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conda环境配置

conda环境配置和简单的使用 感觉之前用的anaconda不错,conda配置起来感觉也很好。 于是在我的电脑上,创建了一个新的环境,安装django。 使用conda创建环境是比较容易的,conda create -h即可查看创建详情 由于创建简单,之前也创建过一个环境,不多说了 以下是一些环境相关的常用命令。 -> % conda info -e //显示所有环境 # conda environments: # snowlakes * /home/ysrcyx/anaconda3/envs /snowlakes root /home/ysrcyx/anaconda3 (snowlakes) -> % conda list //显示当前环境下的包 其次,有现成的包管理器和环境配置,不要自己做死去手动配置,很容易出问题。 conda http://stackoverflow.com/ques...

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conda虚拟环境

所以对虚拟环境进行创建、删除等操作需要使用conda命令。 查看Python版本号 python -V #注意V是大写 conda常用命令 conda list: 查看安装了哪些包。 conda install package_name(包名): 安装包 conda env list 或 conda info -e: 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update conda: 举例 conda create -n myenv python=3.6 conda create -n env_name python=2.7 删除虚拟环境 删除环境: 使用命令conda remove pip是Python包的通用管理器; conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。 对于用户,最显着的区别可能是这样的:pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中装任何包。

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    conda 环境管理

    为了创建一个新的环境, 需要使用 create 命令, 后面跟上你想要创建环境的名字: conda create --name snowflakes biopython 当 conda 问你是否继续时: 因为我们并没有指定 Python 版本, 所以该环境默认使用当前的 Python 版本. 小提示: 许多以两个破折号 (--) 开头的常用选项都可以被简写为一个破折号和首字母. 小提示: 默认情况下, 环境会被安装 conda 目录下的 envs 子目录. 你可以指定一个不同的安装路径, 详情请查看 conda create --help. 列出所有的环境 使用 conda 环境的 info 命令列出目前所有已安装的环境: conda info --envs 你可以看到如下的一系列环境: ? conda info --envs conda 会列出所有的环境, 当前环境会通过一个星号 (*) 标识. ? * 克隆一个环境 通过克隆可以创建一个一模一样的环境.

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    conda管理Anaconda环境

    下面简单介绍一下condaconda是Anaconda专用的开源包(packages)和虚拟环境(environment)管理工具。 比如在新版的Anaconda中就可以安装R语言的集成开发环境 Rstudio。 虚拟环境管理: 在conda中可以建立多个虚拟环境,用于隔离不同项目所需的不同版本的工具包,以防止版本上的冲突。 查询某个包,也可以进行模糊查询: conda search search_key_word 环境管理: 1. 删除名为env_name的环境conda env remove -n env_name 5. 显示所有的环境conda env list 6. 查看环境信息 conda info --envs 7.

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    conda 虚拟环境

    # 列出所有虚拟环境 conda env list # 创建虚拟环境 conda create -n name python=3.6 # 删除虚拟环境 conda remove -n name # 进入虚拟环境 source activate name (或者 conda activate name) # 退出虚拟环境 source deactivate (或者 conda deactivate

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    linux默认系统语言环境与vim环境设置utf-8

    'ascii' codec can't encode characters in position 2-4: ordinal not in range(128) 主要就是2个角度的问题 1:系统语言环境不一致 解决方法: vim ~/.bashrc 最后一行追加: export LANG=zh_CN.UTF-8 然后使用户配置生效 source ~/.bashrc 2:编辑器(vim)运行环境默认语言问题 vim

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    使用conda管理python环境

    本文由腾讯云+社区自动同步,原文地址 https://stackoverflow.club/use-conda-python/ 问题 不管用的是MS还是Linux,碰到python最头疼的就是各种不同的 一般会出现以下几种情况: python2 和python3希望在一台机器上共存 验证某python软件时,和本地的python环境不兼容,又不想为了验证软件功能而破坏本地环境。 解决 使用conda创建各种不同的python环境 常用命令 1.创建环境 1conda create -n env_name python=2.7 2.激活环境 1conda activate env_name 3.退出环境 1conda deactivate 4.显示当前系统下的环境 1conda info -e 5.添加国内镜像 1conda config --add channels https: list or conda list -n env_name Reference: https://zhuanlan.zhihu.com/p/22678445

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    设置默认python

    linux中往往会安装很多个版本的python, 所以会牵扯到默认python的设置问题. 主要是设置系统环境变量的问题. 1. 查看当前默认python版本 直接在terminal中输入”python” $ python Python 2.7.14 (default, Sep 23 2017, 22:06:14) [GCC 7.2.0 ] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 可以看到当前系统中默认的python 修改默认python版本 下面要把默认的python版本从2.7改为3.6. GCC 7.2.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> 可以看到默认

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    Ubuntu20.04安装anaconda并默认激活conda base环境(步骤详细操作简单实用)

    Anaconda3-2021.11-Linux-x86_64.sh 进入注册信息页面,输入yes; 阅读注册信息,然后输入yes;查看文件即将安装的位置,按enter,即可安装, 安装完成后,收到加入环境变量的提示信息 ,输入yes 我们执行: sudo gedit ~/.bashrc 然后在打开的文件最后加两行命令,用于配置环境 export PATH="~/anaconda3/bin":$PATH source ~ /anaconda3/bin/activate #修改终端的默认 python 为 anaconda 保存文件后关闭,然后在终端执行,用于保存环境配置 source ~/.bashrc 重启终端,会看到命令行前面出现 (base)环境,即可默认使用Anaconda3; 可以使用conda -V验证是否安装完毕,若安装完成,则会出现版本号。 conda -V

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    python关于conda创建新环境

    conda创建新环境   如果只是用的话,用【创建】和【激活】的命令足够了~   第一步:创建   conda create --name yourEnv python=2.7   –name:也可以缩写为 也可以指定为【python=3.6】,若未指定,默认为是装anaconda时python的版本.    用户如果不想每次都到目录下激活,需要进行全局环境变量设置,将需要激活的路径下的bin文件添加到全局环境变量中。   conda info --envs:输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境   conda一些命令   conda list: 看这个环境下安装的包和版本   conda install numpy scikit-learn: 安装numpy sklearn包   conda env remove -n yourEnv: 删除你的环境   conda env list: 查看所有的环境   anaconda

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    如何利用conda管理python环境

    你也可以和别人共享环境文件。 创建环境 如果只有默认的python环境(即安装anaconda或miniconda时创建的环境),那么就无法执行环境切换操作。 使用conda create 命令可以创建新环境conda create --name ncl -c conda-forge ncl=6.4.0 # --name 参数用来指定环境名,即新创建的环境名为 通过说明文件创建环境时,conda不会检查依赖,创建之前要确保文件没问题。 加入环境变量 conda环境可以包括已经保存在 Linux,OS X,Windows系统的环境变量。 /bin/sh unset MY_KEY unset MY_FILE 当你执行 source activate analytics 命令时,环境变量MY_KEY 和 MY_FILE 会被设置为存储到文件中的值 MY_KEY 和 MY_FILE 会被设置为存储到文件中的值;当执行 deactivate 命令时,会删除上述变量。

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    Jython设置默认编码

    Jython项目对非ascii编码的支持不是很好,尤其是在windows环境。 但是需要用Jython做一些和Java配合的工作,又必须要能够在Windows环境工作。 在Win7命令行直接运行Jython 2.7a2是不行的,因为Jython默认是ascii编码,而Win7默认是GBK编码,更加悲剧的是JVM又不支持在Console使用GBK. 一个简单的解决方法: jython -C "utf-8" 看看默认编码: >>> import sys >>> sys.defaultencoding 'ascii' 注意虽然系统默认编码还是 因为JVM的默认编码已经改过了来了。 codecs.setDefaultEncoding('utf-8') 或者: import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') 再检查下Jython的默认编码

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    设置默认WiFi配置

    这个对话框会在onCreate的时候填入一些默认内容: if (mWifiConfig ! randomUUID.substring(0, 8) + randomUUID.substring(9, 13); return config; } 所以,只需要在getDefaultApConfiguration配置默认的热点相关内容

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    离线环境下使用Conda安装软件

    之前,小编教过大家使用Conda轻松安装生信工具,但有时候公共服务器由于安全原因是不能连接外网的,无法使用Conda在线安装软件,今天小编就教大家在离线环境下使用Conda安装软件。 由于服务器是公共的,所以我们在安装Conda时要注意不要将Conda添加至环境变量,以免引起服务器中某些工具无法使用。 出现上面界面时,可以自定义Conda的安装路径,如不输入则默认安装在home目录下。 ? 出现上面界面时,输入"no",完成安装。 进入Conda安装目录,激活Conda环境。 ## 进入Conda安装目录 cd ./miniconda2/bin ## 激活Conda环境 source . ## 离线环境安装软件 conda install --offline -f rmats-4.0.2-py27hd8e4039_4.tar.bz2 执行完后软件就安装好啦!

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    深度神经网络conda环境下载

    介绍 因为使用conda下载数据有时候因为网络问题下载非常慢,因此我把conda环境备份好,到时可以直接使用condaconda create -n 新环境名字 –clone 环境的路径 , 直接把路径下原有的环境克隆到新环境中 brotlipy 0.7.0 py36h779f372_1000 conda-forge ca-certificates chardet 3.0.4 py36h9f0ad1d_1006 conda-forge click 7.1.2 pyh9f0ad1d_0 conda-forge cryptography 3.1 py36hef61171 conda-forge pyopenssl 19.1.0 py_1 conda-forge pyparsing

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    python默认编码设置

    打开python 的gui,输入 import sys sys.getdefaultencoding() 查询系统当前默认编码 默认情况下显示编码方式为ASCII 在python安装目录下的Lib/site-packages

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    如何在Jupyter Notebook切换conda环境

    [python3 Anaconda 填坑之旅]如何在Jupyter Notebook切换conda环境 首先激活添加入的conda环境 Linux&mac环境: source activate name_test Windows: conda activate name_test 安装ipykernel conda install ipykernel 进入Jupyter Notebook jupyter notebook 选择conda环境新建文件 上述3个步骤都完成后,就已经将相应conda加入到Jupyter Notebook中了,新建文件的时候就可以有相应的环境供选择。

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    tomcat 默认项目设置

    正常情况下,我们启动tomcat后,直接输入“http://localhost:端口/“ 后,默认访问道是webapp目录下的ROOT应用。 我们要通过上述方式访问自己的应用,有俩种方式。

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    『debug心路』powershell 中无法激活 conda 环境

    一般地,我用 conda 管理自己的 python 环境。 ? Anaconda Prompt 使用 conda 管理环境,大多需要用到命令行。 输入 conda activate <环境名称> 命令后,并没有切换环境。也没有报错。 即,无法用 powershell 激活 conda 环境 。 Anaconda Prompt 如上,在输入 conda activate avatarify 后,环境变为了 avatarify 。 我们无法探究内部到底发生了什么,只能去互联网检索相关信息•检索关键词:powershell、无法激活、conda、anaconda、无效、切换环境 解决方案 在以下两个参考资料里找到了解决方案: •https 第二份资料更有用 在 powershell 中输入: conda init powershell 问题解决。 ? 我的 powershell 如上图,修复后,出现环境的标识。

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    4步为Jupyter Notebook添加Conda环境

    第一步,创建conda环境 conda create --name firstEnv 你会看到类似下面的内容: (base) PS C:\Users\Administrator> conda create activate firstEnv # # To deactivate an active environment, use # # $ conda deactivate 第二步,激活环境并安装你需要的软件包 conda activate firstEnv conda install -c conda-forge datar 这里以datar举例。 -name=firstEnv 第四步,检查安装 打开你的Jupyter Notebook,查看界面是否已经可以选择firstEnv作为新的环境。 收尾 如果不想在Jupyter Notebook中保留该环境,可以移除: (base) PS C:\Users\Administrator> jupyter kernelspec remove firstenv

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