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介绍
Conda 概述#xff1a; Conda是一个开源包管理系统和环境管理系统#xff0c;尤其适用于Python和R语言的开发环境。它允许用户创建独立的虚拟环境#xff0c;方便地管理依赖包和软件版本。 特点#xff1a; 环境管理#xff1a;可以创建、导入、导…conda和cmd介绍
介绍
Conda 概述 Conda是一个开源包管理系统和环境管理系统尤其适用于Python和R语言的开发环境。它允许用户创建独立的虚拟环境方便地管理依赖包和软件版本。 特点 环境管理可以创建、导入、导出和删除独立的环境。这对不同项目使用不同依赖版本时非常有用。包管理支持安装、更新和卸载包能够解决包之间的依赖关系。跨平台支持在Windows、Unix和MacOS上运行。 优点 避免软件包版本冲突。简化科学计算和数据分析中的软件管理。有大量的预编译包方便安装如NumPy、Pandas、SciPy等。
CMD 概述 CMD命令提示符是Windows操作系统的一个命令行解释器用于执行操作系统命令和脚本。主要用于进行文件管理、程序执行、系统设置等低级操作。 特点 命令行界面用户通过输入文本命令来与操作系统进行交互。操作范围可以调用系统命令、批处理文件、运行可执行程序等。 优点 强大的文件管理功能。可以执行各类批处理脚本进行自动化任务。适合具备命令行操作经验的用户。
区别 用途 Conda专注于包和环境管理特别是在数据科学和机器学习领域。CMD用于操作系统级别的任务如文件管理和系统配置。 运行环境 Conda在其环境中运行使用特定的Python和依赖。CMD是全系统的命令行界面不限于特定的编程语言。
界面
conda cmd 虚拟环境
Bash和创建的虚拟环境
Bash 概述 BashBourne Again SHell是一个Unix Shell广泛用于Linux和MacOS等操作系统中。它是一种命令行解释器允许用户通过文本命令与操作系统进行交互。 功能 命令行操作执行文件和程序、管理文件系统、运行脚本等。编程功能支持条件语句、循环、函数等可以编写复杂的脚本来自动化任务。环境管理可以设置和使用环境变量影响运行在该Shell中的程序的行为。 特点 跨平台在多种Unix/Linux环境中运行。基本上用于与操作系统的交互而不是专注于特定的编程语言环境。
创建的虚拟环境 概述 虚拟环境是用于创建隔离的、独立的Python运行环境的工具可以用venv、virtualenv、conda等命令创建。每个虚拟环境都有自己的Python解释器和依赖包互不干扰。 功能 隔离依赖可以为每个项目安装特定版本的包避免包之间的冲突。简化部署便于在不同项目中维护不同的依赖和库而不影响全局Python环境。 特点 创建的虚拟环境是特定于Python的与特定的Python版本和依赖包绑定。适用于Python开发者特别是在进行数据科学、机器学习等项目时
注意
cmd和conda
cmd和conda可以比喻成window下的两个兄弟cmd是大哥conda是二哥cmd中的python和conda中的python是两个东西
bash和conda中创建的虚拟环境
bash和conda中创建的虚拟环境可以比喻成父子bash的python是老爸conda虚拟环境中的python是儿子其实在bash中我们默认下载的python他就会放在一个全局的环境当中我们pip下载的库也会放在一个全局的环境当中当全局环境中包下载过多就会造成一些版本的冲突。我们可以把bash和conda比喻成两个文件夹bash的python用的是bash中的库conda的python用的是conda的库两者互不干扰。
jupyternotebook
我们会使用pip jupyter notebook下载但是如果你在cmd中不是虚拟环境下载他就会创建一个jupyter相当于一个全局jupyter如果你在conda不是虚拟环境中下载他就会在conda中创建一个jupyter相当于在conda中的一个全局jupyter。所以我们可以创建一个虚拟环境虚拟环境中启动jupyter notebook会使用虚拟环境中的内核
内核
在Jupyter Notebook中**内核Kernel**是一个重要的概念它负责执行代码和处理用户输入。具体来说内核是一个与用户的代码执行环境它连接到Jupyter Notebook以便处理用户的代码请求并返回结果。
虚拟环境的使用
cmd中
创建虚拟环境
pip virtualenv 这个要自己下载
virtualenv -p python解释器路径 名字(虚拟环境的名字)# -p python解释器路径 # 虚拟环境使用指定版本的python解释器
# 例virtualenv -p D:\Python\Python39\python.exe env# --system-site-packages # 指定虚拟环境继承系统的三方库
# 添加这个参数检索库的时候在当前虚拟环境找不到会到系统的三方库中查找
# 不加这个参数检索库的时候只会在当前的虚拟环境中查找
# 例virtualenv --system-site-packages env# 注意通过系统python环境创建虚拟环境的时候并不会将系统python环境中安装的第三方库安装到虚拟环境中
创建虚拟环境
1、创建项目文件夹
2、cmd命令行工具进入到项目文件夹
3、执行命令
virtualenv env_name
# 如virtualenv env
激活虚拟环境
# cmd命令行工具进入到虚拟环境下的Scripts目录
# 执行命令
activate 或者 activate.bat# 执行之后可以看到cmd命令工具中的路径前面多了一个标识(env_name)
# 例(env) C:\Users\Administrator\Desktop\MyPro02\env\Scripts
# 此时就是进入到了虚拟环境中接下来所有的操作都是在当前虚拟环境中
操作虚拟环境
pip install requests# 如果不激活创建的虚拟环境库会被安装到全局环境# 激活虚拟环境后则会安装在虚拟环境中python test.py# 使用虚拟环境中的python解释器执行test.py文件# 如果test.py文件中导入了某个包会优先到虚拟环境中去查找相关的包
退出虚拟环境
# cmd命令行工具进入到虚拟环境下的Scripts目录
# 执行命令
deactivate 或者 deactivate.bat# 退出虚拟环境之后cmd命令工具中的路径前面的标识(env_name)会消失
删除虚拟环境
直接删除虚拟环境的文件夹
conda
conda常用的代码
conda -V # 查看版本V是大写
conda create -n env_name python3.9 # 创建python虚拟环境(指定python版本)
conda create -n env_name2 --clone env_name1 # 克隆虚拟环境
conda create -n env_name python3.9 包名x.x # 创建虚拟环境的同时安装指定版本的三方库
conda create -p /projects/envs/myenv python3.9 #在指定的路径下创建虚拟环境conda activate env_name # 切换/激活虚拟环境Linux系统前面要加source
conda deactivate # 退出虚拟环境conda config --show # 查看虚拟环境默认位置
conda install 包名version # 在base环境中安装包
conda install -n env_name 包名 # 在指定虚拟环境安装包
activate env_name # 激活虚拟环境Linux系统前面要加source
conda remove -n env_name --all # 移除虚拟环境及所有包
conda remove env_name 包名 # 移除指定虚拟环境中的某个包
conda env list # 查看虚拟环境列表
conda list # 查看base环境包列表
