目录
- 1 Conda创建虚拟环境
- 2 Pycharm切换Conda虚拟环境
- 3 Conda的清理
- 参考文献
1 Conda创建虚拟环境
在使用Python的时候不可避免的使用虚拟环境,但是虚拟环境过多不便于管理特别是使用Pycharm的时候每一个虚拟环境都是在各自创建的项目中,时间一长都不知道哪个环境是干啥的。特别是在使用不同的Python版本的时候(每个版本下载一个Python安装包)来回改默认Python环境还容易出现一些莫名其妙的错误,这就很烦人。
最省事的方法就是使用Conda实现版本的控制,不再下载单独Python安装包。因为Conda可以实现虚拟环境的版本控制,使用Conda不需要单独下载Python它会自动的下载用户指定的Python版本并且实现自动的部署。具体的使用方法如下(以下方法的实现均在Conda Prompt中实现,使用CMD可能会出现很多麻烦,我用CMD就出现了很多麻烦):
conda常用的命令:
conda list 查看安装了哪些包。
conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境
conda update conda 检查更新当前conda
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1、Conda创建虚拟环境
conda create -n 环境名字 python=指定的版本
2.使用激活(或切换不同python版本)的虚拟环境
python --version # 可以检查当前python的版本
Linux: source activate your_env_name(虚拟环境名称)
Windows: activate your_env_name(虚拟环境名称)
3、对虚拟环境中安装额外的包
conda install -n your_env_name [package]
4.关闭虚拟环境
Linux: source deactivate
Windows: deactivate
5、.删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
conda remove --name your_env_name package_name # 删除环境中的某个包
6、conda 是没有重命名指令,那可以通过克隆一份,然后再删除原来的
(1)先 clone 一份 new name 的环境 :conda create -n sup --clone superset
(2)删除 old name 的环境:conda remove -n superset --all
2 Pycharm切换Conda虚拟环境
Pycharm使用Conda环境总结起来有两种方式:(1)直接使用base环境创建新的虚拟环境(2)使用Conda中安装的虚拟环境。
这两种方式个人感觉还是有很大的不同的,在使用方式(1)的时候想要安装第三方的依赖包往往会报错主要是pip方式依赖的是base环境,错误主要为requirement already satisfied所以使用方法(1)的时候要看看pip是依赖于哪个环境的,查看代码pip -V
想用命令行安装包的话要进入虚拟环境路径下安装如D:\Project\Python\RW&MC\venv\Scripts>pip install numpy
,上述方法的执行实在Pycharm中terminal中实现的,这里特别注意terminal中的环境路径并不是当前Project的路径,所以我们才会进入到具体的环境中去安装包,这里的原因也可为pip在虚拟环境安装python包却安装在全局/真实环境做解释。
使用方式(2)安装包直接在Conda Prompt使用前面所说的命令行后就可以了,也可以在terminal中直接安装,但是速度太慢容易报错!!
3 Conda的清理
conda clean -p //删除没有用的包(推荐)
conda clean -t //tar打包
conda clean -y -all //删除全部的安装包及cache
参考文献
[1]Conda创建虚拟环境
[2]Pycharm切换Conda环境
[3]Conda的清理(一下少了14G)