Python 仮想環境を簡単に管理: conda を使用する

conda を使用して Python 仮想環境を簡単に管理する

Python の人気とそのアプリケーション分野の継続的な拡大により、開発者は多くの場合、同じ環境で異なる Python を使用する必要があります。マシンのバージョンとライブラリ。このとき、仮想環境の利用が非常に重要になります。仮想環境は、同じマシン上で複数の独立した Python 環境を簡単に管理し、さまざまなバージョンや依存関係の競合を回避するのに役立ちます。 Python の仮想環境管理では、conda が広く使用されているツールです。

conda は、Python 用のオープンソースのパッケージ管理および環境管理ツールであり、さまざまな Python 仮想環境の作成、管理、切り替えに役立ちます。 conda を使用して仮想環境を管理すると、Python の依存ライブラリのインストール、更新、削除が容易になり、Python のバージョンと依存ライブラリの一貫性も確保されます。次に、この記事では、conda を使用して Python 仮想環境を簡単に管理する方法と、具体的なコード例を紹介します。

まず、conda をインストールする必要があります。 conda は、Anaconda または Miniconda を通じてインストールできます。 Anaconda は科学コンピューティング分野の Python ディストリビューションであり、科学コンピューティング、データ分析、機械学習によく使用されるライブラリが多数含まれています。 Miniconda は、conda といくつかの基本的な Python ライブラリのみを含む、より合理化されたディストリビューションです。ここでは、Anaconda をインストールする例として取り上げます。

1. Anaconda インストール パッケージをダウンロードします。 Anaconda インストール パッケージは https://www.anaconda.com/products/individual ページで見つけて、オペレーティング システムに適したバージョンを選択してダウンロードできます。
2. インストール パッケージを実行してインストールします。ダウンロードしたインストール パッケージをダブルクリックし、インストール ウィザードの指示に従ってインストールします。インストールが完了すると、システム環境変数が自動的に設定されます。

インストールが完了したら、次のコマンドを使用して conda が正しくインストールされているかどうかを確認できます:

conda --version

次に、conda を使用して新しい Python 仮想環境を作成できます。仮想環境を作成するときは、Python のバージョン、仮想環境の名前、および必要な依存ライブラリを指定する必要があります。以下は、「myenv」という名前の仮想環境を作成し、Python バージョンを 3.7 に指定する例です。

conda create -n myenv python=3.7

作成が完了したら、次のコマンドを使用して仮想環境をアクティブ化できます。

conda activate myenv

仮想環境をアクティブ化すると、仮想環境の名前がコマンド ラインの前に表示されます。現時点では、コマンド ラインでの Python コマンドの実行や、新しい依存ライブラリのインストールは、この仮想環境で行われます。

次に、次のコマンドを使用して、必要な依存ライブラリをインストールします。

conda install numpy

このようにして、conda は自動的に依存関係を解決し、numpy とそれに必要なすべての依存ライブラリをインストールします。

別のバージョンの Python を使用したい場合は、次のコマンドを使用して新しい仮想環境を作成できます:

conda create -n myenv2 python=3.8

同様に、次のコマンドを使用して仮想環境をアクティブ化できます。必要な依存ライブラリ:

conda activate myenv2
conda install tensorflow

この時点で、

conda activate コマンドを使用して、異なる仮想環境を切り替えることができます。仮想環境を使用した後、次のコマンドを使用して仮想環境を終了できます:

conda deactivate

さらに、次のコマンドを使用して、作成されたすべての仮想環境を一覧表示することもできます:

conda info --envs

conda を使用して Python 仮想環境を簡単に管理するための基本的な手順と一般的なコマンド。 conda を使用すると、複数の独立した Python 仮想環境を簡単に作成、切り替え、管理できるため、Python 開発がより柔軟になります。開発効率が向上するだけでなく、Python のバージョンと依存ライブラリの一貫性も確保できます。この記事が、conda を使用して Python 仮想環境を管理する学生にとって役立つことを願っています。

参考資料:

https://docs.conda.io/en/latest/
1. https://www.anaconda.com/

以上がPython 仮想環境を簡単に管理: conda を使用するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。