Conda python管理环境environments 三 从入门到精通

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Conda python管理环境environments 三 从入门到精通。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Conda系列:

  1. 翻译: Anaconda 与 miniconda的区别
  2. Miniconda介绍以及安装
  3. Conda python运行的包和环境管理 入门
  4. Conda python管理环境environments 一 从入门到精通
  5. Conda python管理环境environments 二 从入门到精通
    Conda python管理环境environments 三 从入门到精通,LLM-Large Language Models,conda,python,开发语言,langchain,prompt,chatgpt

1. Activating an environment激活环境

激活环境对于在环境中制作软件至关重要 好使。激活需要两个主要功能:向 PATH 添加条目 环境并运行环境可能的任何激活脚本 包含。这些激活脚本是软件包可以任意设置的方式 其操作可能需要的环境变量。您还可以使用 config API 设置环境变量 。

激活先于 PATH。这只会生效 当您将环境激活为终端会话的本地环境时, 不是全局性的。

Note注意
安装 Anaconda不建议这样做,因为它安装时, 您可以选择“将 Anaconda 添加到我的 PATH 环境变量”。 Anaconda 附加到 PATH。 当安装程序附加到 PATH 时,它不会调用激活脚本。
在 Windows 上,PATH 由两部分组成,系统用户PATH 和 “Just Me” PATH,我们将其添加到用户对于“所有用户”,我们将其添加到系统您PATH。在后一种情况下,您不需要。我们不建议多用户安装 PATH 和 路径。 。

要激活环境,请执行以下操作:

conda activate myenv

Note注意
myenv替换为环境名称或目录路径。

Conda 将路径名myenv预置到系统命令中。

如果尚未激活环境,您可能会收到一条警告消息:

Warning:
This Python interpreter is in a conda environment, but the environment has
not been activated. Libraries may fail to load. To activate this environment
please see https://conda.io/activation.

如果收到此警告,则需要激活环境。去做 因此,在 Windows 上,在终端窗口中运行:c:\Anaconda3\Scripts\activate base

Windows 对正确激活极为敏感。这是因为 Windows 库加载程序不支持库的概念 以及知道在何处搜索其依赖项的可执行文件(RPATH) 。
相反,Windows 依赖于动态链接库搜索顺序.

如果环境未处于活动状态,则不会找到库,也不会在那里 会有很多错误。HTTP 或 SSL 错误是 子环境中的 Python 找不到必需的 OpenSSL 库。

Conda 本身包含一些特殊的解决方法来添加其必要的 PATH 条目。这使得它可以在不激活或 任何子环境都处于活动状态。通常,在 未首先激活该环境的环境可能无法正常工作。 为了能够在激活的环境中运行可执行文件,您可能需要 对命令conda run感兴趣。

如果您在使用 PATH 时遇到错误,请查看我们的故障排除。

2. Conda 初始化

早期版本的 conda 引入了用于激活的脚本 跨操作系统的行为统一。Conda 4.4允许 conda activate myenv. Conda 4.6 添加了广泛的初始化 支持,以便 Conda 更快、更少地工作 种类繁多的 shell(bash、zsh、csh、fish、xonsh 等)。 现在,这些 shell 可以使用该命令conda activate。 消除修改 PATH 的需要使 conda 对 系统上的其他软件。有关更多信息,请阅读conda init --help 的输出。

一个设置可能对您有用conda init

auto_activate_base: bool

此设置控制 conda 是否激活您的base 环境。您将拥有conda 命令无论哪种方式都可用,但不激活环境, 环境中的其他程序在以下情况下都不可用 环境是用conda activate base 激活的。人 有时选择此设置来加快其shell所需的时间 启动或阻止 Conda 安装的软件自动启动 隐藏他们的其他软件。

3. Nested activation嵌套激活

默认情况下,conda activate将停用当前环境 在激活新环境之前,并在以下情况下重新激活它 停用新环境。有时你可能想离开 当前环境 PATH 条目就位,以便您可以继续 从第一个环境轻松访问命令行程序。 这在常见的命令行实用程序中最常见 安装在基本环境中。保留当前环境 在 PATH 中,您可以使用以下命令激活新环境:

conda activate --stack myenv

如果您希望在从最外层环境开始时始终堆叠, 这通常是基本环境,您可以设置 auto_stack配置选项:

conda config --set auto_stack 1

您可以指定一个更大的数字来进行更深层次的自动堆叠, 但不建议这样做,因为更有可能进行更深层次的堆叠 导致混淆。

4. Deactivating an environment 停用环境

若要停用环境,请键入:

conda deactivate

Conda会从您的系统命令中删除当前活动环境的路径名。

Note注意
若要简单地返回到基本环境,最好在未指定环境的情况下调用conda activate,而不是尝试停用。如果 从基础环境运行conda deactivate,可能会丢失 完全能够运行 conda。别担心,这是这个 shell 的本地 - 你可以 开始一个新的。但是,如果环境是使用 --stack(或被自动堆叠)那么最好使用conda deactivate.

5. 当前环境

使用终端执行以下步骤。

默认情况下,活动环境—您当前所在的环境 using—显示在括号 () 或括号 [] 中 命令提示符的开头:

(myenv) $

如果未看到此内容,请运行:

conda info --envs

在显示的环境列表中,您的当前环境 以星号 (*) 突出显示。

默认情况下,命令提示符设置为显示 活动环境。要禁用此选项,请执行以下操作:

conda config --set changeps1 false

要重新启用此选项,请执行以下操作:

conda config --set changeps1 true

6. 查看环境列表

若要查看所有环境的列表,请在终端窗口中运行:

conda env list

或者

conda info --envs

将显示类似于以下内容的列表:

conda environments:
myenv                 /home/username/miniconda/envs/myenv
snowflakes            /home/username/miniconda/envs/snowflakes
bunnies               /home/username/miniconda/envs/bunnies

如果此命令由管理员运行,则所有环境的列表 将显示属于所有用户。

7. 查看环境中的软件包列表 a list of the packages

要查看特定环境中安装的所有软件包的列表,请执行以下操作:

  • 如果环境未激活,请在终端窗口中运行:
conda list -n myenv

  • 如果环境已激活,请在终端窗口中运行:
conda list

  • 要查看环境中是否安装了特定软件包,请在 终端窗口,运行:
conda list -n myenv scipy

8. 在环境中使用 pip

若要在环境中使用 pip,请在终端窗口中运行:

conda install -n myenv pip
conda activate myenv
pip <pip_subcommand>

同时使用 pip 和 conda 时可能会出现问题。当组合 conda 和 pip 时, 最好使用隔离的 conda 环境。只有在 conda 被用于 如果使用 pip 安装任何剩余的包,请安装尽可能多的包 软件。如果需要对环境进行修改,最好创建一个 新环境,而不是在 pip 之后运行 conda。在适当的情况下,conda 和 pip 要求应存储在文本文件中。

我们建议您:

8.1 仅在 conda 之后使用 pip

  • 使用 conda 安装尽可能多的要求,然后使用 pip。
  • Pip 应该运行--upgrade-strategy only-if-needed(默认值)。
  • 不要将 pip 与参数--user一起使用,避免所有用户安装。

8.2 使用 conda 环境进行隔离

  • 创建一个 conda 环境来隔离 pip 所做的任何更改。
  • 由于硬链接,环境占用的空间很小。
  • 应注意避免在根环境中运行 pip。

8.3 如果需要更改,请重新创建环境

  • 一旦使用了 pip,conda 将不知道这些更改。
  • 若要安装其他 conda 包,最好重新创建 环境。

8.4 将 conda 和 pip 要求存储在文本文件中

  • Package requirements 可以通过参数--file 传递给 conda。
  • Pip 接受带有 -r或 的 --requirementsPython 包列表。
  • Conda env 将基于具有 conda 和 pip 要求。

参考

https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-817912.html

到了这里,关于Conda python管理环境environments 三 从入门到精通的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Conda python管理packages二 从入门到精通

    Conda系列: 翻译: Anaconda 与 miniconda的区别 Miniconda介绍以及安装 Conda python运行的包和环境管理 入门 Conda python管理环境environments 一 从入门到精通 Conda python管理环境environments 二 从入门到精通 Conda python管理环境environments 三 从入门到精通 Conda python管理环境environments 四 从入门到

    2024年01月25日
    浏览(32)
  • Conda python运行的包和环境管理 入门

    Conda系列: 翻译: Anaconda 与 miniconda的区别 Miniconda介绍以及安装 Conda 是一个功能强大的命令行工具,用于在 Windows、macOS 和 Linux 上运行的包和环境管理。 本 conda 入门指南介绍了启动和使用 conda 创建环境和安装包的基础知识。 在开始本入门指南之前,您应该已经安装了 conda。

    2024年01月22日
    浏览(41)
  • 【100天精通Python】Day74:python机器学习的生态圈(numpy,scipy,scikit-learn等),库安装环境搭建(conda virtualenv), 以及入门代码示例

    目录  1 python 机器学习的生态圈        1.1 NumPy 和 SciPy: 1.2 Pandas: 1.3 Matplotlib 和 Seaborn: 1.4 Scikit-Learn: 1.5 TensorFlow 和 PyTorch: 1.6 Jupyter Notebooks: 1.7 NLTK(Natural Language Toolkit): 1.8 Statsmodels: 1.9 Virtualenv 和 Conda: (1)virtualenv  安装和使用 (2)conda安装和使用 1.10 Flask

    2024年02月03日
    浏览(66)
  • 解决创建conda环境时Solving environment: failed 和 ResolvePackageNotFound 的错误

    今天在调试论文的代码时,需要创建anaconda环境,按照github上给的指定进行环境的创建。却一直报Solving environment: failed 和 ResolvePackageNotFound的错误。如下图所示: 期初以为时镜像源的问题,又重新添加了进行源,还是没有解决。网上的好多资料都是通过添加镜像源去解决,然

    2023年04月09日
    浏览(40)
  • Conda:管理Python环境从未如此简便

    本文主要介绍miniconda在linux平台的安装,windows平台只会更加便捷。 在 清华源 上下载对应服务器版本的Miniconda3,在此下载的是Linux的最新版本的Miniconda3. 下载conda安装包 安装软件:安装过程中根据提示输入 enter 或 yes ,过程中可以选择安装目录(需要是一个不存在的目录)

    2024年02月07日
    浏览(42)
  • 使用 conda 管理多个版本 python 环境

    node-sass 4.14.1 版本依赖 python2.7(高版本的 node-sass 可能依赖 python3),所以需要安装 python,这里使用 多版本管理工具 conda 创建一个 python2.7 的环境。 查询所有已经安装的环境:

    2024年02月11日
    浏览(63)
  • 【已解决】pycharm 终端无法激活conda环境Failed to activate conda environment. Please open Anaconda prompt, and run

    目录 一、问题现象:pycharm 终端无法激活 conda 环境 二、问题原因 三、pycharm 社区版解决方法 四、pycharm 专业版解决方法 一、问题现象:pycharm 终端无法激活 conda 环境 pycharm 终端无法激活 conda 环境二、问题原因 pycharm 默认的终端是 Windows PowerShell 三、pycharm 社区版解决方法 将

    2024年02月07日
    浏览(47)
  • 使用Pycharm导入conda environment 时,找不到python.exe

    在pycharm创建项目时,使用conda environmnet,在 Anaconda-envs-pytorch-python.exe 寻找过程中,没有发现python.exe。但是在文件中,却存在python.exe   如果你下载的高版本,就会出现这种情况, 低版本则可在 conda environment 中配置成功  

    2024年02月15日
    浏览(49)
  • Python从入门到精通 | Python 下载与环境配置 | 开发PyCharm开发工具下载与安装(二)

    1.1 任务清单 序号 内容 学习 难度 1 Python 下载与安装 掌握 ★★ 2 Python 环境变量配置 掌握 ★★ 3 Python 环境检查 掌握 ★★ 4 PyCharm 开发工具下载与安装 掌握 ★★ 5 第一个 Python 程序 掌握 ★ 2.1 下载安装包 2.1.1 官方下载链接地址 链接地址:Python 官网 - 【进入点我】 2.1.2 百度

    2024年02月08日
    浏览(73)
  • 【100天精通python】Day1:python入门_初识python,搭建python环境,运行第一个python小程序

     目录 专栏导读  1 初始python python 概述 python的应用领域   应用python的公司  2 搭建python 开发环境  2.1 安装python(以windows 系统为例)(1)下载安装包  (2) 下载保存后打开文件夹点击以管理员身份运行  (3)选择自定义安装,同时将add python3.9 to path勾上。  (4)测试

    2024年02月15日
    浏览(42)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包