用conda建立python虛擬環境

2022-02-14 07:23:23 字數 2249 閱讀 7845

anaconda是十分方便的python全家桶，除此之外，anaconda還可以建立出python虛擬環境。可以說是十分強大了。

之前，我整理了一篇關於pip建立虛擬環境的博文：《pip建立虛擬環境》

當然，學會pip建立虛擬環境和conda建立虛擬環境的效果都是一樣。所以掌握其一就行了，或者根據實際情況使用其中的一種。

首先要明白為什麼要建立虛擬環境

我們經常需要復現別人的工程，不過每個開發者所使用的開發環境不盡相同，有的使用python2，有的使用python3，有的使用tf，有的又使用pytorch等等。那我們是否需要把所有的模組都裝好呢？

答案是可以的，不過你無法安裝多個版本的tf，如果你需要復現的工程是基於tensorflow 1.4.0的，而你自己的版本是1.9.0，是否要降版本來營造和人家一樣的環境呢？是否每次都要通過換自己本地的版本以達到工程的相容性呢？

虛擬環境可以很好地緩解這個尷尬

sh anaconda*.sh
就可以完成anaconda的安裝，記住需要配置好anaconda的環境變數。方法如《linux系統設定環境變數》

設定好以後，可以檢視conda下面安裝了哪些模組：

conda list
和pip list的用法是一樣的，我們可以看到詳細的模組資訊。

conda create -name my_env_name python=3.6
這樣就建立了乙個名字為my_env_name，基於python版本3.6的乙個虛擬環境了。注意，這裡和pip建立的虛擬環境不同，pip建立的虛擬環境會直接在當前目錄下生成乙個虛擬環境的目錄，啟用虛擬環境也需要指定這個目錄才行。而conda安裝的虛擬環境，預設把虛擬環境的目錄生成在anaconda安裝目錄下的env目錄下。所以，conda建立的虛擬環境有乙個很大的優點就是不用指定虛擬env的路徑，不過前提是你需要把conda的環境變數早早設定好。

我們看看conda虛擬環境的啟用指令碼：

source activate my_env_name
啟用之後，命令列的最前面就會出現虛擬環境的名字如下：

(my_env_name)wozuishuai@ak47-ml:~$
出現了前面那個小括號就代表以及進入了虛擬環境，那我們就可以用conda隨便裝模組了，只會影響到你的虛擬環境。

conda install -n my_env_name [package]
在這裡，我們可以明顯知道什麼時候該用conda建立虛擬環境以及什麼時候該用pip建立虛擬環境。

當我們覺得這個虛擬環境可能用得比較多，適用其他工程的時候，我們可以用conda來建立。這樣能夠全域性照顧，不需要每次指定路徑。

當我們覺得這個虛擬環境也許只在這個工程下用到，我們就用pip來建立，這樣不容易發生env目錄下的命名衝突，而且每次開啟工程目錄可以看到虛擬環境的目錄躺在列表裡，你就知道需要先啟用虛擬環境再run你的**了。

如果需要退出虛擬環境，可以用以下指令碼：

conda remove -n my_env_name --all
my_env_name對應的就是要刪除的虛擬環境名稱

我們可以對虛擬環境中所需要的模組列乙個心願列表，比如使用yml檔案來列：

name: my_env_name

dependencies:

- python=3.6

- pytest

- keras

- tqdm

- pillow

- pip:

- tensorflow

把上述內容放在yaml檔案裡，比如命名為env_config.yml

那我們想直接生成這麼乙個環境只需要：

conda env create -f env_config.yml
然後，用同樣的方式啟用虛擬環境就可以了。

用conda建立python虛擬環境

1 首先在所在系統中安裝anaconda。可以開啟命令列輸入conda v檢驗是否安裝以及當前conda的版本。2 conda常用的命令。1 conda list 檢視安裝了哪些包。2 conda env list 或 conda info e 檢視當前存在哪些虛擬環境 3 conda update...

用conda建立python虛擬環境

1 首先在所在系統中安裝anaconda。可以開啟命令列輸入conda v檢驗是否安裝以及當前conda的版本。2 conda常用的命令。1 conda list 檢視安裝了哪些包。2 conda env list 或 conda info e 檢視當前存在哪些虛擬環境 3 conda update...

用conda建立python虛擬環境

anaconda是十分方便的python全家桶，除此之外，anaconda還可以建立出python虛擬環境。可以說是十分強大了。之前，我整理了一篇關於pip建立虛擬環境的博文 pip建立虛擬環境 當然，學會pip建立虛擬環境和conda建立虛擬環境的效果都是一樣。所以掌握其一就行了，或者根據實際情況...