卧槽又一款Python神器

2020-07-31 17:45 Python编程
来自公众号:Python之禅

写Python代码最头疼的两件事是什么?我总结了两点

1、Windows 平台安装第三方包经常失败的问题,还记得第一次安装mysql依赖包时的那个场景吗?怎么都装不上。

2、虚拟环境切换的问题,如果我们同时在一台电脑上开发多个项目,每个项目独立一个虚拟环境是非常必要的,但是在不同项目之间切来切去也是个麻烦。

这两个问题Anoconda可以救你。

Anaconda 是什么?

Anaconda 是一个可用于科学计算的 Python 发行版,支持 Linux、Mac、Windows系统,内置了常用的科学计算包。它解决了官方 Python 的两大痛点。

一句话总结就是它是一个比Python官方更牛逼的安装包

  • 第一:

    提供了包管理功能,Windows 平台安装第三方包经常失败的场景得以解决,

  • 第二:

    提供环境管理的功能,功能类似 Virtualenv,解决了多版本Python并存、切换的问题。

下载 Anaconda

直接在官网下载安装包, 选择 Python3.8 的安装包进行下载,下载完成后直接安装,安装过程选择默认配置即可,大约需要1.8G的磁盘空间。


conda 是 Anaconda 下用于包管理和环境管理的工具,功能上类似 pip 和 vitualenv 的组合。安装成功后 conda 会默认加入到环境变量中,因此可直接在命令行窗口运行命令 conda

conda 的环境管理与 virtualenv 是基本上是类似的操作。因此只要你用过pip 或者 virtualenv 那么基本没有迁移成本。

环境管理

创建虚拟环境

基于python3.8创建一个名字为python36的环境

conda create --name python36 python=3.8

激活虚拟环境

activate python36   # windows 平台
source activate python36 # linux/mac 平台


退出当前虚拟环境

deactivate python36


删除虚拟环境

conda remove -n python36 --all
# 或者
conda env remove -n python36

查看所有已安装的虚拟环境

conda info -e
python36 * D:\Programs\Anaconda3\envs\python36
root D:\Programs\Anaconda3

包管理

conda 的包管理功能可 pip 是一样的,当然你选择 pip 来安装包也是没问题的。

# 安装 matplotlib
conda install matplotlib
# 查看已安装的包
conda list
# 包更新
conda update matplotlib
# 删除包
conda remove matplotlib

用 conda 你再也不需要担心无法安装 mysqlclient、matplotlib 等机器学习相关的包了。

在 conda 中 anything is a package。conda 本身可以看作是一个包,python 环境可以看作是一个包,anaconda 也可以看作是一个包,因此除了普通的第三方包支持更新之外,这3个包也支持。比如:

# 更新conda本身
conda update conda
# 更新anaconda 应用
conda update anaconda
# 更新python,假设当前python环境是3.6.1,而最新版本是3.6.2,那么就会升级到3.6.2
conda update python

修改镜像地址

和pip一样,Anaconda 的镜像地址默认在国外,用 conda 安装包的时候会很慢,目前可用的国内镜像源地址有清华大学的。修改 ~/.condarc (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\.condarc (Windows) 配置:

channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
- defaults
show_channel_urls: true


如果使用conda安装包的时候还是很慢,那么可以考虑使用pip来安装,同样把 pip 的镜像源地址也改成国内的,豆瓣源速度比较快。修改 ~/.pip/pip.conf (Linux/Mac) 或 C:\Users\当前用户名\pip\pip.ini (Windows) 配置:

[global]
trusted-host = pypi.douban.com
index-url = http://pypi.douban.com/simple

配置完后,你的下载速度一定会飞起。


如果你是玩数据分析的话,强烈推荐你使用它来管理包和虚拟环境, 如果再配合 jupyter notebook 来开发的话,犹如倚天和屠龙。


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本文章转载自公众号:LovePython

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