cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonOptimumkan tetapan conda dan tingkatkan prestasi program Python

Optimumkan tetapan conda dan tingkatkan prestasi program Python

Feb 20, 2024 am 10:36 AM
condaOptimumkan konfigurasiprogram pythonSumber cerminBerjalan dengan cekappemasangan pippakej python

Optimumkan tetapan conda dan tingkatkan prestasi program Python

Optimumkan konfigurasi conda dan jalankan program Python dengan cekap

Apabila membangunkan Python, kami sering menggunakan conda untuk mengurus persekitaran Python. conda ialah pengurus pakej sumber terbuka dan pengurus persekitaran yang boleh membantu kami memasang, mengurus dan menaik taraf pakej Python yang diperlukan dengan lebih mudah. Walau bagaimanapun, jika kami tidak mengoptimumkan konfigurasi conda, ia mungkin menyebabkan program Python berjalan dengan tidak cekap, menjejaskan kecekapan pembangunan dan pengalaman pengguna. Artikel ini akan memperkenalkan cara mengoptimumkan konfigurasi conda untuk mencapai tujuan menjalankan program Python dengan cekap.

  1. Gunakan sumber cermin Universiti Tsinghua

sumber cermin rasmi lalai conda selalunya lebih perlahan, terutamanya apabila diakses di dalam negara. Untuk mempercepatkan kelajuan muat turun, kami boleh mengkonfigurasi sumber cermin Universiti Tsinghua. Buka terminal dan masukkan arahan berikut:

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

Dengan cara ini, conda akan menggunakan sumber cermin Universiti Tsinghua untuk memuat turun dan mengemas kini pakej, meningkatkan kelajuan muat turun.

  1. Gunakan sumber cermin domestik untuk mengemas kini conda

conda sendiri juga perlu dinaik taraf dari semasa ke semasa untuk mengekalkan kestabilan dan penambahbaikan fungsi. Bagi pengguna domestik, menggunakan sumber cermin domestik untuk mengemas kini conda boleh mendapatkan versi terkini dengan lebih cepat. Masukkan arahan berikut dalam terminal:

conda update conda
  1. Buat persekitaran Python bebas

Mencipta persekitaran Python bebas untuk setiap projek boleh membantu kami mengasingkan versi perpustakaan antara projek yang berbeza dan mengelakkan konflik versi. Masukkan arahan berikut dalam terminal:

conda create -n myenv python=3.7

di mana, myenv ialah nama persekitaran, dan python=3.7 menentukan versi Python. Selepas mencipta persekitaran, aktifkan persekitaran menggunakan arahan berikut:

conda activate myenv

Dengan cara ini, kita boleh memasang pakej yang diperlukan dalam persekitaran ini tanpa menjejaskan persekitaran lain.

  1. Gunakan pip untuk memasang pakej yang diperlukan

Walaupun conda boleh memasang, mengurus dan menaik taraf pakej Python, dalam beberapa kes, ia mungkin lebih mudah untuk menggunakan pip. Dalam persekitaran conda yang diaktifkan, pasang pip melalui arahan berikut:

conda install pip

Kemudian anda boleh menggunakan pip untuk memasang pakej yang diperlukan Arahan itu serupa dengan:

pip install package_name
  1. Konfigurasikan cache persekitaran maya conda

conda akan memuat turun. pakej secara lalai Cache ke direktori "~/.conda/pkgs", yang akan menduduki banyak ruang cakera keras. Kami boleh mengubah suai direktori cache dengan mengkonfigurasi pembolehubah persekitaran CONDA_PKGS_DIRS. Masukkan arahan berikut dalam terminal:

nano ~/.bashrc

Tambah kandungan berikut dalam fail .bashrc, simpan dan keluar:

export CONDA_PKGS_DIRS="/path/to/new/cache/folder"

Ubah suai "/path/to/new/cache/folder" ke laluan direktori cache yang anda inginkan.

  1. Pasang dan gunakan mamba

mamba adalah alternatif pantas kepada pengurus pakej conda, yang boleh memberikan kelajuan pengurusan pakej yang lebih pantas. Anda boleh menggunakan arahan berikut untuk memasang mamba:

conda install mamba -n base -c conda-forge

Selepas pemasangan selesai, anda boleh menggunakan mamba untuk menggantikan conda untuk melaksanakan beberapa arahan, seperti memasang pakej, mengemas kini persekitaran, dsb. Fungsi mamba pada asasnya sama seperti conda, tetapi ia lebih pantas dan lebih cekap.

Melalui langkah pengoptimuman di atas, kami boleh meningkatkan kecekapan conda dan membolehkan program Python berjalan dengan lebih cekap. Pada masa yang sama, mengkonfigurasi persekitaran Python bebas boleh mengelakkan konflik versi dan memastikan kestabilan projek. Saya harap artikel ini akan membantu kerja pembangunan Python anda!

Atas ialah kandungan terperinci Optimumkan tetapan conda dan tingkatkan prestasi program Python. 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
Python vs C: Memahami perbezaan utamaPython vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AM

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariMencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AM

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanMemaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AM

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaMemilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AM

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanPython vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AM

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

2 jam sehari: potensi pembelajaran python2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AM

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanPython vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

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

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

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.

Muat turun versi mac editor Atom

Muat turun versi mac editor Atom

Editor sumber terbuka yang paling popular

EditPlus versi Cina retak

EditPlus versi Cina retak

Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.