玩AI第二步——python 环境安装
python 环境安装
前言
通常,我们会直接去python官网下载一个安装包直接安装即可.
但是这样很不好,总不能把所有版本的python都安装一遍
所以,这里安装minconda,是一个轻量级的Python环境管理工具,仅包括conda、Python及其所需的基本依赖库。因此,它的安装包大小较小,只有几十兆,相比于Anaconda更加灵活。用户可以根据自己的需要逐步安装所需的软件包,避免不必要的浪费
minconda安装
从官网下载:https://www.anaconda.com/download/success
选择 对应的系统平台下载
然后双击安装,一直下一步,
到这里记得把这个path勾选上,就不用自己再去配置环境变量了.
更换镜像源
因为有些服务是国外的,如果不嫌弃卡,也可以不更换.
通过设置命令(显示镜像源地址)创建.condarc文件
conda config --set show_channel_urls yes
打开用户目录下的.condarc文件,添加清华大学的镜像源
- 清华大学:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/
- 北京外国语大学:https://mirrors.bfsu.edu.cn/help/anaconda/
channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_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
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clouddeepmodeling: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/
可执行命令清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引。
conda clean -i
使用
- 查看所有 env 环境
conda env list
- 激活当前环境
conda activate base
- 退出当前环境
conda deactivate
- 创建环境为 python 3.11 test 是环境名称
conda create -y -n test python=3.11
- 删除环境
conda env remove -n test
- 查看当前环境中已安装的所有软件包
conda list
- 搜索软件包
conda search pandas
- 在激活的环境中安装一个软件包
conda install pandas
- 更新所有已安装的软件包
conda update --all
- 从环境中删除一个软件包
conda remove pandas
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