本文主要是介绍python虚拟环境 Anaconda virtualenv,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
一入python深似海,真是遇到一山移一山啊!
文章目录
- python虚拟环境 Anaconda & virtualenv
- 1. Anaconda
- 2. virtualenv
python虚拟环境 Anaconda & virtualenv
由于Python有2.x和3.x两个大的版本,而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同
pyenv 管理 Python 的版本。
virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本(或者说 Python 项目的执行环境)管理。
不过现在pyenv-virtualenv集成了virtualenv功能,总体上,使用pyenv即可。
anaconda 和virtualenv整体差不多,不过它更加集中于科学计算方面的内容,所以许多科学计算包可以通过anaconda来进行管理。
Anaconda是python的发行版,将python和许多常用的package打包,方便使用。
virtualenv是第三方包可以创建管理虚拟环境。
1. Anaconda
Anaconda作为Python的一个发行版,下载安装简单,点击此处进入官网下载相应的版本,安装即可。
Anaconda提供了一个强大的conda工具,用以包管理和环境管理,包管理与pip类似;环境管理则与许多第三方虚拟环境管理包工具类似。
# 1.创建指定python版本的环境
conda create --name python3.5 python=3.5
# 2. 激活环境,windows环境不加source
source activate python3.5
# 3.退出环境
source deactivate
2. virtualenv
virtualenv是一款轻量级第三方虚拟环境管理工具,通过pip就可以轻松安装。下面介绍virtualenv的安装使用。
# 1.安装virtualenv
pip install virtualenv
一旦成功安装 virtualenv,运行 shell 创建自己的环境。我们通常会创建一个项目文件夹myproject,其下创建 env 文件夹,该文件夹就是一个虚拟的 Python 环境,同样的,我们可以使用 -p 参数来改变 python 的版本,默认情况下,virtualenv 会优先选取它的宿主 python 环境。
# 2.创建虚拟环境,指定python版本
mkdir myproject
cd myproject
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 env
# 3.激活虚拟环境
. env/bin/activate
# 4.退出虚拟环境
deactivate
在激活的虚拟环境中可以随意安装卸载python所需要的包,而不影响服务器中其他人所使用的python环境,非常方便。
安装tensorflow,pytorch:
pip3 install --upgrade tensorflow-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install --upgrade torchvision -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
这篇关于python虚拟环境 Anaconda virtualenv的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!