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Podemos crear múltiples proyectos al realizar tareas de desarrollo, y estos proyectos pueden depender de diferentes entornos de Python. Por ejemplo, algunos usan Python3.6, otros usan Python3.7, algunos usan Pytorch para desarrollar y algunos usan TensorFlow para desarrollar. En este momento, debemos proporcionar las versiones y dependencias requeridas para diferentes proyectos y colocarlas en diferentes entornos virtuales, de modo que los entornos requeridos por cada proyecto puedan aislarse para que no haya conflictos entre proyectos.

Este artículo presenta los comandos comunes para crear un entorno virtual mediante el método conda y el entorno virtual en Pycharm.

1. Anaconda y Pycharm

Anaconda es una distribución de código abierto de Python, que incluye más de 180 paquetes científicos como conda y Python y sus dependencias. Usando conda para crear un entorno virtual, puede configurar múltiples entornos de Python en su computadora y cambiarlos de manera flexible.

La diferencia entre Anaconda y Pycharm: Anaconda es un software para administrar Python, mientras que Pycharm es como un bloc de notas avanzado. Por lo tanto, cuando los bloggers usan el entorno Python, generalmente usan Anaconda para crear un entorno virtual, usar el entorno virtual y editar el código del programa a través de Pycharm.

Dos, conda comandos comunes

1. Crea un entorno virtual

conda create --name env_name python=3.7 -y

Entre ellos, env_name se reemplaza con el nombre del entorno que desea, python=3.7 significa que la versión de python especificada es 3.7, -y significa que responderá y directamente cuando encuentre una consulta (no puede escribir este parámetro, usted puede optar por ingresarlo más tarde), --name se puede abreviar como -n

2. Entrar en el entorno virtual

conda activate env_name

3. Sal del entorno virtual

conda deactivate

4. Ver la lista de entornos virtuales actuales

conda info -e

5. Eliminar el entorno virtual

conda remove --name env_name --all -y

6. Clona el entorno virtual

conda create --name new_env_name--clone old_env_name 
# new_env_name 为新环境的名称
# old_env_name 为被克隆的环境名称

7. Renombrar el entorno virtual

conda rename --name old_name new_name

8. Ver paquetes instalados

conda list

9. Instala el paquete

conda install 包名

Por supuesto, también se puede usar la herramienta del paquete de instalación de pip que viene con Python

pip install 包名

10. Actualizar paquetes instalados

# 更新env_name下numpy和scipy
conda update -n env_name numpy scipy
# 更新env_name中所有包
conda update -n env_name --all

11. Ver versión conda

conda --version

12. Gestión del servidor de origen

conda config --show-sources # 查看当前使用源
conda config --remove channels 源名称或链接 # 删除指定源
conda config --add channels 源名称或链接 # 添加指定源

La configuración de fuente actual de Conda está en $HOME/.condarc, que se puede ver a través de un visor de texto o usando el comando >conda config --show-sources.

Fuente de pip nacional

Nube de Alibaba http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

Universidad de Ciencia y Tecnología de China https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

Douban http://pypi.douban.com/simple/

Universidad de Tsinghua https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/

Universidad de Ciencia y Tecnología de China http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

# 例如：添加清华源
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels  https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

3. Pycharm utiliza un entorno virtual

Cree un proyecto en Pycharm e ingrese el proyecto, haga clic en el archivo [Archivo] en la esquina superior izquierda, seleccione [Configuración]

Seleccione el intérprete del proyecto [Intérprete del proyecto], seleccione el engranaje en la esquina superior derecha para agregar [Agregar]

Ingrese al entorno de conda [Entorno de Conda], seleccione el intérprete especificado [Intérprete] en el entorno existente [Entorno existente] y finalmente seleccione [Aceptar] para completar

Resumir

Este artículo registra el proceso de Anaconda creando un entorno virtual y Pycharm usando un entorno virtual, centrándose en los métodos comunes de conda. También explica por qué es necesario crear varios entornos virtuales.

Python Anaconda crea un entorno virtual y Pycharm usa un entorno virtual