Anaconda
会自动安装python需要的包。install及uninstall参考下面的链接:
https://docs.continuum.io/anaconda/install#linux-install
(1) 下载按住文件:
In your browser download the Anaconda installer for Linux
.
(2)
bash ~/Downloads/Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh
(3) 添加环境变量（注意配置到所有用户的~/.bashrc下，那么都可以访问envs，安装的时候会有这个选项）:
export PATH="/export/App/anaconda3/bin:$PATH"
配置完后要 source ~/.bashrc
安装好后,查看版本:
$
conda -Vconda 3.7.0
文档:
http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html (including github url)
可以将bin目录配置到环境变量中,anaconda自带了virtualenv和pip等,在bin目录下包含了activate和deactivate,下面是pip,virtualenv和conda中命令比较:
conda vs. pip vs. virtualenv:
http://conda.pydata.org/docs/_downloads/conda-pip-virtualenv-translator.html
Create virtual environments for python with conda:
http://conda.pydata.org/docs/test-drive.html,
https://uoa-eresearch.github.io/eresearch-cookbook/recipe/2014/11/20/conda/
(1)
conda create -n yourenvname
python
=x.x anaconda
(2)
source
activate yourenvname
(3)
source
deactivate
(4) conda remove -n yourenvname -all
conda的一些命令:
$
conda search "^python$" 查看哪些python版本可以创建.
$ conda info --envs 或者 conda info -e 查看有哪些envs,标注了*的是当前的env.
$ conda list 查看安装了哪些package和版本号,安装可以使用conda install python=x.x.x,也可以使用pip install, 卸载pip uninstall.
conda install scikit
-
learn
Upgrading with
pip install -U scikit-learn
or uninstalling
pip uninstall scikit-learn
is likely fail to properly remove files installed by the
conda
command.
TIP:
Many frequently used options after two dashes (
--
) can be abbreviated with just a dash and the first letter. So
--name
and
-n
options are the same and
--envs
and
-e
are the same. See
conda --help
or
conda -h
for a list of abbreviations.
virtual env的用法参考下面:
https://virtualenv.pypa.io/en/stable/
中文：
http://www.jianshu.com/p/08c657bd34f1
（1）安装：pip
install
virtualenv //或者由于权限问题使用sudo临时提升权限
（2）安装好后，新建env环境：
virtualenv ENV
# 创建一个名为ENV的目录, 并且安装了ENV/bin/python, 创建了lib,include,bin目录,安装了pip
# 如果在命令行中运行
virtualenv --system-site-packages ENV,
会继承
/usr/lib/python2.7/site-packages下的所有库, 最新版本virtualenv把把访问全局site-packages作
为默认行为default behavior.
（3）激活
#ENV目录下使用如下命令
source
./bin/activate
#激活当前virtualenv
#使用pip查看当前库
pip
list
pip freeze #显示所有依赖
pip freeze > requirement.txt #生成requirement.txt文件
pip install -r requirement.txt #根据requirement.txt生成相同的环境
（4）关闭
deactivate
（5）指定python版本
可以使用-p PYTHON_EXE选项在创建虚拟环境的时候指定python版本
#创建python2.7虚拟环境
virtualenv -p /usr/bin/python2.7 ENV2.7
#创建python3.4虚拟环境
virtualenv -p /usr/local/bin/python3.4 ENV3.4
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