前言
由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性,且工具库十分的强大,很多机器学习工具库都提供python API,但是凡事有利有弊,当你遇到安装或者运行python时出现某个dll异常问题,当你遇到Python2和Python3共存问题,当你遇到各种模块安装管理问题时怎么办?有没有一款工具同时解决这些问题呢?好了强烈推荐一款管理工具---Anaconda,免去了折腾环境和安装各种包的麻烦,也解决了Python2和Python3共存问题,麻麻再也不用担心我的小烦躁了。
什么是Anaconda?
此Anacaoda非“麻辣鸡”的饶舌大蟒,而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。
使用Anaconda
接下来以windows上为例让我们安装好Anaconda然后再逐个解决上面的问题。
一、安装
详细安装过程在此不一一列出。安装时建议注意下面情景:
1. 正确的姿势是从国内清华大学开源软件镜像网站下载并配置,下载地址https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
2. 安装路径不能出现中文;
3. 安装路径不要出现空格,否则后面坑会很多。
安装完成后,需要对所有攻击包进行升级,以避免可能发生的错误,在命令行中输入:conda upgrade --all
二、创建专属的虚拟环境
因为我现在安装的是最新版Anaconda3,其自带的Python版本为3.6,如果我们需要添加2.7版本的Python,可以进行如下操作。
其中test27是新添加环境的名字,可以自定义修改。
这样我们就有了一个test27的虚拟环境,通过activate test27和deactivate test27命令激活、退出该环境。
三、安装第三方包
激活新环境后,所做的操作都是在新环境下的,先来尝试pip安装lxml。
果然。。。失败了。。。如果自己解决这个问题,会很复杂,至少目前笔者直接放弃解决这个问题。但是通过conda install lxml一条命令就OK了。
其实命令很简单,多打两次就记住了,以下是常用命令:
记不住也没关系,可以通过conda -h命令查看即可;
四、与pycharm连接
工作总大部分人都会用集成开发环境去编码,在windows中,pycharm是一个比较好python编辑器,所以把pycharm 和 anaconda结合起来,是不是很完美呢!
pycharm需设置刚才创建的虚拟环境。在Pycharm-->file-->settings-->搜索project interpreter(项目解释器)-->选择Anaconda3的envs 你的环境 --〉点击“OK”,可以看到下面的依赖包变成了创建环境中的包了,随后我们就可以再pycharm中愉快的编码了。
结束语
是不是发现用上Anaconda自然且优雅的解决上面所提及的单个python环境所带来的弊端了呢,其实这一切的实现也并没有那么神奇.当然这些只Anaconda的入门知识,我们先学会用Anaconda去换一种方法管里自己的开发环境以至于不让这些杂事困扰,专心于代码。
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