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我既有 python 又有Anaconda
Pycharm新建虚拟环境:
只说两种方式
通过Virualenv Environment新建: 这里我们勾选上 Make available to all projects ,之后点击#x1f197; 然后可以发现只有非常少的包,因为没有勾选继承 编译器的包 创建的虚拟环境一般目录如下 然后可以发现只有非常少的包,因为没有勾选继承 编译器的包 创建的虚拟环境一般目录如下 ├── Lib │ └── site-packages ├── pyvenv.cfg └── Scripts ├── activate ├── activate.bat ├── Activate.ps1 ├── deactivate.bat ├── pip3.23.exe ├── pip3.exe ├── pip.exe ├── python.exe └── pythonw.exe 去项目中选择新建的环境 这个时候安装包 pip install pandas (注意要重新开一个Terminal,尤其是切换了一次环境)可以发现 打开对应位置的Lib/site-packages文件夹可以发现安装成功了! 这里需要注意的是: 你在Terminal中输入的pip 就是Scripts/ 文件夹下的pip (不是你要继承的那个pip 也不是环境变量里的pip, 而仅仅是你新建环境下的pip)
1.安装包:
!!!!!!!!!!!!此时安装包 一律用 pip ,不用conda,因为这个环境不是conda创建的, 你conda 安装的包 是直接安装到了conda基础的那个环境(假设你已经安装了conda,并且没有conda新的环境)
换句话说,你的Terminal 实际上 帮你执行了 Scripts\activate 你这个环境,你的terminal是在你的虚拟环境里,只有pip 没有conda 2.删除:
删除环境直接把文件夹删除就行. Conda创建环境: 这个时间比较长,要等很久. 输入相关命令可以发现conda已经安装了些许包: 在Pycharm 中的Terminal 中,也可以发现 项目的Terminal是默认进入了新的虚拟环境了的 直接conda install xx 安装的位置是:
\envs\环境名字\Lib\site-packages\
pip install xx 安装位置是:
同上
默认安装包的位置 都是Lib\site-packages\
所以
通过上面我们可以得到,以后Conda创建的环境先用conda 再用pip, 与 Virualenv 不同.
安装包:
我觉得这个博主讲的非常好:Python】conda镜像配置.condarc文件详解channel镜像文章浏览阅读3w次点赞56次收藏204次。安装miniconda即可Miniconda 安装包可以到下载。.condarc是conda 应用程序的配置文件在用户家目录windowsC:\users\username\用于管理镜像源。_.condarchttps://blog.csdn.net/Code_LT/article/details/134928013
离开进入环境 activate xxx
conda deactivate 只deactivateu是会有点问题的
删除环境
conda remove -n xxxx 删除某个包
conda env remove -n env_name 删除环境
conda常用命令:
# 获取版本号
conda -V# 获取帮助
conda -h# 环境管理命令帮助
conda env -h# 列举所有环境
conda info --env
conda env list# Python创建虚拟环境
conda create -n your_env_name pythonx.x# 复制某个环境
conda create --name new_env_name --clone old_env_name
# 彻底删除旧环境则可以实现重命名环境
conda remove --name old_env_name --all # 注意必须在base环境下进行以上操作否则会出现各种莫名的问题。# 激活或者切换虚拟环境
Windows: activate your_env_name
Linux: source activate your_env_nam# 关闭虚拟环境(即从当前环境退出返回使用PATH环境中的默认python版本)
Windows: deactivate 或者 activate root 切回root环境
Linuxsource deactivate # 删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name --all# 删除环境钟的某个包
conda remove --name $your_env_name $package_name # 列举包
conda list
conda list -n your_env_name # 列举非当前活跃环境下的所有包# 安装包
conda install [package]
conda install -n your_env_name [package] # 安装非当前活跃环境下的包
conda install --channel https://conda.anaconda.org/anaconda tensorflow1.8.0 # 指定版本和channel
# 升级包
conda update [package]
conda update conda # 升级conda# 查找包
conda search -h # 查看search使用帮助信息
conda search tensorflow # 查看指定包可安装版本信息命令
conda search llama-index --channel conda-forge #指定频道搜索
# 卸载包
conda uninstall [package] # 卸载xxx文件包# 清理包
conda clean -p //删除没有用的包 # 这个命令会检查哪些包没有在包缓存中被硬依赖到其他地方并删除它们
conda clean -t //删除tar包
conda clean -y --all //删除所有的安装包及cache# 分享环境
activate target_env # 进入要分享的环境
conda env export environment.yml # 当前工作目录下生成一个environment.yml
conda env create -f environment.yml # 拿到environment.yml文件后将该文件放在工作目录下可以通过以下命令从该文件创建环境 总结:
Virualenv Environment和Conda区别:
Virualenv Environment创建的虚拟环境是比conda创建的环境在 打包整个项目(pyinstaller)时候 最后那个整个文件夹(包含exe 以及配套的一些依赖)要小很多很多的. conda 打包的文件都是800M 900M.
venv和virualenv 区别:
取自官方文档:https://packaging.python.org/en/latest/tutorials/installing-packages/#creating-virtual-environments virualenv应该是被Pycharm默认集成了.
