.net 批量更新_痛点：Anaconda3 python第三方库批量安装

工作中，是不是会一不小心python的IDE环境突然出bug了，崩了，进不去了。烦躁的有时候想重新装一遍IDE环境来解决问题。比如使用anaconda，也是要一个个的去conda安装或者pip安装，安装的过程中也是会出现各种各样的bug，当然要装全第三方库也是个问题，脑子记不住需要装哪些库。所以需要一个全面的方案来解决这个第三方库的痛点问题。

如何使用anaconda安装或更新自己想要的库 - xiexu911的博客 - CSDN博客​blog.csdn.net

Anaconda介绍、安装及使用教程​www.jianshu.com

anaconda查看、安装、更新库 - 立身以力学为先，力学以读书为本。 -郑耕老《劝学》 - CSDN博客​blog.csdn.net 如何在新导入的python项目中一次性生成依赖的第三方库 - 赵伟航 - 博客园​www.cnblogs.com

如何在新导入的python项目中一次性生成依赖的第三方库

requirements.txt用来记录项目所有的依赖包和版本号，只需要一个简单的pip命令就能完成。
pip freeze >requirements.txt
然后就可以用
pip install -r requirements.txt
来一次性安装requirements.txt里面所有的依赖包，真是非常方便。
我是在python终端的命令行执行代码的，但是要注意的是要在项目本身的路径下执行

批量安装Python第三方库 - 夏了茶糜 - 博客园​www.cnblogs.com

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暂时的解决方案

安装了最新的Anaconda 2018.12 python3.7 64位安装包。然后创建了两个环境

一个为python37：python版本为python3.7，安装第三方库时，尽量使用anconda已有的安装包√选安装，如果不行的采用pip安装

一个为python36：python版本为python3.6，安装第三方库时，尽量使用pip安装，如果pip无法安装，看看anaconda环境是否有现成的安装包。

一键安装：pip install xgboost keras shap plotly scikit-learn xlrd missingno seaborn

datetime pprint pandas_profilling

利用以上版本对以往的xgboost欧莱雅销量批量预测项目测试，发现python36版本耗时122秒，而python37版本环境耗时380秒。说明python36环境显然更加成熟，优化的也更好。

所以以后的更多的解决方案，如果安装新的库文件，在没有十足的把握情况下，建议先拷贝原有版本，如果安装测试没有bug，再删除旧版本，如此稳步迭代，而不会出现崩溃而无法作业的情况发生。