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Anaconda3官方下载地址:Download Anaconda Distribution | Anaconda
bash /opt/soft/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh
回车
安装此版本时,会强制用户看完整个协议,直接一路回车就行【空格翻页】,直到看到确认信息
输入yes,按回车,表示同意安装协议
如果使用默认路径,直接键入回车,使用自定义路径,直接输入安装路径
此处使用 /opt/app/anaconda3
作为安装路径
==【注意:】==安装位置也可以在执行安装脚本的时候直接指定,可以这样修改执行内容:
bash /opt/soft/Anaconda3-2024.06-1-Linux-x86_64.sh -p /opt/app/anaconda3
这样可跳过软件安装路径确认阶段,直接安装到指定目录下
安装完成
使用vim /etc/profile
配置环境变量即可,在文件的末尾加上下述代码:
export PATH= /opt/app/anaconda3/bin:$PATH
这里是看你有没有自定义安装位置,默认是/root/anaconda3这个位置,我自定义的是/opt/app/anaconda3位置
使环境变量生效
source /etc/profile
再次查看conda版本信息
source /opt/app/anaconda3/bin/activate
启动一个新的终端会话窗口,看到前面的(base),表示安装成功
不修改创建环境会报如下错
一开始不存在,直接创建文件编辑即可vim ~/.condarc
直接复制一下内容:wq保存退出
channels: - defaults show_channel_urls: true channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda default_channels: - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2 custom_channels: conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
【修改完之后reboot重启服务器】一定要重启!!!
conda create --name my_pyspark python=3.8
输入y继续
等待一会儿即可创建成功
conda activate my_pyspark
前面的环境变为了 (pyspark) ,即切换成功
conda-env list
pip list
conda deactivate
jupyter notebook --generate-config
此时会在/root/.jupyter/下面生成一个jupyter_notebook_config.py文件,用于jupyter的相关配置
进入到python的编辑页面,输入如下代码,此时会让你输入密码,然后确认密码,最后生成秘钥,记住秘钥,然后进入到刚才生成的配置文件中去
from jupyter_server.auth import passwd
passwd()
退出python编辑页面,输入命令
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
大写G跳到最后一行,o进入插入模式,添加如下内容:
c.NotebookApp.allow_root = True ##允许以root账户登录jupyter
c.NotebookApp.ip = '192.168.10.100' ##可以让任何主机访问jupyter的ip地址
c.NotebookApp.open_browser = False ##由于远程访问jupyter,因此关闭自动打开浏览器
c.NotebookApp.password = u'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$p6hJ/mUm96R0xl6EomOHSg$Tx1Qn4BlVjiFJ+98PmJueygPh3bI0IPjopdFpXhZQZk' ##复制刚才的秘钥到这里
:wq保存退出
reboot关机重启服务器,然后再激活python环境并启动jupyter notebook
conda activate my_pyspark #激活自己创建的python虚拟环境
jupyter notebook #前台启动
或
conda activate my_pyspark #激活自己创建的python虚拟环境
nohup jupyter notebook & #后台启动【强烈推荐!!!】
最后在远端浏览器上访问【ip地址:8888】,进入之后输入密码即可
如果访问不成功,检查防火墙是否关闭
#如果防火墙处于running激活状态
service firewalld status
#执行以下命令关闭防火墙 并 永久禁用防火墙
systemctl stop firewalld.service & systemctl disable firewalld.service
【注意:】
在创建虚拟环境时,你可以根据需要选择不同的Python版本。如果你想使用其他版本,只需将上述命令中的“3.8”替换为你所需的版本号即可。此外,每个虚拟环境都应该有独立的依赖关系和软件包安装。如果你需要安装的软件包在不同虚拟环境中有所差异,请在相应的虚拟环境中进行安装。
总结:在Linux环境下安装conda并创建虚拟环境可以帮助用户更好地管理项目和依赖关系。通过按照上述步骤进行操作,你可以轻松地完成这一过程。请注意,在创建虚拟环境时,请确保为每个项目使用独立的虚拟环境,以避免潜在的依赖冲突和版本冲突问题。
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