【anaconda 环境搭建】环境搭建python快速30分钟

2024-09-07 07:48

本文主要是介绍【anaconda 环境搭建】环境搭建python快速30分钟,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!

1、下载anaconda
https://repo.anaconda.com/archive/index.html

选择下载 Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
在这里插入图片描述

2、安装linux 工具4个,上传,下载,解压,打包
yum install zip
yum install unzip
yum install lrzsz
Yum install wget

3、rz Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
4、安装 bash Anaconda3-2019.10-Linux-x86_64.sh
一直按回车,直到出现yes,按yes,然后继续按回车,默认安装路径,初始化提升 也按yes.然后就安装成功了。

修改~/.bashrc
export PATH=/root/anaconda3/bin:$PATH
source ~/.bashrc

5、接下来配置清华镜像源。
cd ~
mkdir ~/.pip
cd ~/.pip
vim pip.conf
写入如下内容:
[global]
timeout = 6000
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

换源成功。重新进入AI算法服务器

6、接下来 安装 python3.7.5环境以及安装依赖包,默认是3.7.4版本 ,这里我们需要安装python3.7.5

创建环境 conda create -n model python==3.7.5
激活环境 conda activate model
退出环境 conda deactivate

安装成功!

7、接下来进入python3.7.5环境,安装所需依赖包
先激活环境 conda activate model
在这里插入图片描述

进入model 环境之后,安装依赖包。用pip 命令安装即可。

pip install requests
pip install gunicorn==20.0.4
pip install uvicorn==0.11.3           
pip install uvloop==0.14.0
pip install fastapi==0.52.0
pip install xgboost==0.90
pip install xlrd==1.2.0
pip install scikit-learn==0.22.1
pip install joblib==0.14.1
pip install pandas==0.25.3
pip install tensorflow==2.0.0
pip install keras==2.3.1
pip install lightgbm==2.3.1
pip install pillow==8.0.1
pip install opencv-python==4.4.0.46
pip install uuid
pip install kafka
pip install kafka_python
pip install pymysql
pip install psycopg2-binary
pip install apscheduler

8.也可以直接克隆 之前的虚拟环境。

conda env create -f model.yml

model.yml 内容如下:

name: model
channels:- defaults
dependencies:- _libgcc_mutex=0.1=main- ca-certificates=2022.3.29- certifi=2021.10.8- libedit=3.1.20210910- libffi=3.2.1- libgcc-ng=9.1.0- libstdcxx-ng=9.1.0- ncurses=6.3- openssl=1.1.1n- pip=21.2.2- python=3.7.5- readline=7.0- setuptools=61.2.0- sqlite=3.33.0- tk=8.6.11- wheel=0.37.1- xz=5.2.5- zlib=1.2.12- pip:- absl-py==1.0.0- apscheduler==3.9.1- astor==0.8.1- backports-zoneinfo==0.2.1- cached-property==1.5.2- cachetools==4.2.4- charset-normalizer==2.0.12- click==7.1.2- cython==0.29.32- dbutils==3.0.2- fastapi==0.52.0- gast==0.2.2- google-auth==1.35.0- google-auth-oauthlib==0.4.6- google-pasta==0.2.0- greenlet==1.1.2- grpcio==1.45.0- gunicorn==20.0.4- h11==0.9.0- h2==2.6.2- h5py==3.6.0- hpack==3.0.0- httptools==0.1.2- hyper==0.7.0- hyperframe==3.2.0- idna==3.3- importlib-metadata==4.11.3- joblib==0.14.1- kafka==1.3.5- kafka-python==2.0.2- keras==2.3.1- keras-applications==1.0.8- keras-preprocessing==1.1.2- ksql==0.10.2- lightgbm==2.3.1- markdown==3.3.6- numpy==1.21.6- oauthlib==3.2.0- opencv-python==4.4.0.46- opt-einsum==3.3.0- pandas==0.25.3- pillow==8.0.1- protobuf==3.20.1- psycopg2-binary==2.9.3- pyasn1==0.4.8- pyasn1-modules==0.2.8- pydantic==1.9.0- pymysql==1.0.2- python-dateutil==2.8.2- pytz==2022.1- pytz-deprecation-shim==0.1.0.post0- pyyaml==6.0- requests==2.27.1- requests-oauthlib==1.3.1- rsa==4.8- scikit-learn==0.22.1- scipy==1.7.3- six==1.16.0- sqlalchemy==1.4.39- starlette==0.13.2- tensorboard==2.0.2- tensorflow==2.0.0- tensorflow-estimator==2.0.1- termcolor==1.1.0- typing-extensions==4.2.0- tzdata==2022.1- tzlocal==4.2- urllib3==1.26.9- uuid==1.30- uvicorn==0.11.3- uvloop==0.14.0- websockets==8.1- werkzeug==2.1.1- wrapt==1.14.0- xgboost==0.90- xlrd==1.2.0- zipp==3.8.0
prefix: /root/anaconda3/envs/model

这篇关于【anaconda 环境搭建】环境搭建python快速30分钟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!



http://www.chinasem.cn/article/1144491

相关文章

Python调用Orator ORM进行数据库操作

《Python调用OratorORM进行数据库操作》OratorORM是一个功能丰富且灵活的PythonORM库,旨在简化数据库操作,它支持多种数据库并提供了简洁且直观的API,下面我们就... 目录Orator ORM 主要特点安装使用示例总结Orator ORM 是一个功能丰富且灵活的 python O

Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解

《Python使用国内镜像加速pip安装的方法讲解》在Python开发中,pip是一个非常重要的工具,用于安装和管理Python的第三方库,然而,在国内使用pip安装依赖时,往往会因为网络问题而导致速... 目录一、pip 工具简介1. 什么是 pip?2. 什么是 -i 参数?二、国内镜像源的选择三、如何

python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南

《python使用fastapi实现多语言国际化的操作指南》本文介绍了使用Python和FastAPI实现多语言国际化的操作指南,包括多语言架构技术栈、翻译管理、前端本地化、语言切换机制以及常见陷阱和... 目录多语言国际化实现指南项目多语言架构技术栈目录结构翻译工作流1. 翻译数据存储2. 翻译生成脚本

如何通过Python实现一个消息队列

《如何通过Python实现一个消息队列》这篇文章主要为大家详细介绍了如何通过Python实现一个简单的消息队列,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录如何通过 python 实现消息队列如何把 http 请求放在队列中执行1. 使用 queue.Queue 和 reque

Python如何实现PDF隐私信息检测

《Python如何实现PDF隐私信息检测》随着越来越多的个人信息以电子形式存储和传输,确保这些信息的安全至关重要,本文将介绍如何使用Python检测PDF文件中的隐私信息,需要的可以参考下... 目录项目背景技术栈代码解析功能说明运行结php果在当今,数据隐私保护变得尤为重要。随着越来越多的个人信息以电子形

使用Python快速实现链接转word文档

《使用Python快速实现链接转word文档》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Python快速实现链接转word文档功能,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 演示代码展示from newspaper import Articlefrom docx import

Python Jupyter Notebook导包报错问题及解决

《PythonJupyterNotebook导包报错问题及解决》在conda环境中安装包后,JupyterNotebook导入时出现ImportError,可能是由于包版本不对应或版本太高,解决方... 目录问题解决方法重新安装Jupyter NoteBook 更改Kernel总结问题在conda上安装了

Python如何计算两个不同类型列表的相似度

《Python如何计算两个不同类型列表的相似度》在编程中,经常需要比较两个列表的相似度,尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时,下面小编就来讲讲如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度吧... 目录摘要引言数字类型相似度欧几里得距离曼哈顿距离字符串类型相似度Levenshtein距离Jaccard相

Python安装时常见报错以及解决方案

《Python安装时常见报错以及解决方案》:本文主要介绍在安装Python、配置环境变量、使用pip以及运行Python脚本时常见的错误及其解决方案,文中介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、安装 python 时常见报错及解决方案(一)安装包下载失败(二)权限不足二、配置环境变量时常见报错及

Python中顺序结构和循环结构示例代码

《Python中顺序结构和循环结构示例代码》:本文主要介绍Python中的条件语句和循环语句,条件语句用于根据条件执行不同的代码块,循环语句用于重复执行一段代码,文章还详细说明了range函数的使... 目录一、条件语句(1)条件语句的定义(2)条件语句的语法(a)单分支 if(b)双分支 if-else(