cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonUrus persekitaran maya Python dengan mudah: gunakan conda

Urus persekitaran maya Python dengan mudah: gunakan conda

Feb 19, 2024 pm 02:10 PM
persekitaran mayacondamengurus

Urus persekitaran maya Python dengan mudah: gunakan conda

Gunakan conda untuk mengurus persekitaran maya Python dengan mudah

Dengan populariti Python dan medan aplikasinya yang terus berkembang, pembangun selalunya perlu menggunakan versi dan perpustakaan Python yang berbeza pada mesin yang sama. Pada masa ini, menggunakan persekitaran maya menjadi sangat penting. Persekitaran maya boleh membantu kami mengurus berbilang persekitaran Python bebas dengan mudah pada mesin yang sama dan mengelakkan pelbagai versi dan konflik pergantungan. Dalam pengurusan persekitaran maya Python, conda ialah alat yang digunakan secara meluas.

conda ialah alat pengurusan pakej sumber terbuka dan pengurusan persekitaran untuk Python Ia boleh membantu kami mencipta, mengurus dan menukar persekitaran maya Python yang berbeza. Menggunakan conda untuk mengurus persekitaran maya menjadikannya lebih mudah untuk memasang, mengemas kini dan memadam perpustakaan bergantung Python, sambil memastikan konsistensi versi Python dan perpustakaan bergantung. Seterusnya, artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan conda untuk mengurus persekitaran maya Python dengan mudah dan memberikan contoh kod khusus.

Pertama, kita perlu memasang conda. conda boleh dipasang melalui Anaconda atau Miniconda. Anaconda ialah pengedaran Python dalam bidang pengkomputeran saintifik Ia mengandungi banyak perpustakaan yang biasa digunakan untuk pengkomputeran saintifik, analisis data dan pembelajaran mesin. Miniconda ialah pengedaran yang lebih diperkemas yang hanya mengandungi konda dan beberapa perpustakaan Python asas. Di sini kami mengambil Anaconda sebagai contoh untuk dipasang.

  1. Muat turun pakej pemasangan Anaconda. Anda boleh mendapatkan pakej pemasangan Anaconda pada halaman https://www.anaconda.com/products/individual, dan pilih versi yang sesuai untuk dimuat turun oleh sistem pengendalian anda.
  2. Jalankan pakej pemasangan untuk memasang. Klik dua kali pakej pemasangan yang dimuat turun dan ikut gesaan wizard pemasangan untuk memasang. Selepas pemasangan selesai, pembolehubah persekitaran sistem akan dikonfigurasikan secara automatik.

Selepas pemasangan selesai, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk menyemak sama ada conda dipasang dengan betul:

conda --version

Seterusnya, kita boleh menggunakan conda untuk mencipta persekitaran maya Python baharu. Apabila mencipta persekitaran maya, kita perlu menentukan versi Python, nama persekitaran maya, dan perpustakaan bergantung yang diperlukan. Berikut ialah contoh mencipta persekitaran maya bernama "myenv" dan menentukan versi Python sebagai 3.7:

conda create -n myenv python=3.7

Selepas penciptaan selesai, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk mengaktifkan persekitaran maya:

conda activate myenv

Selepas mengaktifkan maya persekitaran, di hadapan baris arahan Nama persekitaran maya dipaparkan. Pada masa ini, menjalankan arahan Python pada baris arahan atau memasang perpustakaan bergantung baharu akan dilakukan dalam persekitaran maya ini.

Seterusnya, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang perpustakaan bergantung yang diperlukan:

conda install numpy

Dengan cara ini, conda secara automatik akan menyelesaikan kebergantungan dan memasang numpy dan semua perpustakaan bergantung yang diperlukannya.

Jika kita ingin menggunakan versi Python yang berbeza, kita boleh mencipta persekitaran maya baharu menggunakan arahan berikut:

conda create -n myenv2 python=3.8

Begitu juga, kita boleh menggunakan arahan berikut untuk mengaktifkan persekitaran maya dan memasang perpustakaan bergantung yang diperlukan di dalamnya:

conda activate myenv2
conda install tensorflow

Pada ketika ini, kita boleh bertukar antara persekitaran maya yang berbeza dengan hanya menggunakan arahan conda activate. Selepas menggunakan persekitaran maya, anda boleh menggunakan arahan berikut untuk keluar dari persekitaran maya:

conda deactivate

Selain itu, kita juga boleh menggunakan arahan berikut untuk menyenaraikan semua persekitaran maya yang dicipta:

conda info --envs

Di atas adalah cara mudah mengurus maya Python persekitaran menggunakan conda Langkah asas dan arahan biasa. Melalui conda, kami boleh mencipta, menukar dan mengurus berbilang persekitaran maya Python bebas dengan mudah, menjadikan pembangunan Python lebih fleksibel. Ia bukan sahaja dapat meningkatkan kecekapan pembangunan, tetapi juga memastikan konsistensi versi Python dan perpustakaan bergantung. Saya harap artikel ini akan membantu pelajar yang menggunakan conda untuk mengurus persekitaran maya Python.

Rujukan:

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

Atas ialah kandungan terperinci Urus persekitaran maya Python dengan mudah: gunakan conda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaPython untuk Pembangunan Web: Aplikasi UtamaApr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanPython vs C: Meneroka Prestasi dan KecekapanApr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dalam Tindakan: Contoh dunia nyataPython dalam Tindakan: Contoh dunia nyataApr 18, 2025 am 12:18 AM

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Penggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifPenggunaan Utama Python: Gambaran Keseluruhan KomprehensifApr 18, 2025 am 12:18 AM

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Tujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanTujuan utama python: fleksibiliti dan kemudahan penggunaanApr 17, 2025 am 12:14 AM

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehPython: Kekuatan pengaturcaraan serba bolehApr 17, 2025 am 12:09 AM

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Belajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalBelajar python dalam 2 jam sehari: panduan praktikalApr 17, 2025 am 12:05 AM

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Versi Mac WebStorm

Versi Mac WebStorm

Alat pembangunan JavaScript yang berguna

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.