玩AI第二步——python 环境安装

python 环境安装

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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.

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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

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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