利用anaconda作为python的依赖库管理方法

系统 1150 0

python自带的pip管理依赖库太麻烦,pip很多库不存在,或者一些库并不支持window系统。而且每次用pip下载库经常不成功,结果还是要手动下载跟自己python对应的whl包安装库。

遇到了很多坑之后,发现神奇anaconda,便查阅资料,整理好记录到这里

1、下载anaconda

anaconda可以提供了python的很多库管理,支持多个系统

下载地址:https://www.anaconda.com/download/

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第1张图片

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第2张图片

这里我下载了python3.6,64位window系统,anaconda会帮你安装python环境。

官网下载太慢,可以在国内服务器这里下载https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

安装,选择just me即可

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第3张图片

选择安装路径,这个路径下面就是anaconda的库路径,里面有python的环境,以及自带很多python的依赖库。后面配置pycharm的ide环境时,需要指向到这里

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第4张图片

2、把anaconda的库路径配置到pycharm

file-》setting-》project interpreter-》

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第5张图片

点解右边的按钮,点击add,添加一个python环境配置

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第6张图片

选择Existing environment已经存在的环境

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第7张图片

点击修改路径,选择刚才安装anaconda的位置,然后在里面找到python.exe

利用anaconda作为python的依赖库管理方法_第8张图片

然后按确定,anaconda的库就会自动关联到pycharm

3、利用conda命令管理库

anaconda为我们提供方便的包管理命令――conda, 下面我们来看看都有哪些有用的命令吧!

            
# 查看已经安装的packages
conda list
 
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
 
# 查找package信息
conda search numpy
 
# 安装scipy
conda install scipy
 
# 安装package
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
conda install -n python34 numpy
 
# 更新package
conda update -n python34 numpy
 
# 删除package
conda remove -n python34 numpy
          

由于conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如

            
# 更新conda,保持conda最新
conda update conda
 
# 更新anaconda
conda update anaconda
 
# 更新python
conda update python
          

以上这篇利用anaconda作为python的依赖库管理方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。


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