网上针对多版本的Python兼容安装的文章逐渐增多,都是大家在实践中总结的经验.本人的安装经过几次的反复实验还是觉得其中一种更为方便. 有人的安装方法是: 1. 先安装一个版本的python(一般先安装低版本), 2.然后再在cmd下用conda来创建另外的python环境并激活, 3.在激活的环境中安装新版的anaconda,这样就会在开始菜单中低版本的文件夹中出现以新版本环境名为后缀的anaconda各组件 以上方法可行且好用 另外一种是: 1.先安装一个低版本的anaconda, 2.然后

前言:随着python升级更新,新版本较于老版本功能点也有不同地方,作为一个初学者应该了解旧版本的规则,也要继续学习新版本的知识.为了能更好去学习python,我在ubuntu安装python2和python 3,以便后期学习. 安装步骤如下: 1.查看系统下是否安装了python dpkg -s python

今天一不小心又把ubuntu系统给完坏了,因为我把python3卸载了,然后就...好了,不废话了,接下来就说一下如何在ubuntu下管理python的多个版本.我这里使用的是一个叫pyenv的Python版本管理工具. 系统环境:ubuntu14.04LTS,系统默认的python版本为2.7,我这里想要再安装一个3.4.3版本. 再安装python之前,我们首先要安装这个管理工具pyenv: $ git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pye

1.安装Homebrew 将命令行复制至终端,进行安装. /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 2.安装pyenv brew update brew install pyenv 2.1在 .bash_profile 文件中添加 export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv if which pye

最近遇到个问题, 本机环境已安装了Python2   已安装的应用依赖于Python2,不能替换原系统的Python环境,但新安装的应用需要依赖于Python3 需要安装两个不同版本Python,解决方法是新安装Python3的时候用make altinstall命令安装. 安装步骤如下: 从Python官网下载对应版本Python源码 https://www.python.org/downloads/source/ 解压 配置目录 进入解压后的python目录 编译 make 安装 make

1.使用conda install tensorflow-gpu 2.使用pip install keras 这里使用pip安装而不是使用conda,原因是使用conda安装会默认安装cpu版本的tensorflow使用conda安装会提示安装其他依赖包,这其中就包括cpu版本的tensorflow,这是我们不想要的. 所以千万不要使用conda命令安装keras,说起来都是泪... 接下来可以在pycharm里import Keras,没出错就表明安装成功了. [补充]使用上述方法安装kera

本机环境: anaconda3,pyhon3.7.4 配置第2个python环境,安装python3.6 > conda create --name tensorflow python=3.6 使用以上命令,默认的情况下只安装了一些必须的包,并不会像我们安装anaconda时自动安装很多常用的包,要实现上面的功能,则需要再末尾加上‘anaconda’,完整命令是 conda create --name tensorflow python=3.6 anaconda > conda activat

问题描述:阿里云服务器uBuntu版本为16.04,默认Python版本为2.7.12和3.5.2,但是FastAPI,仅支持3.6+版本,因此需要更高版本的Python. 注意:系统自带的Python不能卸载,否则会导致系统出错. 网上查阅的主流方法有两种. 方法1:通过apt安装 1 1 sudo apt-get install python-software-properties 2 2 sudo add-apt-repository ppa:fkrull/deadsnakes 3 3 s

1.使用命令conda create --name python36 python=3.6  #你想使用哪个版本就下载哪个版本,--name后面跟的是该虚拟环境的名称 2.需要使用python3.6时,使用命令 conda activate python36  #激活该虚拟环境 3.需要推出36环境时,使用命令 conda deactivate python36

Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理

anaconda中Python版本是3.5,因为爬虫原因,需要Python2.7版本,因此,希望能在anaconda中Python3和Python2共存. 1. 打开Anaconda Prompt,可用conda --version查看conda版本 2. 创建名为python27的环境,同时安装Python2.7:conda create --name python27 python=2.7 3. 激活python27:activate python27 4. 在pycharm中找到安装的py

Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理

https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/56483892/ 版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/silence2015/article/details/56483892Python 是一门很不错的语言,语言简单易学,又不失脚本语言的灵活性,还有海量的第三方库,覆盖的很全面.但也有不少“硬伤”,比如 Python 2.

序 Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候.为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython.Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv.pyenv等工具管理虚拟环境. Anaconda 具有强大而方便的包管理与环境管理的功能 Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行

Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存.切换以及各种第三方包安装问题.Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具. 这里先解释下conda.anaconda这些概念的差别.conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理

win10下利用anaconda安装tensorflow和keras的教程都大同小异(针对CPU版本,我的gpu是1050TI的MAX-Q,不知为啥一直没安装成功),下面简单说下步骤. 一 Anaconda安装一般来说,python选择3.6的,目前虽然python到了3.7了,但是还不够稳定,所以选择python3.6的Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64版本,安装的时候把添加路径的选项一起选上就ok了,其他的一直next就行. 二 安装库打开Anaconda prom

PIL仅支持到python2.7: Pillow支持Python 3.x: conda install pillow 参考文献: 使用anaconda安装python3版本的PIL_不行不至-CSDN博客_conda安装pil

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在

作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多. 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始. 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的. 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦. 本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在

Anaconda是一个集成python及包管理的软件,记得最早使用时在2014年,那时候网上还没有什么资料,需要同时使用py2和py3的时候,当时的做法是同时安装Anaconda2和Anaconda3,修改里面的文件,例如将conda命令的exe文件,重命名为conda3,这个做法能用但是有很多问题:这几天需要使用以下spyder(anaconda 中集成的IDE)发现控制台一直显示connecting to kernel,我用的win10系统,可能是我将环境改动,导致无法正常运行.又重装了系统