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做玩网站怎么上传图片,欧美风网站建设,看装修案例的网站,做网站推荐源创网络Mac中安装Anaconda、使用PycharmAnacoda 安装Anaconda 1、输入https://www.anaconda.com/#xff0c;点击free download 2、无需注册#xff0c;点击跳过 3、下载安装包#xff0c;选择类型#xff08;inter芯片还是苹果芯片#xff0c;自行选择#xff09; 4、双击打开…Mac中安装Anaconda、使用PycharmAnacoda 安装Anaconda 1、输入https://www.anaconda.com/点击free download 2、无需注册点击跳过 3、下载安装包选择类型inter芯片还是苹果芯片自行选择 4、双击打开安装包点允许 5、接下来一直继续即可 6、接下来安装anaconda的时候会默认帮我们安装很多常用的包其中也包括最新的python包和jupyter工具 7、发现安装完敲击conda没反应 8、输入 source ~/.bash_profile输入之后即可更新环境配置 9、conda list conda list显示安装的包列表显示正常即可 配置Anaconda的镜像加速 配置Anaconda的镜像加速有两种方式一种是命令行配置形式一种是配置文件形式 命令行配置 查看Anaconda的镜像配置源地址 conda config –show-sources
conda config –show channels 发现出来的anaconda的默认repo地址接下来可以进行命令配置修改远程地址提高下载速度 在命令行输入 #阿里云镜像配置 conda config –add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main conda config –add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r conda config –add channels http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2#设置搜索时显示通道地址 conda config –set show_channel_urls yes#配置清华镜像 conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge conda config –add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/设置搜索时显示通道地址 conda config –set show_channel_urls yes 设置完查看是否生效 配置文件形式 在Mac中修改 ~/.condarc内容如下 vi ~/.condarc#以清华源为例 channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 show_channel_urls: true#. wq 保存文件 使用下列命令清除索引缓存并安装常用包测试一下。 conda clean -i#测试wget下载包是否能安装成功 conda install wget换回默认源 清除channels即可 conda config –remove-key channelsAnaconda基本操作命令 conda list 查看当前包列表

查看当前虚拟环境下的所有包

conda list

查看某个特定的包

conda list pak_name

比如查看numby的所有包

conda list numpy安装、卸载包 1、查看当前指定包的安装版本列表信息 conda search pakName2、查看某个包的详细信息 是在上个命令的基础上显示更多具体信息 conda search pageName –info3、安装指定的包 conda install pakName4、指定安装包的版本号 conda install pakName版本号5、 指定安装的源地址 conda install pakName –channel 通道地址6、卸载指定的包 conda uninstall pakName查看conda信息 1、查看当前版本 conda –version2、查看当前conda信息 conda info虚拟环境 介绍 虚拟环境是一种工具可以让您在同一台计算机上创建多个独立的Python环境每个环境可以拥有自己的Python解释器版本、包和依赖项。使用虚拟环境有以下几个优点 1、隔离项目环境 • 在开发中不同的项目可能需要不同版本的Python或不同的第三方库。通过使用虚拟环境您可以为每个项目创建一个独立的环境确保项目之间的依赖关系互不干扰避免包冲突问题。 2、管理依赖项 • 虚拟环境允许您在每个项目中定义特定的依赖项和包版本而不会影响系统中全局的Python环境。这样可以更轻松地管理项目的依赖关系确保项目在任何环境下都能正常运行。 3、方便分享和部署 • 通过将虚拟环境配置文件如requirements.txt包含在项目中您可以轻松地共享项目并确保其他人可以在相同的环境下运行代码。此外虚拟环境也方便在不同计算机之间部署项目保证环境一致性。 4、实验和学习 • 通过在虚拟环境中尝试不同的库和工具可以更轻松地学习和实验Python编程。如果出现问题可以轻松地清除虚拟环境并重新开始而不影响其他项目或系统环境。 查看虚拟环境 #查看当前虚拟环境*号显示当前正在使用的环境 conda info –envs #第二种方式跟第一种一样 conda env list右边显示的目录是env环境的地址可以看到下载的包和运行脚本。 虚拟环境创建、激活、退出、删除 创建环境

conda create -n 名称 pagename版本号# 比如创建一个python版本为3.8的虚拟环境conda create -n py3_8 python3.8切换环境

conda activate 环境名conda activate py3_8退出环境

conda deactivate删除环境 # conda remove -n 环境名 –allconda remove -n py_38 –all使用Pycharm结合Anaconda Pycharm新建项目可以用多少种方式指定python环境 –下面的科普内容可以不看直接跳到创建项目的环节 一、环境选择的核心原则 Python 开发的黄金法则 每个项目必须拥有独立隔离的运行环境 避免全局依赖冲突。PyCharm 支持多种环境类型选择逻辑如下 二、按项目类型的优先策略

1. 数据科学 / 机器学习项目首选 Conda 环境 优势 Conda 自动管理科学计算库如 NumPy、TensorFlow的复杂二进制依赖兼容多平台加速库如 CUDA。操作 在 PyCharm 中选择 Conda Environment可基于现有 Conda 环境或新建独立环境。
2. 通用 Python 开发Web、脚本、工具等首选 Virtualenv 优势 轻量、标准兼容 Python 3.3 内置的 venv模块通过 requirements.txt即可复现环境。操作 选择 New environment using VirtualenvPyCharm 默认使用 venv创建隔离环境。 三、次优选择与注意事项
3. 高级依赖管理工具Pipenv/Poetry 适用场景 复杂项目需依赖解析和锁定如团队协作、版本控制。注意 普及度低于 venv pip新手建议从标准方案入手。
4. 系统解释器强烈不推荐 风险 直接使用系统 Python如 /usr/bin/python3会导致全局包污染引发版本冲突。例外 仅临时运行简单脚本或开发需全局安装的系统工具时使用。 四、其他场景与高级选项 已有独立环境 若已用 venv/conda手动创建环境选择 Previously configured interpreter并指定解释器路径如 venv/bin/python。容器 / 远程开发 通过 Docker/SSH/WSL选项配置环境适用于需部署到特定运行环境的项目。 五、最佳实践总结 环境隔离是刚需 数据科学项目 → Conda Environment处理复杂依赖。其他项目 → Virtualenv Environment轻量通用。 避免全局污染 永远不要在正式项目中使用系统 Python 解释器。复现性与协作 Conda 环境用 environment.yml锁定依赖Virtualenv 用 requirements.txt记录包版本。 PyCharm 集成优势 工具自动检测环境并优化依赖安装流程降低配置成本。 六、一句话总结 「数据科学选 Conda通用开发选 Virtualenv绝对不用系统解释器」 —— 遵循这一原则可有效避免依赖地狱提升项目可维护性与协作效率。 使用Pycharm结合Anaconda 1、打开pycharm点击新建项目 2、输入项目信息点击创建 选择自定义环境生成新的pycharm会自动帮我们根据项目创建env虚拟环境一个项目一个环境是最好的选择python版本选择conda路径 3、点击创建后pycharm会自动帮我们的当前项目创建一个env虚拟环境并且切换到这个环境 新建个python文件运行可以成功跑起来 到终端这里输入 conda env list 会发现多了个env环境并且跟项目名一致带 * 号也就是当前系统切换到这个env。以后每个项目都可以创建一个项目专属一套环境。