Grundlegendes Tutorial zur Verwendung von Anaconda auf Nanny-Niveau
Die grundlegende Nutzung umfasst drei Teile: Download-Quellenkonfiguration, Verwaltung der virtuellen Umgebung und Verbindung mit Pycharm
Artikelverzeichnis
1. Konfigurieren Sie die Download-Quelle von Anaconda
Anaconda的虚拟环境中主要用 conda 和 pip 下载和管理各种包，配置国内的下载源可提高下载速度
1. Konfigurieren Sie die Download-Quelle von Conda
Windows-System: Die Konfigurationsdatei .condarc von Conda befindet sich im Pfad C:\Benutzer\Benutzername\, ist jedoch standardmäßig nicht vorhanden.
Linux-System: Condas Konfigurationsdatei .condarc befindet sich in ~/.condarc
Geben Sie einfach den Befehl ein, um den Download-Kanal direkt in CMD oder Anaconda Prompt (Anaconda) zu konfigurieren.
Die Konfigurationsbefehle lauten wie folgt:
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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/pro/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
Sehen Sie sich die Konfigurationsergebnisse an:
Geben Sie conda info oder conda config --showchannels ein oder öffnen Sie direkt die .condarc-Konfigurationsdatei, um die Konfigurationsergebnisse anzuzeigen
conda info
conda config --show channels
Ok, die Download-Quelle von Conda wurde konfiguriert.
2. Konfigurieren Sie die Download-Quelle von pip
1. Windows-System:
Erstellen Sie den PIP-Ordner im Verzeichnis C:\Benutzer\Benutzername\ und erstellen Sie die Datei pip.ini im Ordner. Das heißt,
in C:\Benutzer\Benutzername\pip\pip.ini fügen Sie Folgendes hinzu folgender Inhalt:
[global]
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
disable-pip-version-check = true
timeout = 6000
2. Linux-System:
Erstellen Sie einen .pip-Ordner im Home-Verzeichnis und eine pip.conf-Datei im Ordner.
cd ~/
mkdir .pip
cd .pip
touch pip.conf
Fügen Sie der Datei pip.conf den folgenden Inhalt hinzu:
sudo gedit pip.conf
[global]
index-url=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host=pypi.tuna.tsinghua.edu.cn
disable-pip-version-check = true
timeout = 6000
Zu diesem Zeitpunkt ist die Download-Quelle von Anaconda konfiguriert~
2. Anacondas Umweltmanagement
Es gibt zwei Möglichkeiten, die Umgebung zu verwalten: grafische Oberfläche und Befehlszeile
1. Grafische Schnittstellenverwaltung Anaconda Navigator
Es gibt verschiedene Verwaltungsvorgänge für die virtuelle Umgebung und Verwaltungsvorgänge für verschiedene Pakete. Die grafische Oberfläche ist relativ einfach zu bedienen und die Benutzeroberfläche ist recht gut, aber man kann leicht stecken bleiben.
2. Befehlszeilenverwaltung Anaconda Prompt
Nachdem Sie auf die Anaconda-Eingabeaufforderung geklickt haben, rufen Sie die Basisumgebung auf und führen Sie Befehlszeilenvorgänge aus.
2.1 Verwaltung der virtuellen Umgebung
① Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung
Sie können die Version von Python und die zu installierenden Pakete angeben
conda create -n env_name python=version package_names
② Sehen Sie sich die Liste der virtuellen Umgebungen an
conda env list
③ Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung
conda activate env_name
④ Verlassen Sie die aktuelle virtuelle Umgebung
conda deactivate
⑤Virtuelle Umgebung löschen
conda remove -n env_name --all
2.2 Paketverwaltung
包的管理有两种方式： conda 与 pip
Die Verbindungen und Unterschiede zwischen den beiden sind:
pip ist das offiziell empfohlene Paketverwaltungstool für Python und wird normalerweise zum Installieren von Paketen verwendet, die vom Python Package Index (PyPI) gehostet werden. pip kann Wheels oder Quellcode-Formatpakete installieren. Es ist zu beachten, dass Quellcode-Formatpakete normalerweise die Installation kompatibler Kompilierungstools und erforderlicher Bibliotheksdateien im System erfordern.
conda ist ein plattformübergreifendes Paket- und Laufzeitumgebungsverwaltungstool. Die installierten Pakete stammen normalerweise aus dem Anaconda-Repository und der Anaconda Cloud. Im Gegensatz zu Paketen, die mit pip installiert werden, liegen Conda-Pakete im Binärformat vor, sodass keine Vorinstallation eines Compilers erforderlich ist. Darüber hinaus ist das Leistungsstärkere an Conda, dass es nicht nur Python-Pakete, sondern auch C- (C++), R-Sprachpakete und in anderen Sprachen geschriebene Pakete installieren kann.
Kurz gesagt: Pip installiert Python-Pakete in jeder Umgebung; Conda installiert alle Pakete in der Conda-Umgebung
In Anaconda kann es wie folgt verstanden werden:
conda ≈ pip (Python-Paketverwaltung) + Virtualenv (virtuelle Umgebung) + nicht-Python-abhängige Paketverwaltung
给虚拟环境安装各种依赖包，首先需要激活该虚拟环境
① Installationspaket
Sie können die Version des Pakets angeben. Hinter dem Paketnamen steht == Versionsnummer.
Beispiel: pip install opencv-python==3.4.2.16
conda install package_name
oder
pip install package_name
② Listen Sie alle Pakete auf
conda list
oder
pip list
③ Paket aktualisieren
conda update package_name
Alles auf einmal aktualisieren
conda update --all
oder
pip install --upgrade package_name
④ Paket löschen
conda remove package_name
oder
pip uninstall package_name
⑤ Paket durchsuchen
conda search keyword
2.3 Umgebungsdateien importieren und exportieren
Virtuelle Umgebungsdateien sind in „requirements.txt“-Dateien und „environment.yml“-Dateien unterteilt
① Exportieren Sie die Datei „requirements.txt“ der Umgebungsdatei
pip freeze > requirements.txt
oder
conda list -e > requirements.txt
Sowohl Conda als auch Pip können „requirements.txt“-Dateien importieren und exportieren, aber die von Conda exportierten Dateien sind detaillierter als Pip.
② Importieren Sie die Datei „requirements.txt“ der Umgebungsdatei
pip install -r requirements.txt
oder
conda install --yes --file requirements.txt
这种方式，遇到安装不上某个包时就会停止整个安装过程，解决方法如下：
FOR /F "delims=~" %f in (requirements.txt) DO conda install --yes "%f"
③ Exportieren Sie die Umgebungsdatei „environment.yml“.
conda env export > environment.yml
④ Importieren Sie die Umgebungsdatei „environment.yml“.
Es wird standardmäßig im Conda-Umgebungspfad installiert.
conda env create -f environment.yml
Geben Sie den Installationspfad an
conda env create -f environment.yml -p /user/username/anaconda3/envs/env_name
3. Anakonda und Pycharm
1. Herunterladen und Installation von Pycharm
Pycharm ist eine integrierte Entwicklungsumgebungs-IDE für Python
① Startseite
② Download-Schnittstelle
. Wählen Sie den Download entsprechend Ihrem eigenen System und Ihren Anforderungen.
③ Öffnen Sie nach dem Herunterladen die Datei und installieren Sie sie Schritt für Schritt.
Im dritten Installationsschritt können Sie den Installationspfad anpassen
Im vierten Installationsschritt empfiehlt es sich, beides zu überprüfen
Nachdem Sie auf „Weiter“ und „Direkt installieren“ geklickt haben, wird die folgende Oberfläche angezeigt und die Installation von Pycharm ist abgeschlossen ~
2. Verwendung von Pycharm und Anaconda
Zwei Situationen: Es gibt bereits ein Projekt und Sie möchten ein neues Projekt erstellen
① Erstellen Sie ein neues Projekt
Nachdem Sie auf „Erstellen“ geklickt haben, warten Sie eine Weile, um ein neues Projekt und eine neue virtuelle Conda-Umgebung zu erstellen.
In der unteren rechten Ecke von Pycharm können Sie sehen, dass wir die neu erstellte virtuelle Umgebung env_name und die Python-Version verwenden.
Dann können Sie erstellen Eine neue virtuelle Conda-Umgebung im Terminal. Das Terminal übernimmt den Betrieb und die Verwaltung virtueller Umgebungen und Pakete
② Ein bestehendes Projekt
Offenes Projekt
Öffnen Sie den Pfad, in dem sich das Projekt befindet. Wenn das Projekt eine .py-Datei enthält, verfügt diese über ein Pycharm-Symbol.
Zu diesem Zeitpunkt zeigt Pycharm an, dass kein Compiler vorhanden ist. Sie müssen den Python-Compiler konfigurieren. Sie können auf klicken, um die Konfiguration einzugeben.
Konfigurieren Sie den Compiler, d
.
Klicken Sie zum Hinzufügen auf das +-Zeichen
Wählen Sie in der linken Spalte Conda-Umgebung aus. In der rechten Spalte können Sie eine neue Umgebung erstellen. Der Vorgang zum Erstellen einer neuen Umgebung ist der gleiche wie beim Erstellen eines neuen Projekts. Wählen Sie
Vorhandene Umgebung aus, um die vorhandene Umgebung zu konfigurieren.
Klicken Sie auf die drei Punkte, um die von uns erstellte virtuelle Umgebung env_name zu finden (normalerweise im Ordner envs unter dem Anaconda-Installationspfad) und wählen Sie darin python.exe aus.
Klicken Sie dann einfach auf „OK“. Dadurch wird die virtuelle Umgebung für das geöffnete Projekt konfiguriert~
4. Zusammenfassung
Anaconda wird zum Verwalten der Projektumgebung und ihrer abhängigen Pakete verwendet. Es ist sehr einfach und effizient.
Bei Verwendung mit Pycharm können Sie nach Belieben zwischen verschiedenen Umgebungen wechseln, was sehr praktisch ist
. Es gibt viele Inhalte, vielen Dank fürs Zuschauen vorsichtig~~~