pip--conda--pycharm--jupyter notebook
- 🍃pip
- 🍃conda
- 🍃Pycharm
- [🍃jupyter notebook](#🍃jupyter notebook)
- 🍃Conda基本教程
🍃pip
在说这个之前呢,先要提起一个概念即python的
包
(package),可以将其理解为扩展
。对C++有一些了解的话,可以将其理解为一个类
,封装了很多函数并且可以实现各种功能。
pip 就是python的包管理工具箱。
可以通过pip 安装各种功能的包,更新,卸载这些包,可以从下载源安装指定版本等。
🍃conda
conda是一个配置隔离python环境的工具。因为有些时候我们需要不同版本的pip模块,比如需要跑两个从gihub上下来的代码,他们的tensorflow版本一个要求1.0一个要求2.0.而conda既可以实现pip模块不同版本共存,也可以实现python不同版本共存。
conda只是一个工具,它有两种发行版,分别是Anaconda和Miniconda。
这两者的区别在于,Anaconda中自带的包比较多,miniconda中没有包,需要自己手动添加。他们都是通过conda
开头的命令进行使用的。
conda的用处形象来说就是加强版的pip
,conda命令可以创建任意版本的python环境
,并修改环境中的包。
下面我们来看一下 Anaconda。
Anaconda就像是一个容器,它可以把python所有的相关的软件都放进去。
打开Anaconda的界面,就可以看到装的或者未装的和python相关的所有软件。
然后接下来我们来看Anaconda的强大之处------Environments。每个软件都可以有自己的环境,所以在Anaconda中有虚拟环境的一个概念。base是它自带的一个环境。剩下的环境是自己创建的虚拟环境,或用于一个软件,或用于一个项目。在不同的虚拟环境中,我们可以定制我们的软件包。
🍃Pycharm
Python是一种解释性语言,实现其语言需要相对应的解释器
。通俗来说,Pycharm是一个集 编辑代码+运行代码+调试+团队协作+...
等功能的软件。
🍃jupyter notebook
jupyter notebook实际上是python的一包
,它拥有图形化界面,实现的功能和Pycharm类似,却又有所不同。它十分强大,使用的场景很多。
🍃Conda基本教程
☘️进入base环境
这个直接在我们电脑上的所有项目中找到 Anaconda,然后点击Anconda Prompt
即可进入base环境。
或者在终端中进入:
☘️创建一个新的环境
conda create -name python36 python=3.6
即conda create -name + 环境名字 +python版本
表示为创建一个名字为()的一个环境,环境里面python的版本是3.6。
除此之外,我们可以在创建一个新的环境时,不仅指出需要的python版本,还可以直接在这个环境中下载好所需要的包。
例如:conda create --name test1 python3.6 numpy pandas
但是一般我们都是只指定python的版本,具体的包会在虚拟环境中再具体下载。
☘️激活环境
conda activate +环境名
☘️退出环境
conda deactivate +环境名
☘️查看电脑上都安装了哪些环境
输入命令:conda env list
即可
☘️删除已创建的项目环境
conda remove --name 环境的名字 --all
这条命令的意思即是我们要将 这个环境下面所有的 东西都全部删除。
然后接下来我们查看我们的所有虚拟环境,发现test1已经被删除了。
☘️安装新的工具包
首先,我们可以进入一个环境,然后用conda list
来进行查看,我们安装了哪些软件包。
(这个环境是我之前配的,好多包!)
然后在这个环境下,安装新的软件包使用命令:conda install 具体的软件包名字