Python配置

1 Conda

• Conda是一种通用包管理系统，旨在构建和管理任何语言和任何类型的软件。
• Anaconda(/ˌænə'kɑndə/)是一个用于科学计算的python发行版，支持各种系统，提供了包管理和环境管理的功能。里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，就是把很多常用的不常用的库都给你装好了。
• Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。就只包含最基本的东西，其他的库得自己装。

Conda的包管理

Conda既是一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理和环境管理。包管理与pip使用类似。

# 安装package
conda install package

# 查看已经安装的packages
conda list

# 查找package信息
conda search package

# 更新package
conda update -n python27 package

# 删除package
conda remove -n python27 package

Conda的环境管理

Conda可以创建/激活/删除某一个环境。

# 创建一个名为python27的环境，指定Python版本是2.7
conda create --name python27 python=2.7
# 若想要在创建环境同时安装python的一些包：
conda create --name python27 python=2.7 numpy pandas

# 安装好后，使用activate激活某个环境
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python27的字样，
# 实际上，此时系统做的事情就是把默认环境从PATH中去除，再把2.7对应的命令加入PATH
conda activate python27 

# 如果想返回python 2.7环境，运行
conda deactivate python27 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python27 --all

# 克隆一个已有的环境
conda create --clone py35 --name py35-2

Channel

通过修改用户目录下的.condarc文件配置镜像。例如添加TUNA镜像：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

运行conda clean -i清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

使用Requirement.txt 安装

conda install --yes --file requirements.txt

使用Pycharm

在Pycharm配置里选用Anaconda的python编译器所在位置即可。 使用Jupyter notebook时，点击Run Cell，它会弹出提示框，要求输入token。接下来在Terminal里运行Jupyter Notebook, 拷贝token以后的字符串到提示框，等待连接完成。

如果已经有jupyter notebook在运行，而且你忘了token的话，可以输入jupyter notebook list查询当前运行的notebook。

在PyCharm中配置anaconda的解释器

选择project interpreter, 接着点击 project interpreter 的右边的小齿轮，选择 add local ，选择anaconda文件路径下的python。接着PyCharm会更新解释器，导入模块等，要稍等一点时间。

迁移

Conda在不同电脑之间迁移是非常方便的。

# 激活环境
source activate your_env
# 一台电脑：导出环境
conda env export > your_env.yaml
# 另一台电脑：导入环境
conda env create -f your_env.yaml

Resources

• Conda Cheat Sheet

• Installing the IPython kernel

2 Virtualenv

Install

Install virtualenv using conda instead of pip, because it might raise error (see on StackOverflow)

conda install virtualenv

create your environment

Now you can create your python environment for your particular programs. For example, under the folder your project, you create an environment called .venv by:

virtualenv --no-site-packages .venv

The command --no-site-packages requires the environment should not access to global site-packages (as default now).

Before running your program in your created environment, you need to activate it:

source .venv/bin/activate

And remember to deactivate it whenever you are done:

deactivate