1.Python环境 Python解释器--Python.exe Python包集合--Lib,包括自带包和第三方包 2.Anaconda--一个科学计算环境,Python的发行版本 包括了Conda--包和虚拟环境管理工具 3.Conda的使用(环境管理) # 创建一个名为learn的环境,指定Python版本是3.6 conda create --name learn python=3.6 # 激活某个环境 activate python34 # for Windows source act

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 主页: https://store.continuum.io/cshop/anaconda/ Anacon

1 曾经的困扰 有段时间,想使用基于不同python版本的anaconda,就直接从官网下载了两个不同的anaconda版本进行安装.刚开始的时候,还觉得也没啥问题.用了一小段时间,在安装其他的第三方库时,经常发现安装失败,并且经常出现下面的问题:这个问题,我google.百度等查了好久,也没有解决好.后来,我把两个版本的anaconda都卸载了,重新安装了其中一个版本,发现再安装其他第三方库时,上述问题就不存在了.很有可能上述问题就是同时安装两个版本的anaconda引起的(不过我也不能完全肯

前面我们已经介绍了,python中两种最基础的虚拟环境管理工具,venv和virtualenv,其中virtualenv可以和virtualenvwrapper配合使用.详情请参考:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15783355.html 下面我们来介绍另一个python多环境管理神器pyenv pyenv pyenv 主要用来对 Python 解释器进行管理,可以管理系统上的多个版本的 Python 解释器.它的主要原理就是将新的解释器路径放在 PATH

最近,一直在不同版本的Python之间来回折腾,发现了几个Python虚拟开发环境工具,具体如下: 1. Virtualenv,可以指定开发环境的Python版本.继承已有开发环境配置,virtualenv-clone& Virtualenvwrapper是基于virtualenv的开发的. https://virtualenv.pypa.io/en/stable/ https://github.com/edwardgeorge/virtualenv-clone http://virtualen

python多版本以及各种包管理 python 包管理 各个版本 python版本管理 由于Python有2.x和3.x两个大的版本,而且每一个工程建立所用的各种包的版本也不尽相同(如flask1.x),这使得若干个工程开发同一台主机上完成比较麻烦(工程不是由一个人来完成,不同人的配置版本也不尽相同,为了所有开发人员能成功开发,就必须使得开发环境的一致,而一个人可能参与若干个工程开发). pyenv 管理 Python 的版本. virtualenv 管理 Python 工程中的包的版本(或者说

python到目前为止,一共有两个版本,分别是2.x和3.x版本,根据官方正式通知2020年停止对python更新和维护,距离今天还有110天左右,所以正在学习python的小伙伴应该暗中庆幸一波. python2.x版本默认采用ASCLL编码,python3.x版本则默认采用UTF-8编码,两者有什么区别呢?唯一区别就是如果代码或者注释中含有中文,ASCLL编码会出现乱码,UTF-8却可以正常显示中文,即python2.x版本中文显示不正常,python3.x版本正常. 一.为什么会出现乱码

http://blog.csdn.net/vencent7/article/details/76849849 自己一直用的 pyenv 和 pyenv-virtualenv 管理不同的 python 环境.昨天朋友推荐我安装一个 Anaconda(通过官网下载安装带有图形界面Anaconda Navigator 的版本,并非通过 pyenv 安装),结果安装之后似乎与原来的 pyenv 不太兼容,在网上搜了一下,有遇到类似情况的:https://stackoverflow.com/questio

Python环境配置-Pycharm下载/Anaconda安装 中我们已经完成了 Pycharm 和Anaconda 的安装.可能对于刚接触的小伙伴还是比较懵逼的,一会python一会Anaconda一会又特么来了个pycharm,一串接一串英文,特么怎么读都还不知道!!! 一.python是什么 python是一门编程语言,当前比较流程的编程语言有C/C++  .JAVA .Object-C  .PHP等,当然python也是其中之一.每一种编程语言都有自己的语法和规范,要想通过python编

Anaconda简介: 1.是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等软件包,numpy,pandas(数据分析),scipy等科学计算包,而无需再单独下载配置. 可以在同一个机器上安装不同的软件版本(python版本).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). 2.Anaconda.5.2.0版本的,默认安装的包:python

请参考连接 https://blog.zengrong.net/post/2167.html https://blog.csdn.net/lanonjj/article/details/51050212 为避免链接失效,把原文做了复制黏贴 另外在python3.6中,虚拟应该用如下命令创建 python3 -m venv /path/to/new/virtual/environment 直接用pyvenv /path/to/new/virtual/environment 创建也能成功,但是会有一

转自PeterYuan   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. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主

致python初学者:Anaconda入门使用指南 http://python.jobbole.com/87522/ Anaconda使用总结 http://python.jobbole.com/86236/ 库 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pythone

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. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主要介绍下Anaconda,对

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. 个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能.该文主要介绍下Anaconda,对

一.前言 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. 二.Anaconda概述 Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Window

https://www.waitalone.cn/anaconda-install-error.html         3,224   1.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

目录 安装pyenv 安装与查看py版本 切换py版本 结合ide使用示例 和virtualenv的一些区别 参考文献 使用了一段时间,我发现这玩意根本不是什么神器,简直就是垃圾,安装多版本总是失败,并且重复在系统环境中重复添加值(好几百行),我不建议使用这个工具,我建议使用anaconda. 由于Python的2.x与3.x版本的一些语法使用是不相同的,所以在写和使用Python程序上都会遇到需要切换版本的情况.下面介绍切换Python版本的工具pyenv. 安装pyenv 这里以mac举例,

原网页地址:http://molinux.blog.51cto.com/2536040/548247#55918... 内容概要:  1.  系统安装基本流程图示2.  Anaconda简介3.  Kickstart简介4.  引导并指定安装方式5.  kickstart文件中的主要项目及参数介绍6.  kickstart配置文件示例7.  RedHat 安装光盘安装树介绍8.  Anaconda/Kickstart系统安装过程简图9.  安装树中boot.img及stage.img解构图析10

经常遇到这样的情况: 系统自带的Python是2.6,自己需要Python 2.7中的某些特性: 系统自带的Python是2.x,自己需要Python 3.x: 此时需要在系统中安装多个Python,但又不能影响系统自带的Python,即需要实现Python的多版本共存.pyenv就是这样一个Python版本管理器. 安装pyenv git clone git://github.com/yyuu/pyenv.git ~/.pyenv echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/