[linux] macmbp(intel)从0配置环境（anaconda+java1.8+neo4j 3.0.5+py3.7）_conda 安装java

安全验证 - 知乎

​注意：pip3 install xxx -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

Start Locally | PyTorch

https://wenku.csdn.net/answer/2qu2r2yibv

#举例：安装cuda12.2适配的torch torchvision
pip install torch torchvision torchaudio -f https://download.pytorch.org/whl/cu122/torch_stable.html
# 查找版本：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
 
 
import torch
print(torch.version.cuda)
# torchaudio自动寻找适配的版本
#pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com

根据查询到的版本下载pytorch的whl离线文件https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

0、软件安装

snipaste、sublime

Snipaste 下载

brew help

Mac到底怎么安装Homebrew？ - 知乎

1.   java 1.8安装

直接官网下载install.dmg文件（无需手动配置，自动配置环境变量）

2.  anaconda 安装

2.1 下载

(如果是 linux 安装 anaconda ，

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
 
mac m2会报错：
报错详情：
    WARNING:
        Your operating system appears not to be 64-bit, but you are trying to
        install a 64-bit version of Anaconda3.
    Are sure you want to continue the installation? [yes|no]
    [no] >>> yes 
 
原因：
    这个警告是在安装Anaconda3时出现的，提示你的操作系统是32位的，但你正在尝试安装64位版本的Anaconda3。
如果你确信你的操作系统是64位的，你可以继续安装。但请注意，在64位操作系统上安装32位软件可能会有一些兼容性问题。
如果你不确定你的操作系统是32位还是64位，你可以按照以下步骤来确定：
在Windows上，打开“控制面板”，选择“系统和安全”，然后选择“系统”。在“系统类型”中查看操作系统位数。
在Mac上，点击苹果图标，选择“关于本机”，在“概览”中查看“处理器”信息。
在Linux上，打开终端，并输入以下命令：uname -m。如果输出结果包含x86_64，则表示是64位操作系统。
如果确定你的操作系统是32位的，那么你需要下载并安装32位版本的Anaconda3，而不是64位版本。
请确保选择正确的版本以确保系统和软件的兼容性。
 
解决：
uname -m
>arm64
 
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-MacOSX-arm64.sh	

Installing on Linux — conda 23.3.0.post2+8419c02f5 documentation)

直接官网下载install.dmg文件（无需手动配置，自动配置环境变量）

Anaconda | Start Coding Immediately

2.2 运行

sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

2.3 添加环境变量

# mac M2，需要运行命令，把conda加到环境变量里： 
source ~/.zshrc
# linux，添加环境变量
# source ~/.bashrc
 
#如果忘记init
#/home/your_user_name/anaconda3/bin/conda init
 
#
sudo su
conda activate your_env_name

查看 conda 版本 

conda -V

3.  python IDE安装

直接官网下载install.dmg文件 ， 版本选择python 3.6 / 3.7 （无需手动配置，自动配置环境变量）

注意：因为 py3.8/3.9 弃用/更改了一些包和命令。比如，from time import clock。

4.  环境创建

conda create -n name(xin) python==3.7 ipykernel

or                                         如果不写-n, 创建的环境没有名字！！！

conda create --prefix /Users/xinbao/desktop/code/envs/miao -n name -y python=3.7 ipykernel

conda activate ./envs/miao

(如需要，cudnn版本选择参考如下命令

# conda create --prefix /Users/xinbao/desktop/code/envs/miao -y cudatoolkit=10.0  cudnn=7.6.0 python=3.7 ipykernel)

4.1 安装 jupyter

 python3 -m pip install jupyter

测试 jupyter notebook （可以不用密码）

Ubuntu安装Jupyter Notebook - faramita2016 - 博客园

4.2 jupyter添加环境

python -m ipykernel install --user --name环境名称 --display-name “Python (环境名称)”

设置镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

5.  安装requirements

Cython>=0.28.5
Django>=1.11.7
thulac>=0.1.2
py2neo==4.1.0
# need gcc:5.5.0  
pyfasttext==0.4.5

#（如果是mac,  CXX=/usr/bin/clang CC=/usr/bin/clang pip3 install --no-cache pyfasttext）
pinyin>=0.4.0
pymongo>=3.6.1
Neo4j
Neo4j-driver==1.6.2
Requests

6. 安装neo4j-community-3.0.5

链接: https://pan.baidu.com/s/1geoHHXY2brnoAjM-V1FtHQ 提取码: k9om 

1. 解压后 import 内清空。

注意：不用配置环境变量。

cd neo4j-community-3.0.5/bin
 
./neo4j console

2. 打开 localhost:7474 

初始用户密码都是 neo4j , neo4j。

更改密码。

3. 把.csv数据添加到 bin / import 内。

7.  测试

from py2neo import Graph, Node, Relationship, cypher, Path
import neo4j
class Neo4j():
	graph = None
	def __init__(self):
		print("create neo4j class ...")
 
	def connectDB(self):
		self.graph = Graph("http://localhost:7474", username="neo4j", password="your_password")