Installation d'Anaconda et configuration VSCode Environnement lié à Python

1. Introduction et installation d'Anaconda

Anaconda fait référence à une distribution Python open source, qui contient plus de 180 packages scientifiques tels que conda et Python et leurs dépendances. Étant donné qu'il contient un grand nombre de packages scientifiques, le fichier de téléchargement d'Anaconda est relativement volumineux (environ 531 Mo). Si vous n'avez besoin que de certains packages ou si vous avez besoin d'économiser de la bande passante ou de l'espace de stockage, vous pouvez également utiliser Miniconda, une version plus petite (seulement conda et Python).

1.1 Introduction de base

Anaconda comprend Conda, Python et de nombreuses boîtes à outils installées, telles que numpy, pandas, etc.
Miniconda comprend Conda et Python.
Conda est un gestionnaire de packages et d'environnement open source qui peut être utilisé pour installer différentes versions de packages logiciels et de leurs dépendances sur la même machine, et peut basculer entre différents environnements.

1.1.1 Gestion des paquets conda

• conda propre
• config conda
• conda créer
• aide conda
• info conda
• installation de conda
• conda list # Luo répertorie tous les packages scientifiques installés et leurs dépendances
• forfait conda
• conda supprimer
• recherche conda
• désinstaller conda
• mise à jour conda
• mise à niveau conda

Après avoir installé Anaconda, nous pouvons facilement gérer le package d'installation (installation, désinstallation, mise à jour).

A. Package d'installation

La fonction de gestion de paquet de conda est la même que pip. Bien sûr, vous pouvez choisir pip pour installer le paquet.

 #安装 matplotlib   
 conda install matplotlib

ou

pip install matplotlib

B. Désinstaller le package

# 删除包  
conda remove matplotlib  

ou

pip uninstall matplotlib

C. Pack de mise à jour

 # 包更新  
conda update matplotlib  

D. Interrogez les packages installés

 # 查看已安装的所有包  
conda list   

ou

pip3 list

ou

# 查看指定pandas包的版本信息
conda list pandas

E. Gestion de l'environnement

conda peut créer différents environnements d'exploitation pour vos différents projets.

1. Créez un environnement python2.7

#创建python2.7版本的环境
conda create -n python27 python=2.7

Dans la commande ci-dessus, python27 est le nom de l'environnement de paramétrage (-n signifie que python27 après la commande est le nom de l'environnement que vous souhaitez créer)
Remarque: lors de la création d'un environnement, vous pouvez spécifier la version de Python à installer dans l'environnement. Ceci est utile lorsque vous utilisez du code dans Python 2.x et Python 3.x en même temps.

2. Entrez dans l'environnement

#进入我刚创建的python27环境
conda activate python27

Si nous oublions le nom, nous pouvons l'utiliser en premier

#查看所有环境
conda env list

Après avoir entré, vous pouvez voir le nom de l'environnement (python27) dans l'invite du terminal. Bien sûr, lorsque vous entrez dans l'environnement, vous pouvez également utiliser la liste conda pour afficher le package d'installation par défaut dans l'environnement.

3. Quittez l'environnement

#离开当前环境
deactivate

4. Environnement partagé

L'environnement partagé est très utile, il permet aux autres d'installer tous les packages utilisés dans votre code et de s'assurer que les versions de ces packages sont correctes. Par exemple, si vous développez un système, vous devez le soumettre aux personnes du système de déploiement de projet pour déployer votre projet, mais elles ne savent pas quelle version de Python vous développiez à l'époque, et quels packages et versions de package étaient utilisé. Que faire à ce sujet? Vous pouvez utiliser dans le terminal de votre environnement actuel:

#将你当前的环境保存到文件中包保存为YAML文件
conda env export > environment.yaml  

Enregistrez votre environnement actuel dans un fichier et enregistrez le package en tant que fichier YAML (y compris la version Pyhton et les noms de tous les packages). La première partie de la commande conda env export est utilisée pour afficher les noms de tous les packages de l'environnement (y compris la version Python). Vous pouvez voir le chemin du fichier d'environnement exporté dans le terminal. Lors du partage de code sur GitHub, il est préférable de créer également des fichiers d'environnement et de les inclure dans la base de code. Cela permet aux autres d'installer plus facilement toutes les dépendances de votre code.

Comment utiliser le fichier d'environnement exporté dans d'autres environnements informatiques?
Entrez d'abord votre environnement dans conda, tel que

conda activate python27

Utilisez ensuite la commande suivante pour mettre à jour votre environnement:

#其中-f表示你要导出文件在本地的路径，所以/path/to/environment.yml要换成你本地的实际路径  
conda env update -f=/path/to/environment.yml  

Peut aussi

conda env create -f environment.yaml // 用配置文件创建新的虚拟环境

Pour les utilisateurs qui n'utilisent pas conda, Nous utilisons généralement la commande suivante pour exporter un fichier txt et l'inclure:

pip freeze > environment.txt   

Ensuite, j'ai inclus le fichier dans la base de code du projet, et d'autres membres du projet peuvent utiliser ce fichier pour installer le même environnement de développement que le mien même si conda n'est pas installé sur son ordinateur:
il entre dans l'environnement de commande python sur son ordinateur, puis exécutez la commande suivante pour installer les packages requis par le projet:

#其中C:\Users\Microstrong\enviroment.txt是该文件在你电脑上的实际路径。  
pip install -r C:\Users\Microstrong\enviroment.txt  

5. Listez l'environnement

Parfois, j'oublie le nom de l'environnement que j'ai créé, puis j'utilise

conda env list 

Vous pouvez lister tous les environnements que vous avez créés.
Vous verrez une liste d'environnements, et il y aura un astérisque à côté de votre environnement actuel. L'environnement par défaut (c'est-à-dire l'environnement utilisé lorsque vous n'êtes pas dans l'environnement sélectionné) est nommé base.

6. Supprimer l'environnement

Si vous n'utilisez plus d'environnement, vous pouvez utiliser la commande suivante.

#删除指定的环境（在这里环境名为 python27）。  
conda env remove -n python27  

conda remove -n  python27 --all // 删除 python27环境及下属所有包

1.1.2 Liste des packages d'installation par défaut d'Anaconda3

Voir l'Encyclopédie Baidu - Portail

1.2 URL de téléchargement

Adresse de téléchargement du site Web officiel : https://www.anaconda.com/products/individual
Adresse de téléchargement du miroir du logiciel open source de l'Université Tsinghua : https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/?C=M&O= A et
plus Les deux adresses peuvent être téléchargées, et le site national est plus rapide.

1.3 Installation d'Aanconda3

Une fois l'installation terminée, supprimez les deux cases à cocher de l'interface à la dernière étape et cliquez directement sur le bouton Terminer.
Tester si l'installation a réussi
1. Ouvrez cmd entrée conda --versionle numéro de version de sortie normale représente l'installation réussie de conda

pour éviter les erreurs possibles, nous entrons la mise à niveau de conda - tout d'abord à la mise à niveau de la boîte à outils en ligne de commande

2. Entrez le numéro de version de sortie python dans l'interface de ligne de commande et entrez python pour représenter l'installation réussie de python

3. Configurez le miroir Anaconda pour accélérer le téléchargement du package
. Il est très pratique d'installer le Python requis en utilisant le nom du package d'installation conda, mais le serveur officiel est à l'étranger, donc la vitesse de téléchargement est très lente. Université Tsinghua en Chine fournit la mise en miroir de l'entrepôt Anaconda, il suffit de configurer le fichier Anaconda Configure, d'ajouter la source du miroir de Tsinghua, puis de le définir comme premier canal de recherche, puis d'exécuter les commandes suivantes sous la ligne de commande cmd:
(reportez-vous à https: //mirrors.tuna .tsinghua.edu.cn / help / anaconda / )

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/main/
conda config --set show_channel_urls yes

Si vous devez supprimer la source miroir, utilisez la commande suivante

conda config --remove channels 'https://repo.continuum.io/pkgs/main/'

Après la configuration, vous pouvez la tester. L'installation de packages tiers est évidemment rapide

1.4 Vérifier les variables d'environnement

S'il s'agit de Windows, vous devez accéder à Panneau de configuration \ Système et sécurité \ Système \ Paramètres système avancés \ Variables d'environnement \ Variables utilisateur \ PATH pour
vérifier si le chemin suivant a été ajouté à la valeur de la variable Chemin:
D: \ python \ anaconda3;
D: \ python \ anaconda3 \ Library \ mingw-w64 \ bin;
D: \ python \ anaconda3 \ Library \ usr \ bin;
D: \ python \ anaconda3 \ Library \ bin;
D: \ python \ anaconda3 \ Scripts ;

2. VSCode installe python

2.1 Installer le plugin Python

Ouvrez vscode et cliquez sur le bouton d'extension dans la barre de menu de gauche (ou sur la touche de raccourci ctrl + shift + x) pour entrer dans Python, suivez les instructions de la figure ci-dessous pour trouver le plug-in python et installez-le
Après l'installation de l'étape précédente, configurez le chemin de l'interpréteur python vers le paramètre python.pythonPath. Les étapes spécifiques sont indiquées dans la figure ci-dessous:
Une fois le chemin de l'interpréteur Python configuré ci-dessus, vous pouvez compiler et exécuter python.

2.2 Installer le vérificateur de code statique flake8

Entrez d'abord cmd et utilisez la commande

conda list flake8

Vérifiez si flake8 est installé. Si vous l'installez, vous pouvez vérifier le numéro de version:

si la version complète d'Anaconda est installée sur votre ordinateur, flake8 est installé par défaut. Si vous installez la version miniconda, vous devez installer flake8 en utilisant le commande suivante

conda install flake8

Ou installer à l'aide de pip

pip3 install flake8

Une fois l'installation réussie, suivez les étapes ci-dessous pour activer la vérification du code flake8:
puis configurez les paramètres de flake8, configurez les paramètres flake8 dans python.linting.flake8Args, ici changez la ligne par défaut de 79 caractères pour flake8 en 248

"python.linting.flake8Args": [
        "--max-line-length=248"
    ]

Méthode: recherchez le peluchage dans les paramètres, activez d'abord flake8, puis définissez flake8 Args, le paramètre défini est "–max-line-length = 248" Notez le paramètre avec des guillemets doubles

2.3 Installer l'outil de formatage de code yapf

Ouvrez cmd et entrez la commande pour vérifier si yapf est installé

conda list yapf

Besoin d'installer s'il n'est pas installé

La configuration du vscode est la suivante:

Méthode: recherchez python.formatting.provider dans les paramètres, puis sélectionnez yapf

2.4 Configurer les invites intelligentes

Commencez par ouvrir la configuration, recherchez autoComplete dans la configuration utilisateur, ouvrez ajouter des crochets, l'effet est le suivant:

Étapes d'ouverture spécifiques:
Ensuite, configurez le répertoire des packages tiers installés dans python.autoComplete.extraPaths, l'effet est le suivant:

Notez que vous devez configurer votre propre répertoire d'installation anaconda3 ou python. L'anaconda3 que j'ai utilisé est installé dans le répertoire D: \ python \ anaconda3. Si vous installez l'environnement python, configurez-le dans le répertoire python.

Les étapes de configuration spécifiques sont indiquées dans la figure ci-dessous:

Ensuite, utilisez la commande pour vérifier si le package jedi est installé, ce package est un outil de complétion automatique

conda list jedi

Définissez ensuite Python.language.Server sur jedi. Les
étapes spécifiques sont les suivantes