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Anaconda 是一个用于数据科学、机器学习和科学计算的开源发行版和包管理器。有许多可用于数据处理、分析和建模的工具和库,并提供了一个方便的环境管理系统。Anaconda 包含了 Python 解释器和许多常用的 Python 包,以及包括 Jupyter Notebook、Spyder 等在内的一些流行的集成开发环境(IDE)。
其中包括:
Conda 包管理器:Anaconda 使用 Conda 包管理器来安装、更新、卸载软件包。Conda 不仅限于 Python 包,还能够管理其他语言的软件包。
预安装的科学计算工具:Anaconda 预先安装了许多常用的科学计算工具和库,例如 NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn 等,方便数据分析和建模。
虚拟环境:Conda 允许创建不同的环境,每个环境可以有自己独立的包和 Python 版本,有助于隔离项目和避免包版本冲突。
集成的开发环境:Anaconda 包含了一些常用的 IDE,如 Jupyter Notebook(用于交互式数据分析和可视化)、Spyder(适合科学计算和数据分析)、JupyterLab 等。
安装 Anaconda 后,可以轻松地设置 Python 环境、安装所需的包、创建和管理虚拟环境以及配置适合的IDE。
可以选择在官网下载,官网下载地址:https://www.anaconda.com/download ,官网下载的话,如果没有魔法上网,可能会下得超级慢,所以国内的清华源是一个很好的选择,清华源有还有列出各个之前的旧版本,清华源:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
直接点击安装,如果提示无法打开xxxx,因为它不是从App Store下载,如下图:
在设置里面找到隐私与安全性,改成App Store和被认可以的开发者:
然后开始安装,安装就是按默认的来,下一步到完成:
安装完成之后要配置环境变量,打开终端:
source ~/.bash_profile
就是把conda的安装路径加到代码里面,安装如果没有更改的话,在用户目录下,那个xxxxx是用户名:
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/matt/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/Users/xxxxx/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/Users/xxxxx/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/Users/xxxxx/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
更改完成保存之后,激活环境:
# 激活修改的环境变量
source ~/.bash_profile
测试环境是否安装成功,如果输出一大堆依赖,则代表安装成功:
conda list
conda create --name dl python==3.8
你提供的命令和描述是关于 Anaconda 环境管理的常用命令,这些命令提供了在命令行中管理 Anaconda 环境的方式。以下是对每个命令的简要解释:
conda env -h
或者
conda
这将列出 conda
命令的帮助信息,其中包括关于环境管理的所有命令。
conda info -e
或者
conda-env list
这些命令用于查看当前系统中所有存在的 Conda 环境列表。
conda create env_name
这条命令创建一个新的环境,存储位置在安装文件的隐藏文件 ~/.conda
文件夹中。需要指定环境的名称 env_name
。
创建指定 Python 版本的环境:
conda create env_name python=3.6
activate env_name
deactivate env_name
conda create new_env_name --clone old_env_name
conda remove --name env_name --all
conda install package_name
或者
pip install package_name
conda install -n env_name package_name
conda list
conda list -n env_name
conda search package_name
conda update package_name
conda install anaconda
conda remove package_name
conda -V
conda update conda
PyCharm 是一款由 JetBrains 开发的专业集成开发环境(IDE),专门针对 Python 编程语言而设计。它提供了丰富的功能和工具,帮助开发者更高效地编写、调试和部署 Python 代码。
一些 PyCharm 的特点和功能包括:
智能代码编辑器:具有代码补全、语法高亮、自动修复、代码导航等功能,提供了强大的代码分析和重构工具。
调试器:强大的调试功能,支持断点设置、变量查看、调用堆栈跟踪等,可以帮助开发者轻松调试代码。
内置测试工具:支持单元测试、集成测试和测试覆盖率分析,有助于保证代码质量和可靠性。
版本控制集成:与 Git、SVN 等版本控制系统集成,方便团队协作和版本管理。
科学计算和数据分析工具:支持科学计算和数据分析的插件,如 NumPy、Pandas、Matplotlib 等,有助于进行数据科学工作。
Web 开发支持:支持 Django、Flask 等 Python Web 框架,提供模板编辑、调试等功能。
可定制性:PyCharm 具有高度可定制性,可以根据个人喜好和工作流程进行配置和扩展。
专业版和社区版:PyCharm 提供专业版和免费的社区版。专业版提供更多高级功能,如数据库工具、科学工具等。
可以从官网下载到可安装的版本:https://www.jetbrains.com.cn/pycharm/ ,之后点击安装:
安装完成之后,做项目时要配置在conda里面创建好的环境:
选择添加:
选择导入环境:
然后定位到在conda里面安装的环境bin目录下的python脚本解释器:
点完成之后,就可以导入conda里面安装好的依赖了:
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