Создание базовой среды Python (pip, anaconda)

1.пип

Путь к файлу конфигурации:
centos: ~/.pip/pip.conf
windows: C:\Users\admin\AppData\Roaming\pip\pip.ini
содержимое файла:

[global]
index-url = http://IP/repository/pypi-tsinghua/simple
trusted-host=IP

Сегодня, когда pip install sqlalchemy вводит пакет в средах centos7.9 и python3.6, ошибка выглядит примерно следующим образом:

Команда «/usr/local/python36/bin/python3.6 -u -c» импортировать инструменты настройки,
токенизировать; file ='/tmp/pip-build-gvrqj4jw/greenlet/setup.py';f=getattr(tokenize,
'open', open)( file );code=f.read().replace('\r\n ',
'\n');f.close();exec(compile(code, file , 'exec'))” install
–record /tmp/pip-h306ktbw-record/install-record.txt --single-version -externally-managed --compile» не удалось с кодом ошибки 1 в /tmp/pip-build-gvrqj4jw/greenlet/

Ключевое слово ошибки: решение setuptools :

pip install --upgrade setuptools
pip install --upgrade pip setuptools wheel

Наконец, давайте поговорим о убийственной функции pip для импорта пакетов. Импорт пакетов в автономном режиме. Версия Python соответствует файлу .whl. Адрес загрузки: https://pypi.org/. Обратите внимание на операционную систему ( win или centos) и количество системных битов (amd64). ), выполните pip install D:\XXXXX-cp38-win_amd64.whl .

2.анаконда

Путь к файлу конфигурации:
centos: ~/.condarc
windows: C:\Users\admin.condarc
содержимое файла:

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud

Anaconda может по своему желанию создавать и использовать несколько версий Python, что очень удобно. Команды в основном разделены на следующие две части.

1. Управление виртуальной средой.

# 查看现有的环境
$ conda info --env

# 创建环境，后面的python=3.6是指定python的版本
$ conda create --name env_name python=3.6
conda create --name python3.6 python=3.6
conda create --name python38 python=3.8
# 创建包含某些包的环境（也可以加上版本信息）
$ conda create --name env_name python=3.7 numpy scrapy
 
# 激活某个环境
$ activate env_name
 
# 关闭某个环境
$ conda deactivate

激活conda环境 conda activate

关闭conda环境 conda deactivate

打开终端自动进入conda环境: conda config --set auto_activate_base true

关闭打开终端自动进入conda环境: conda config --set auto_activate_base false

 
# 复制某个环境
$ conda create --name new_env_name --clone old_env_name
 
# 删除某个环境
$ conda remove --name env_name --all
 
# 生成需要分享环境的yml文件（需要在虚拟环境中执行）
$ conda env export > environment.yml
 
# 别人在自己本地使用yml文件创建虚拟环境
$ conda env create -f environment.yml

2. Управление пакетами

# 列出所有环境
$ conda env list

# 列出当前环境下所有安装的 conda 包。
$ conda list
 
# 列举一个指定环境下的所有包
$ conda list -n env_name
 
# 查询库
$ conda search scrapys
 
# 安装库安装时可以指定版本例如：（scrapy=1.5.0）
$ conda install scrapy
 
# 为指定环境安装某个包
$ conda install --name target_env_name package_name
 
# 更新安装的库
$ conda update scrapy
 
# 更新指定环境某个包
$ conda update -n target_env_name package_name
 
# 更新所有包
$ conda update --all
 
# 删除已经安装的库也尅用（conda uninstall）
$ conda remove scrapy
 
# 删除指定环境某个包
$ conda remove -n target_env_name package_name
 
# 删除没有用的包
$ conda clean -p