Python使用技巧(不定期更新)

一、虚拟环境工具Anaconda:包管理和环境管理  //通过which conda或者conda --version确认是否安装成功

参考资料:

  • 官方下载页面:https://www.anaconda.com/download/
  • Andaconda完全入门指南:https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9
  • Andaconda介绍、安装及使用教程:https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5 (Anaconda、conda、pip、virtualenv的区别
  • Andaconda使用总结:https://www.jianshu.com/p/2f3be7781451#
  • 致Python初学者们—Andaconda入门使用指南:https://www.jianshu.com/p/169403f7e40c#

1. Anaconda具有如下特点:

  • 开源
  • 安装过程简单
  • 高性能使用Python和R语言
  • 免费的社区支持

其特点的实现主要基于Anaconda拥有的:

  • conda包  //conda结合了pip和virtualenv的功能,是开源包(packages)和虚拟环境(environment)的管理系统。
  • 环境管理器
  • 1,000+开源库

2. 常用命令

(1)conda update conda  // 更新conda至最新版本

(2)conda --help或-h  // 查看conda帮助信息

(3)conda create --name env_name package_names  // 创建新环境,env_name为环境名,package_names为安装在环境中的包名,不同包名以空格隔开

示例:

  • conda create --name python2 python=2.7  //创建名为“python2”的环境,环境中安装的python版本为python 2.7
  • conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas  //创建名为“python3”的环境,环境中安装的python版本为python 3.5,同时安装了numpy和pandas包

(4)复制环境和删除环境

  • conda create --name 新环境名称 --clone 被复制的环境名称  //复制环境,两者的环境配置相同
  • conda env export > environment.yaml(输出运行环境) + conda env create -f environment.yaml  // 导出当前环境的包信息,用配置文件创建新的虚拟环境
  • conda remove --name env_name --all  //删除环境env_name及其下属所有包

(5)环境切换和退出至root环境(root为默认的环境名,不是超级管理员的意思

Linux或macOS

  • source activate env_name  //切换,或者conda activate env_name
  • source deactivate  //退出,或者conda deactivate

Windows:

  • activate env_name  //切换
  • deactivate  //退出

(6)显示已创建环境

  • conda info --envs
  • conda info -e
  • conda env list

(7)管理包

  • conda search --full-name 包的全名  // 精确查找
  • conda search text  //模糊查找,查找包名包含text字段的包
  • conda list  // 列出当前环境已安装的所有包;conda list -n env_name为列出env_name环境下已安装的包
  • conda install --name env_name package_name  // 在环境env_name中安装package_name包
  • conda install package_name  // 在当前环境中安装package_name包;可以指定安装版本,如conda install numpy=1.10

  注:当使用conda install无法安装时,可考虑使用pip进行安装——pip install 包名

  • conda remove [--name env_name] package_name  // 卸载[env_name]/当前环境中的包
  • conda update/upgrade -all  // 更新所有包(常用)
  • conda update/upgrade package_name  // 更新指定包
  • conda update conda/python/anaconda  // 更新conda/python/anaconda

二、Jupyter Notebook

参考资料:

左手代码,右手写作:你必须会的Jupyter Notebook  //https://www.jianshu.com/p/86117613b7a6

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