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[Python知识库]Anaconda |
如何使用Anconda为什么要使用它在实际项目开发中,我们通常会根据自己的需求去下载各种相应的框架库,如Scrapy、Beautiful Soup等,但是可能每个项目使用的框架库并不一样,或使用框架的版本不一样,这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。直接对我们的Python环境操作会让我们的开发环境和项目造成很多不必要的麻烦,管理也相当混乱。 场景1:项目A需要某个框架1.0版本,项目B需要这个库的2.0版本。如果没有安装虚拟环境,那么当你使用这两个项目时,你就需要 来回 的卸载安装了,这样很容易就给你的项目带来莫名的错误; 场景2:公司之前的项目需要python2.7环境下运行,而你接手的项目需要在python3环境中运行,想想就应该知道,如果不使用虚拟环境,这这两个项目可能无法同时使用,使用python3则公司之前的项目可能无法运行,反正则新项目运行有麻烦。而如果虚拟环境可以分别为这两个项目配置不同的运行环境,这样两个项目就可以同时运行。 其实虚拟环境好处也确实比较多,会给我们项目的开发带来许多的好处,研究virtualenv会花费一定的精力. 什么是AncondaAnconda是一个数据分析的平台 是一个数据分析工具的整合,相当于Office356是一个办公软件的工具整合. 环境控制Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件,一般用来配置不同的项目环境。 我们常常会遇到这样的情况,正在做的项目A和项目B分别基于python2和python3,而第电脑只能安装一个环境,这个时候Anaconda就派上了用场,它可以创建多个互不干扰的环境,分别运行不同版本的软件包,以达到兼容的目的。 Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本,大大简化了你的工作流程。 在环境配置这一方面,Anaconda拥有一套强大的环境管理系统,在安装深度学习环境时尤其方便,我们可以使用命令行快速创建多个虚拟环境,并且一行命令配置tensorflow、pytorch等环境,conda会自动检测我们GPU的型号并配置相应的cuda/cudnn等,并且在安装Anaconda的同时已自带安装了许多工具包。而Pycharm大部分工具包需要我们手动安装,版本需要自己选择。 环境介绍
基本的工具介绍1.JupyterNotebook是一个轻量级的代码IDE 适合进行基础语言的学习 2.RstudioRstudio是R语言的IDE:相较于原生IDE它可以查看变量使用更为方便 3.spyder
4.pycharmPycharm+Anaconda一起使用
首先使用conda创建环境,安装好自己需要的包后打开Pycharm,在环境配置中就有使用Conda环境的选项: 使用后续更新 Anaconda安装及其日常维护安装建议 对于Anaconda的安装 需要注意在安装前先得将电脑使用的环境进行合理的配置 具体配置参考配置环境 下载官网地址 详细安装过程 维护anaconda用法:
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