python、anaconda、pycharm、pip、conda

Python

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。

Python的强大之处在于它的应用领域范围之广,遍及人工智能、科学计算、Web开发、系统运维、大数据及云计算、金融、游戏开发等。实现其强大功能的前提,就是Python具有数量庞大且功能相对完善的标准库和第三方库。

python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包,需要我们安装pip来导入这些包才能进行相应运算。举例:在cmd终端输入:pip install numpy就能安装numpy包了。

每次都额外安装所需要的包略麻烦,这时候我们可以采用anaconda了。anaconda是一个python发行版,包含了大量的包,使用anaconda无需再去额外安装所需包。


anaconda

Anaconda是一个免费,开源的针对数据科学处理和机器学习相关应用的Python和R语言的发行版。anaconda在管理包上是很方便的。anaconda是一个python发行版,使用它你就不需要额外安装python包了。

Anaconda = 超过1000个数据包 + Conda package + virtual environment manager (即 Anaconda Navigator)。


pycharm

PyCharm是一种Python IDE,是一款开发工具。pycharm带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。

将anaconda中的python.exe集成到pycharm中,便可以在使用pycharm的过程中使用到所有anaconda的包了。


conda

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。conda不会影响系统自带Python。conda其实就是venv+pip的作用,也就是虚拟环境+包管理

conda适用于Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN。conda为Python项目而创造,但可适用于上述的多种语言。conda包和环境管理器包含于Anaconda的所有版本当中。

conda用于:1.快速安装、运行和升级包及其依赖项。2.在计算机中便捷地创建、保存、加载和切换环境。

conda同样是一个环境管理器。仅需要几条命令,你可以创建一个完全独立的环境来运行不同的Python版本,同时继续在你常规的环境中使用你常用的Python版本。

conda是一种通用包管理系统,是想要构建和管理任何语言的任何类型的软件。因此,它也适用于Python包。


pip

Pip代表Pip Installs Packages,是Python的官方认可的包管理器,最常用于安装在Python包索引(PyPI)上发布的包。pip编写语言Python,pip仅适用于Python。

Python中默认安装的版本:1.Python 2.7.9及后续版本:默认安装,命令为pip。2.Python 3.4及后续版本:默认安装,命令为pip3。

pip是Python包的通用管理器; conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中装任何包。


virtualenv

用于创建一个独立的Python环境的工具。

virtualenv会为它自己的安装目录创建一个环境,这并不与其他virtualenv环境共享库;同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。

举例:当一个程序需要使用Python 2.7版本,而另一个程序需要使用Python 3.6版本,如何同时使用这两个程序?

conda结合了pip和virtualenv的功能。


conda命令

1.conda --version( 验证conda已被安装)

2.conda update conda(更新conda至最新版本)

3.rm -rf ~/anaconda3(卸载conda,删除anaconda安装目录)

4.conda create --name (创建新环境)

(新创建的环境将会被保存在/Users//anaconda3/env目录下。举例:conda create --name python2 python=2.7,即创建一个名为“python2”的环境,环境中安装版本为2.7的python。conda create -n python3 python=3.5 numpy pandas,即创建一个名为“python3”的环境,环境中安装版本为3.5的python,同时也安装了numpy和pandas。如果创建环境后安装Python时没有指定Python的版本,那么将会安装与Anaconda版本相同的Python版本)

5.conda activate (切换环境)

6.conda create --name --clone (复制环境)

7.conda remove --name --all (删除环境)

8.conda install --name   (在指定环境安装包)

9.conda install   (在当前环境安装包)当使用conda install无法进行安装时,可以考虑从Anaconda.org中获取安装包的命令,并进行安装。

10.conda remove --name (卸载指定环境的包)

11.conda remove   (卸载当前环境的包)

12.conda list -n   (查看指定环境下已安装包列表)

13.conda list(查看当前环境下已安装包列表)


conda install和pip install

补充:conda install   (在当前环境安装包)

pip也可安装包:pip install

但pip只是包管理器,无法对环境进行管理。因此如果想在指定环境中使用pip进行安装包,则需要先切换到指定环境中,再使用pip命令安装包。当前环境下安装包会使用当前环境下pip进行安装。这里环境指的是conda create的环境。

conda 安装包路径是 xxxxx\Anaconda3\pkgs

pip 安装包路径在虚拟环境下是 xxxx\Anaconda3\envs\\Lib\site-packages

如果使用conda install 多个环境时,对于同一个包只需要安装一次。有conda集中管理。但是如果使用pip因为每个环境安装使用的pip在不同的路径下,故会重复安装,而包会从缓存中取。

conda列出所需其他依赖包。安装包时自动安装其依赖项。可以便捷地在包的不同版本中自由切换。pip不一定会展示所需其他依赖包。安装包时或许会直接忽略依赖项而安装,仅在结果中提示错误。


pycharm 使用anaconda中的虚拟环境

Anaconda是专注于数据分析的Python发行版本,包含了conda、Python等190多个科学包及其依赖项。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包,而且安装时能自动安装相应的依赖包,同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。Anaconda致力于简化包管理和部署。Anaconda的包使用软件包管理系统conda进行管理。

有时候大面积的工程开发还是需要使用到pycharm。

Ubuntu中pycharm中如何使用Anaconda中的虚拟环境呢?1.先安装Anaconda和Pycharm。2.然后在Pycharm 导入 Anaconda 的python环境。

具体导入步骤如下:1.打开pycharm,File->settings->project:()->Project Interpreter。2.点击右上角的小齿轮,点击弹出来的Add Python Interpreter。3.左侧边栏中选择Conda Environment,右侧选择下边的Existing environment,然后选择Interpreter。4.找到Anaconda 下Python安装位置。base环境下的python路径类似 Anconda3/bin/python3。python 的其他版本,自己安装的版本路径都在 Anaconda3/envs/目录下,类似 Anaconda3/ envs//bin/python3。可以看到Anaconda已经自带了很多模块,不必再一个个pip安装了。


总结

python是一种应用领域广泛的编程语言,但python自身缺少numpy、matplotlib、scipy、scikit-learn....等一系列包,需要我们安装pip来导入这些包才能进行相应运算。

anaconda是一个免费开源的python和r语言的发行版本,用于计算科学(数据科学、机器学习、大数据处理和预测分析),致力于简化包管理和部署,包含有conda在内的各种包。anaconda的包使用软件包管理系统conda进行管理。Anaconda的数据包和和安装包都很大,Miniconda是最小的conda安装环境,相当于conda+python+pip,轻量级。miniconda就是只包含conda和conda的依赖,对于其他包,可以用conda装。

conda是包及其依赖项和环境的管理工具。conda是anaconda下面的一个包。

pip是python包下载管理工具,conda的话不仅是python 包下载管理工具,还可以下载其他语言的包(比如R语言),当然conda和pip是可以一起用的。

pycharm是一款Python编辑器,pycharm带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具。将anaconda中的python.exe集成到pycharm中,便可以在使用pycharm的过程中使用到所有anaconda的包了。


复制环境anaconda

https://www.jianshu.com/p/266d80c25c71

一,在本机上,直接使用conda create -n new_env --clone old_env复制既有环境

二,如果要复制到其他机器,就要考虑导出当前环境到文件,利用文件再次创建环境

1) 导出环境

conda env export > ~/env.yaml

利用conda env export 导出的是个yaml格式的文件,该文件记录了环境名,软件源地址以及安装包列表

2) 使用yaml配置文件创建新环境

conda env create -f ~/env.yaml


参考资料:

https://www.jianshu.com/p/62f155eb6ac5

https://mynam3.xyz/2019/07/24/Ubuntu18-04-数据分析与挖掘-Anaconda-Pycharm-环境配置/

https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/85122892

https://blog.csdn.net/persistinlife/article/details/89298094

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