Anaconda 创建 32位python虚拟环境 ​ 最近实习在做一个接口自动化数据上传的功能,因为数据是更新的,需要每次上传都查询数据库调用匹配,就不得不面对 python 连接 oracle .一直很排斥这玩意,我觉得python连接oracle是一个很蹩脚的东西.网上教程其实挺多的,首先安装cx_oracle,安装的时候要注意两个东西: oracle-client架构(有64,也有32) python 架构(一般是64位) ​ 然后python oracle-client 和cx_ora…

1.创建虚拟环境 $ python3 -m venv <环境名称> 2.激活虚拟环境 $ source <环境名称>/bin/activate 3.关闭虚拟环境 $ deactivate virtualenv用于创建独立的Python环境,多个Python相互独立,互不影响. 安装方法 1.shell下运行: pip install python-virtualenv 2.使用方法 virtualenv [虚拟环境名称-也是目录名称] 3.启动环境 cd ENV source ./…

Anaconda创建环境: //下面是创建python=3.6版本的环境,取名叫py36 conda create -n py36 python=3.6  删除环境(不要乱删啊啊啊) conda remove -n py36 --all 激活环境 //下面这个py36是个环境名 source activate py36 退出环境 source deactivate 作者:SleepingBug 来源:CSDN 原文:https://blog.csdn.net/H_O_W_E/article/de…

参考: 1.https://blog.csdn.net/lyy14011305/article/details/59500819 我的安装过程: 1. 之前已经安装了anaconda,我的版本是anaconda3(64bit): 2.打开Anaconda Prompt, 在命令行键入conda env list,查看当前有几个虚拟环境:显然一共有4个环境,其中带*号的root环境是anaconda自带的根环境,有的地方也显示为base: 3.要安装一个新的虚拟环境,希望用的Python版本是py…

一.虚拟环境 virtual environment 它是一个虚拟化,从电脑独立开辟出来的环境.通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机docker来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响.譬如,本次学习需要用到Django,我们可以做一个Django的虚拟环境,里面只需要安装Django相关包就可以了,需要Scrapy库,就在开辟一个独立空间来学习Scrapy库相关就行了. 二 .为什么要用虚拟环境…

今天在工作的过程中遇到这样一个问题:安装完Anaconda利用conda创建了虚拟环境,但是启动jupyter notebook之后却找不到虚拟环境中的python kernel.后来上网找到了解决办法,如下: 创建虚拟环境 首先回顾一下当时创建虚拟环境的命令: conda create -n python2 python=2.7 利用这个命令便创建了一个名叫python2的虚拟环境. jupyter notebook添加python kernel 在/usr/local/anaconda3/s…

首先安装anaconda(3) Anacond的介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 因为包含了大量的科学包,Anaconda 的下载文件比较大(约 531 MB),如果只需要某些包,或者需要节省带宽或存储空间,也可以使用Miniconda这个较小的发行版(仅包含conda和 Python). Conda是一个开源的包.环境管理器,可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖,并能够在不同的环境之间切换 A…

原文链接:https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 另可参看文章:https://www.cnblogs.com/jonins/p/9691826.html 1.Anaconda介绍及详细安装教程 https://blog.csdn.net/ITLearnHall/article/details/81708148 2.配置环境变量 我们在安装anaconda时,没有勾选添加环境变量这一选项.对与Windows系统,需要自…

1.检验当前conda的版本 conda -V C:\Users>conda -V conda 4.10.1 2.conda 常用的命令 查看已有的虚拟环境 C:\Users>conda env list # conda environments: # base * D:\APP\Anaconda3 clone D:\APP\Anaconda3\envs\clone king D:\APP\Anaconda3\envs\king opencv D:\APP\Anaconda3\envs\ope…

虚拟环境使用第三方工具virtualenv创建,首先输入以下命令检查系统是否已经安装virtualenv. $ virtualenv --version 如果显示virtualenv版本号,则说明已经正确安装,如果出现异常,则使用以下命令安装 macOS: $ sudo easy_install virtualenv Ubuntu $ sudo apt- get install python- virtualenv 安装完成后,再执行上述步骤检查是否安装成功. 下一步使用virtualenv在指…