络方式的小型引导镜像，须要提供小型的引导镜像； （2）U盘引导，通过可引导存储介质中的小型引导镜像启动安装过程； （3）基于PXE的网络安装方式，要提供PXE的完整安装环境； （4）其它bootloder引导（如GRUB）。 可用的安装方式：本地CDROM、硬盘驱动器、网络方式（NFS、FTP、HTTP）。 通过网络方式安装时，不论通过FTP、HTTP还是NFS方式共享安装，能够将安装光盘先复制到网络server上保存为iso镜像，然后loop挂载到共享文件夹或网页文件夹（当然，拷贝镜像中的全部文件到指定位置或直接挂载到共享文件夹也可），而通过NFS方式时，能够直接将光盘的iso文件放到共享文件夹就可以，安装程序挂载共享文件夹后能够自己主动识别镜像。 注意思复制安装光盘，并保存为一个 iso 映像文件的方法（对于 DVD/CD）： # dd if=/dev/cdrom of=/location/of/disk/space/RHEL.iso bs=32k 注意拷贝时bs块大小设置为32k，我实验时设为1M，尽管减小了文件体积，可是安装读镜像时会报错。 对于Kickstart，它是一个利用Anconda工具实现server自己主动化安装的方法。通过生成的kickstart配置文件ks.cfg，server安装能够实现从裸机到全功能服务的的非交互式（无人值守式）安装配置；ks.cfg是一个简单的文本文件，文件包括Anconda在安装系统及安装后配置服务时所须要获取的一些必要配置信息（如键盘设置，语言设置，分区设置等）。Anconda直接从该文件里读取必要的配置，仅仅要该文件信息配置正确无误且满足全部系统需求，就不再须要同用户进行交互获取信息，从而实现安装的自己主动化。可是配置中假设忽略不论什么必需的项目，安装程序会提示用户输入相关的项目的选择，就象用户在典型的安装过程中所遇到的一样。一旦用户进行了选择，安装会以非交互的方式（unattended）继续。使用kickstart能够实现流线化自己主动化的安装、高速大量的裸机部署、强制建立的一致性（软件包，分区，配置，监控，安全性）、以及降低人为的部署失误。 使用Kickstart方法安装的过程包含创建一个kickstart文件、创建有kickstart文件的引导介质或者使这个文件在网络上可用、筹备一个安装树、開始ks安装（anconda自身启动 –>选取ks安装模式–> 从ks文件读取配置 –> 最后安装）。创建kickstart配置文件能够使用不论什么文本编辑器，也能够使用图形化配置工具system-config-kickstat（须要安装system-config-kickstart.noarch包）。注意配置文件生成后，推荐使用ksvalidator命令检查配置文件语法及完整性错误，比如： [root@bogon ~]# ksvalidator ks.cfg not enough arguments for format string Kickstart文件的语法及參数含义可參考 http://docs.redhat.com/docs/en-US/Red_Hat_Enterprise_Linux/6/html/Installation_Guide/s1-kickstart2-options.html。 我们以RHEL 6.0的安装为例来分析Anaconda。为紧跟新版本号，anaconda源代码则使用较新的在Fedora 15中使用的版本号。先从Fedora的下载网
Please cite this paper（https://ejnmmires.springeropen.com/articles/10.1186/s13550-017-0260-9） if you found it useful. Thanks! Wang H, Zhou Z, Li Y, et al. Comparison of machine learning methods for classifying mediastinal lymph node metastasis of non-sma
假如你叫小明.py，在朋友眼中，你是小明(__name__ == '小明')；在你自己眼中，你是你自己(__name__ == '__main__')。
本文介绍在Anaconda环境下，创建、使用与删除Python虚拟环境的方法。
在CMD控制台进入Jupyter notebook之前，先激活安装了该模块的配置环境，再启动jupyter notebook，问题完美解决。
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。
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。
pip install PyQt5 -i https://pypi.douban.com/simple
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。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
为了安装Anaconda科学计算环境，控制好python版本，今天上午总算折腾好了。
如果我们在outside.py文件中调用hub.py时，就会打印出this message should not be shown out of this file ，如果不希望别的文件调用hub.py时打印出上述信息，则可以将hub.py改成：
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。
（2019.8.14 19:53）吃饭前用这个方法实战了一下，吃完回来一看好像不太行：跑完一组参数之后，到跑下一组参数时好像没有释放之占用的 GPU，于是 notebook 上的结果，后面好几条都报错说 cuda out of memory。
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
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。
Python环境安装到底要选择Python2.7还是选择python3.6呢？虽然Python2.7在2020年将退出历史舞台，但很多老代码仍旧使用2.7，没办法，这里给大家提供了一种可兼容的工具Anaconda。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。因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 531 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。如果你苦于给 python 安装各种包，安装过程中还各种出错。那么Anaconda是你最好的选择，Anaconda可以帮助你管理这些包，包括安装，卸载，更新。
注意：当前环境是Play_Craw， pip install cx-freeze 时自然安装到了C:\Users\xiaosalang\Anaconda3\envs\Play_Craw\Scripts处
搜索一阵发现是pyinstaller在打包的时候(StartRun.py我要打包的主程序文件)可能会漏掉一些三方库，就在打包的时候加上三方库的绝对路径：
在本文的其他文章中有一个实现旧编码替换为新编码的小项目，因为窗口程序比较直观，所以需要改造相关代码以生成窗口程序。
网上看到一种说法是由于tensorflow版本过低的问题，这里我的环境中tensorflow的版本是1.2.1，查看版本号的方法：终端命令查看TensorFlow版本号及路径。这种说法的解决方案当然就是升级tensorflow版本了。由于比较麻烦我没有选择这种方法。
一句话说明ArcPy是什么：ArcPy是一个 Python 站点包，可提供以实用高效的方式通过 Python 执行地理数据分析、数据转换、数据管理和地图自动化。可以通过ArcPy调用ArcGIS Pro中几乎所有的工具，将其与其他Python工具结合使用，形成自己的工作流程。
十分具体详细，细致到了每一步安装过程的截图，看了此篇，你完全不用看其他教程，直接安装好，并开始写出自己的第一个 Python 代码。
对于从事计算机视觉中目标检测领域的人来说，数据集所有工作的开始，没有特定领域的数据集，后续工作基本没法展开。但是通用的VOC或者COCO数据集可能根本没法使用适用于特定领域，因此制作特定领域的数据集也成为了意见非常重要的事情。LabelImg就是当前非常合适数据标注工具，接下来我们来介绍LabelImg在win10下的安装流程。
2.安装完anaconda后打开anaconda promp命令行promp，输入conda list.
本篇教程，介绍如何设置服务器的Jupyter，并远程登陆, 就像rstudio-server一样的。
本文介绍在Anaconda中，为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法。
** jupyter打开方式: 打开Anaconda Prompt，输入activate pytorch，进而输入jupyter notebook。 查看当前环境:conda info –envs 查看库：pip list或者conda list 更新库：pip install –upgrade库名 运行快捷键：shift+enter 安装新的模块：conda install 模块名 pip install 名 在jupyter中打开.py文件：在Home中新建.ipynb文件，并把本机的.py文件上传到notebook中，1.在notebook中新建一个.ipynb文件 2.上传.py文件，使这两个文件在同一文件夹中 3.在新建的.ipynb文件中输入 %load 文件名.py，结果：将.py文件转成.ipynb文件，可编辑运行（可看到源代码）
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。
for 循环是一种迭代循环机制，迭代即重复相同的逻辑操作，每次的操作都是基于上一次的结果而进行的。并且for循环可以遍历任何序列的项目，如一个列表或者一个字符串
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。
https://de.cyverse.org/dl/d/89D2FE7A-41BA-4F64-80E2-B9C26D49E99F/Plants_model.tar.gz
模块是最高级别的程序组织单元，它将程序代码和数据封装起来以便重用。从实际角度来看，模块往往对应于Python程序文件（或是用外部语言如C、Java或C＃编写而成的扩展）。每一个文件都是一个模块，并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import：使客户端（导入者）以一个整体获取一个模块 from：允许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名 imp.reload：在不终止Python程序的情况下，提供了一种重新载入模块文件代码的方法。
1、星期天作一下，搞一个第一次Django入门到放弃。 2、开干，网址：https://pyecharts.org/#/zh-cn/web_django?id=django-%e6%a8%a1%e6%
今天，打开大蟒蛇(Anaconda Navigator)时，突然报了错 如下：
保存后在cmd中输入：jupyter notebook,会自动触发默认浏览器打开jupyter
之前自己把 Python 文件打包成 exe 的时候，折腾了很久，本文将详细地讲述如何快速生成在不安装 Python 的电脑上也能执行的文件
本文记录Jupyter notebook 启动错误 “sys/un.h” No such file or directory 的解决方案。 错误复现 在运行 jupyter notebook命令时，报错如下： > jupyter notebook _cffi_ext.c E:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\zmq\backend\cffi\__pycache__\_cffi_ext.c(213): fatal error C1083: 无法打开
本教程为一个python入门教程，面向初学者，因此内容较为详细。主要内容为python环境配置教程，包括Anaconda，PyCharm，Jupyter notebook的安装与配置，及其常用技巧。教程以Windows系统为平台作演示，其他系统可能存在少许差异。
网上许多教程比较晦涩难懂，本教程按照笔者（新手）自己的视角记录，希望给大家一些帮助
如何选择cuda的版本号 根据我们电脑本身安装的显卡的驱动版本号来决定的
在使用Anaconda进行Python开发时，有时会遇到以下错误消息：Cannot open D:\Program Files\Anaconda3\Scripts\pip-script.py。这个错误消息通常与pip相关的操作有关，当我们尝试在命令行中执行pip命令时出现的。 这篇博客将详细讲解这个错误消息的原因，并提供解决方法。
安装完成之后，从Windows开始菜单，点击 Anaconda Navigator 菜单项。
之前写过一篇 windows 安装 miniconda 的文章, 后面在接触了 wsl 后发现用起来要比在原生 windows 上舒服很多, 毕竟我写 python 多是为了在 linux 服务器上跑, 用 wsl 会更顺滑一些, 虚拟环境同样选择更轻量的 miniconda
本篇文章，我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片（M1 和 M2 CPU）的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。
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