虚拟环境 订阅
“虚拟环境”来源于ShadoWin虚拟软件所实现的功能。ShadoWin 的工作原理是以专利的实时动态程序行为修饰与模拟算法,直接利用本机的 OS,模拟出自带与本机相容 OS 的虚拟机(Vista下可模拟Vista、XP,Windows 7下则可模拟Windows 7、Vista、XP),也称为“虚拟环境”。 展开全文
“虚拟环境”来源于ShadoWin虚拟软件所实现的功能。ShadoWin 的工作原理是以专利的实时动态程序行为修饰与模拟算法,直接利用本机的 OS,模拟出自带与本机相容 OS 的虚拟机(Vista下可模拟Vista、XP,Windows 7下则可模拟Windows 7、Vista、XP),也称为“虚拟环境”。
信息
来源于
ShadoWin虚拟软件所实现的功能
模拟出
自带与本机相容 OS 的虚拟机
外文名
virtual environment
原理是
以专利的实时动态程序行为修饰
中文名
虚拟环境
虚拟环境定义
“虚拟环境”来源于ShadoWin虚拟软件所实现的功能。ShadoWin 的工作原理是以专利的实时动态程序 [1]  行为修饰与模拟算法,直接利用本机的 OS,模拟出自带与本机相容 OS 的虚拟机(Vista下可模拟Vista、XP,Windows 7下则可模拟Windows 7、Vista、XP),也称为“虚拟环境”。 [2] 
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  • 虚拟环境
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    2021-02-03 21:49:22

    作为主流开发语言, 用python 开发的程序越来越多。 方便的是大多linux系统里面都默认集成了python, 开发可以随时随地开始。 但有时候这也成为了一个短板, 比如说有时候我们需要开发和调试一些需要安装在默认python路径里的程序, 反复地修改和安装会使系统目录越来越乱,这对于一些有洁癖的程序员来说是不可接受的。 还有时候我们需要在不同的python版本上开发, 而系统一般只会自带一到两种python版本, 切换起来更是麻烦。

    本文将介绍如何利用pyenv 和virtualenv 在单机上搭建多版本python 虚拟开发环境。

    首先我们搞清楚pyenv 和virtualenv分别是干什么的。

    pyenv可以帮助你在一台开发机上建立多个版本的python环境, 并提供方便的切换方法。

    virtualenv则提供了一种功能, 就是将一个目录建立为一个虚拟的python环境, 这样的话, 用户可以建立多个虚拟环境, 每个环境里面的python版本可以是不同的, 也可以是相同的, 而且环境之间相互独立。

    如果解释得还不是很清楚的话,我们举例说明。

    首先我们可以用pyenv 安装多个python 版本, 比如安装了2.5, 2.6, 3.3 三个版本。 用户可以随意切换当前默认的python版本。 但这时候, 每个版本的环境仍是唯一的, 如果我们想在环境中安装一些库的话, 还是会导致这个版本的环境被修改。 这个时候, 如果我们用virtual env去建立虚拟环境, 就可以完全保证系统路径的干净。无论你在虚拟环境中安装了什么程序, 都不会影响已安装版本的系统环境。

    说了这么多, 还是动手实践一下来得实在。本文的例子是在一台干净的Ubuntu机器上进行的

    1. 首先我们安装pyenv

    因为我的Ubuntu是干净的, 所以还需要先安装curl 和 git

    sudo apt-get install curl git-core

    接下来安装pyenv

    curl -L https://raw.github.com/yyuu/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer | bash

    这个命令会把pyenv安装到当前用户的 ~/.pyenv目录下.

    同时, 我们还需要把下面代码存到~/.bashrc文件中:

    48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

    export PYENV_ROOT="${HOME}/.pyenv"

    if [ -d "${PYENV_ROOT}" ]; then

    export PATH="${PYENV_ROOT}/bin:${PATH}"

    eval "$(pyenv init -)"

    fi

    48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

    这段代码的作用主要是指明pyenv的位置, 以便以后可以直接在命令行里面运行pyenv命令。 保存在~/.bashrc 文件中是为了每次用户登陆后自动生效。

    所以如果你是第一次运行命令并且没有注销的话, 这一段是不会生效的, 我们还需要运行下面的命令令其生效

    source ~/.bashrc

    然后就可以直接在命令行里面敲pyenv了。

    2. 安装一些必须的包

    sudo apt-get build-dep python2.7

    后面安装其他版本python的时候会需要这些包

    3. 安装某个版本的python

    首先我们可以查看一下有哪些版本的python 可以安装

    pyenv install --list

    结果如下:

    48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

    2.4

    2.4.1

    2.4.2

    2.4.3

    2.4.4

    2.4.5

    2.4.6

    2.5

    ...

    48304ba5e6f9fe08f3fa1abda7d326ab.png

    接下来, 作为例子我们安装两个版本 (2.7.1 和 3.3.5)

    pyenv install 2.7.1

    pyenv install 3.3.5

    安装完毕后, 我们可以查看安装的情况

    pyenv versions

    输出结果如下:

    * system (set by /home/tony/.pyenv/version)

    2.7.1

    3.3.5

    简单来说我们已经在这台机器上安装了三个版本的python

    system 代表当前系统的python 版本

    2.7.1 和 3.3.5是我们用pyenv安装的

    *表示当前的python版本, 可以看到, 我们还在使用的是默认的system 自带的python版本

    4. 切换python版本做一下测试

    既然已经安装了两个其他版本的python, 我们来做一下测试

    pyenv global 2.7.1

    这条命令就是将当前python 版本切换到2.7.1

    再次运行 pyenv versions, 结果如下:

    system

    * 2.7.1 (set by /home/tony/.pyenv/version)

    3.3.5

    可以看到当前的python 版本已经切换到2.7.1了, 如果还不放心, 直接运行 ‘python’ 命令进行验证:

    tony@ubuntu:~$ python

    Python 2.7.1 (r271:86832, May 9 2014, 01:07:17)

    [GCC 4.8.2] on linux3

    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

    >>>

    这里可以清楚看到, 当前版本确实是2.7.1

    同理, 我们可以继续用python global在各个版本之间进行切换, 如果要切换回系统版本, 请用:

    pyenv global system

    如果要卸载某个版本的python, 可以这样:

    pyenv uninstall x.x.x

    5. 利用virtualenv 创建虚拟python环境

    现在我们已经安装了多个python版本,但是这还不够, 某些有洁癖的程序员是一定要系统环境足够干净的,这时候我们可以使用virtualenv来创建虚拟python环境

    virtualenv本是一个独立的工具,官网在这里:https://pypi.python.org/pypi/virtualenv

    幸运的是,如果你是安装我们前面的方式安装pyenv的,那它已经帮我们以plugin的形式安装好了virtualenv, 我们只要使用就好了

    首先我们创建一个2.7.1的虚拟环境

    pyenv virtualenv 2.7.1 env271

    这条命令在本机上创建了一个名为env271的python虚拟环境,这个环境的真实目录位于:~/.pyenv/versions/

    注意,命令中的 ‘2.7.1’ 必须是一个安装前面步骤已经安装好的python版本, 否则会出错。

    然后我们可以继续通过 ‘pyenv versions’ 命令来查看当前的虚拟环境, 结果如下:

    * system (set by /home/tony/.pyenv/version)

    2.7.1

    3.3.5

    env271

    这里我们可以看到, 除了已经安装的python版本, 我们多出了一个env271的python虚拟环境

    6. 切换和使用新的python虚拟环境

    切换到新的虚拟环境的命令为

    pyenv activate env271

    接下来我们的python环境就已经切换到2.7.1的虚拟环境了, 运行 ‘python’ 命令认证

    (env271)tony@ubuntu:~$ python

    Python 2.7.1 (r271:86832, May 9 2014, 01:07:17)

    [GCC 4.8.2] on linux3

    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

    >>>

    可以看到, python版本已经是2.7.1, 而且是在虚拟环境之中 (env271)

    下面基本上你就可以在这个虚拟环境里面为所欲为了 :) 再也不用担心系统路径被搞乱的问题了。

    如果要切换回系统环境, 运行这个命令即可

    pyenv deactivate

    那如果要删除这个虚拟环境呢? 答案简单而且粗暴,只要直接删除它所在的目录就好:

    rm -rf ~/.pyenv/versions/env271/

    安装virtualenv和virtualenvwrapper

    $sudo apt-get install python-virtualenv

    $sudo easy_install virtualenvwrapper

    上述工具装好后找不到mkvirtualenv命令,需要执行以下环境变量设置

    1.创建目录用来存放虚拟环境

    mkdir $HOME/.virtualenvs

    2.在~/.bashrc中添加行:

    export WORKON_HOME=$HOME/.virtualenvs

    source /usr/local/bin/virtualenvwrapper.sh

    3.运行:

    source ~/.bashrc

    3.创建python虚拟环境

    mkvirtualenv [虚拟环境名称]

    4.切换虚拟环境

    workon [虚拟环境名称]

    5.退出虚拟环境

    deactivate

    6.删除虚拟环境

    rmvirtualenv [虚拟环境名称]

    注:创建的环境是独立的,互不干扰,无需sudo权限即可使用 pip 来进行包的管理,如果在虚拟环境中使用sudo安装的包在主环境中

    使用-p参数指定虚拟环境中python的版本

    $ mkvirtualenv -p python python2_tornado

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    本文是学习笔记,记录了【安装不算完事,只有理解了虚拟环境才算真正掌握 Python 环境】大佬的讲解,感谢分享。

    一、什么是虚拟环境

    在这里插入图片描述
    安装python的时候相当于安装了一个全局的环境:

    • site-packages目录下是python第三方包(也就是pip install 安装的包都在该目录下)
    • 标准库就是原生库(os,sys, math 等等)
    • Scripts下是可执行文件(pip install 时就会使用pip.exe这个可执行文件)
    • python.exe就是python解释器

    在这里插入图片描述
    虚拟环境可以看作是原生Python的副本,但是标准库都是一样的,每次都复制是不合算的
    在这里插入图片描述
    所以每次就不复制标准库,而是直接调用原来的标准库就行。
    同时解释器也存到Scripts这个目录下,path环境变量只需要增加一个即可。

    二、使用venv创建虚拟环境及其目录结构

    python3.3 之后venv已经作为标准库嵌入到了python中,而之前的版本需要借助virtualenv这个第三方库来实现。

    在终端中使用python -m venv -h可以显示venv工具的用法。
    在这里插入图片描述
    介绍的两个选项:
    --system-site-packages代表使用全局环境中的第三方库(否则虚拟环境直接是纯洁的第三方库)
    --without-pip代表不安装pip(一般都是要装的,所以默认就行)

    创建虚拟环境

    所以正常创建虚拟环境指令如下:python -m venv 安装路径

    在当前目录下安装venvdemo这个虚拟环境

    C:\Users\sunh_>python -m venv venvdemo
    

    虚拟环境目录分析

    进入虚拟环境查看目录结构:Lib是工具包,Scripts是可执行文件(和第一节描述相同)

    C:\Users\sunh_>cd venvdemo
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo>dir
     驱动器 C 中的卷是 Windows-SSD
     卷的序列号是 F639-05B6
    
     C:\Users\sunh_\venvdemo 的目录
    
    2022/03/03  14:14    <DIR>          .
    2022/03/03  14:14    <DIR>          ..
    2022/03/03  14:14    <DIR>          Include
    2022/03/03  14:14    <DIR>          Lib
    2022/03/03  14:14                77 pyvenv.cfg
    2022/03/03  14:15    <DIR>          Scripts
                   1 个文件             77 字节
                   5 个目录 10,210,123,776 可用字节
    

    进入Lib查看目录结构:无标准库,有第三方库site-packages
    进入site-packages查看目录结构:只有类似pip的少量包,是纯净的

    C:\Users\sunh_\venvdemo>cd Lib
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib>dir
     驱动器 C 中的卷是 Windows-SSD
     卷的序列号是 F639-05B6
    
     C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib 的目录
    
    2022/03/03  14:14    <DIR>          .
    2022/03/03  14:14    <DIR>          ..
    2022/03/03  14:15    <DIR>          site-packages
                   0 个文件              0 字节
                   3 个目录 10,210,156,544 可用字节
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib>cd site-packages
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib\site-packages>dir
     驱动器 C 中的卷是 Windows-SSD
     卷的序列号是 F639-05B6
    
     C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib\site-packages 的目录
    
    2022/03/03  14:15    <DIR>          .
    2022/03/03  14:14    <DIR>          ..
    2022/03/03  14:15               126 easy_install.py
    2022/03/03  14:15    <DIR>          pip
    2022/03/03  14:15    <DIR>          pip-19.0.3.dist-info
    2022/03/03  14:15    <DIR>          pkg_resources
    2022/03/03  14:15    <DIR>          setuptools
    2022/03/03  14:15    <DIR>          setuptools-40.8.0.dist-info
    2022/03/03  14:15    <DIR>          __pycache__
                   1 个文件            126 字节
                   8 个目录 10,210,156,544 可用字节
    

    退回,进入Scripts库查看目录结构:可以看到包括pip.exepython.exe的可执行文件。
    由于使用虚拟环境是需要激活的,所以可以看到下面的文件:activate是linux下的激活文件;
    activate.bat和Activate.ps1是windows下的激活文件;
    deactivate.bat用来关闭虚拟环境。

    C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib\site-packages>cd ..
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo\Lib>cd ..
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo>cd Scripts
    
    C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>dir
     驱动器 C 中的卷是 Windows-SSD
     卷的序列号是 F639-05B6
    
     C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts 的目录
    
    2022/03/03  14:15    <DIR>          .
    2022/03/03  14:14    <DIR>          ..
    2022/03/03  14:15             2,287 activate
    2022/03/03  14:15             1,025 activate.bat
    2022/03/03  14:15             1,495 Activate.ps1
    2022/03/03  14:15               368 deactivate.bat
    2022/03/03  14:15           102,781 easy_install-3.7.exe
    2022/03/03  14:15           102,781 easy_install.exe
    2022/03/03  14:15           102,763 pip.exe
    2022/03/03  14:15           102,763 pip3.7.exe
    2022/03/03  14:15           102,763 pip3.exe
    2022/03/03  14:14           522,768 python.exe
    2022/03/03  14:14           522,256 pythonw.exe
                  11 个文件      1,564,050 字节
                   2 个目录 10,210,152,448 可用字节
    

    激活虚拟环境

    直接激活虚拟环境

    source activate 虚拟环境名字
    

    或者在Scripts目录下调用activate文件激活虚拟环境

    C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>activate
    

    可以看到前面有(venvdemo)的前缀,表明现在是在该虚拟环境下操作的

    (venvdemo) C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>
    

    查看当前环境内的第三方库:已经没有全局环境里的库,是个纯净的第三方库

    (venvdemo) C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>pip list
    Package    Version
    ---------- -------
    pip        19.0.3
    setuptools 40.8.0
    You are using pip version 19.0.3, however version 22.0.3 is available.
    You should consider upgrading via the 'python -m pip install --upgrade pip' command.
    

    虚拟环境做了什么

    其实激活虚拟环境就是在环境变量PATH中插入激活的虚拟环境的路径
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    虚拟环境的环境变量就排在了原生pathon的环境变量的前面。

    关闭虚拟环境

    (venvdemo) C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>deactivate
    

    也就是将环境变量PATH从去除掉,从而关闭虚拟环境。

    三、虚拟环境重要性

    解释1:如果一个环境要做很多任务就要安装很多第三方包,第三方包与包之间有时候会出现版本不兼容,从而导致不可用;而且包一多就很难管理一个环境。如果我们将每个任务限定在虚拟环境中操作,只安装这个任务需要的包,那么会大大减少不兼容问题的发生记几率。

    解释2:可以直接通过虚拟环境来配置别人项目的运行环境,从而可以运行别人的代码。

    四、PyCharm中的虚拟环境

    由第二节可知,激活主要就是在环境变量中插队,使其用虚拟环境下的解释器 python.exe编译;
    那么如果IDE直接知道我们的解释器路径,那么就不需要激活也可以使用虚拟环境。

    重点就在于解释器 python.exe的位置

    创建项目时,可以选择已经存在的解释器,也就是选择在哪个虚拟环境下运行。(相对的,你选择哪个虚拟环境的编译器你就只能用那个环境下的包,虚拟环境间的第三方库是不互通的)
    如果没有想要的虚拟环境,那么直接在 … 处选择你需要的虚拟环境下的xxx\Scripts\python.exe路径即可。
    在这里插入图片描述
    也可以使用IDE进行新建虚拟环境:
    在这里插入图片描述
    从上而下分别是:

    1. New environment using:选择创建创建虚拟环境的工具
    2. Location:创建的虚拟环境的位置
    3. Base interpreter:基于哪个版本的python解释器创建
    4. Inherit global site-packages:是否继承base interpreter的第三方库(同命令行中的–site-packages-命令)
    5. Make available to all projects:是否别的项目可以用这个虚拟环境编译

    IDE创建的虚拟环境的目录结构:和第二节分析的那个目录结构是一样的,其实就可以看作是IDE帮你使用命令行的模式来创建虚拟环境。
    在这里插入图片描述

    五、保存和复制虚拟环境

    (venvdemo) C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>pip freeze >requirements.txt
    

    使用pip freeze >requirements.txt命令将虚拟环境的库 冻结后存到requirements.txt文件里。

    (venvdemo) C:\Users\sunh_\venvdemo\Scripts>pip install -r requiremnets.txt
    

    别人只需要通过pip install -r requiremnets.txt即可安装此项目运行需要的包。

    六、总结

    虚拟环境给项目提供了一个编译运行的环境(提供给项目它需要的包);
    用哪个环境下的解释器就只能用哪个环境下的包,所以解释器的选择是很重要的。

    展开全文
  • 基于Windows下Anaconda创建python虚拟环境教程

    千次阅读 多人点赞 2022-06-02 18:08:33
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    基于Windows下Anaconda创建python虚拟环境教程

    Anaconda是目前最流行的数据科学平台以及现代机器学习的基础。同时Anaconda 也是一个Python的发行版,专注于人工智能,天然适合科学计算,数据分析和机器学习,其包管理器是Conda 。Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统,可在 Windows、macOS 和 Linux 上运行。 Conda 可快速安装、运行和更新包及其依赖项。 Conda 可以轻松地在计算机上创建、保存、加载和切换环境。 它是为 Python 程序而创造的,但它可以打包和分发任何语言的软件,换言之,Conda 的设计理念——Conda 将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待,甚至包括python和Conda 自身 Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了Conda 、某个版本的python(若干虚拟环境)、众多packages、科学计算工具等。

    一、安装Anaconda(若已经成功安装可忽略此步),点击下面链接打开文章,根据文章的第五个大模块进行操作安装。注意:Anaconda的python虚拟环境可以和Pycharm的编译环境相连。

    安装Anaconda文章:点击打开《基于Windows中学习Deep Learning之搭建Anaconda+Pytorch(Cuda+Cudnn)+Pycharm工具和配置环境完整最简版》文章

    二、安装完成后打开Anaconda Prompt。

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    三、Conda基本命令

    • 检验是否安装Anaconda以及当前Conda的安装版本。
    conda -V
    

    在这里插入图片描述

    • 检查更新当前conda版本(注意:一般不用频繁更新)。
    conda update conda
    
    • 查看安装的Anaconda目前创建的各虚拟环境(注意:各虚拟环境均存储在Anaconda的envs文件夹下,下面图片中的base表示安装好的Anaconda原始自带的环境,其余皆为用户创建的虚拟环境,若没有表示还没创建,不必着急后续可以创建)。
    conda env list
    

    在这里插入图片描述

    • 创建虚拟环境(注意:“conda create -n + 拟创建的虚拟环境名称”,博主举例拟创建的虚拟环境名称是xr,在下面创建虚拟环境xr过程中还需要再输入y)。
    conda create -n xr
    
    y
    

    在这里插入图片描述

    • 激活虚拟环境(注意:“conda activate + 拟激活的虚拟环境名称”,博主举例拟激活的虚拟环境名称是xr,激活成功与否可以通过下图观察到命令前括号内的默认环境base换成xr)。
    conda activate xr
    

    在这里插入图片描述

    • 退出当前虚拟环境(注意:若是其他虚拟环境下输入运行下面命令会退到默认环境,默认环境下输入运行下面命令会退到控制平台CMD)。
    conda deactivate
    

    在这里插入图片描述

    • 查看环境(虚拟环境)下已经安装的python库和包(注意:此时查看的是默认的base环境下安装的python库和包,图片下面命令行前面括号有个base就是这个理解,若想要查看其他已创建的虚拟环境需要先激活虚拟环境,再输入此命令查看,如下面第二张图是先激活虚拟环境xr,然后查看xr下已经安装的python库和包)。
    conda list
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • 环境复制克隆备份(注意:在安装许多软件后,可能某个时候因为某些操作,软件安装破坏当前运行良好的环境,因此复制克隆备份环境十分必要;“conda create -n + 拟克隆的虚拟环境名称 + --clone + 拟被克隆的虚拟环境名称”,博主举例拟克隆的虚拟环境名称是xr,拟被克隆的虚拟环境名称是xrs,换言之,复制xr变成xrs)。
    conda create -n xrs --clone xr
    

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    • 删除虚拟环境(注意:“conda remove -n + 拟删除的虚拟环境名称 + --all”,博主举例拟激活的虚拟环境名称是xrs)。
    conda remove -n xrs --all
    

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    四、学习完上一个步骤Conda的基本命令,现在开始创建一个python虚拟环境(注意:“conda create -n + 拟创建的python虚拟环境名称 + python= + python版本号”,博主举例拟创建的python虚拟环境名称是rothschildlhl,python版本号是3.6。创建时间大概5min左右,请耐心等待,创建python虚拟环境在此步就成功结束了,然后一定要将新创建的虚拟环境的Scripts文件内容添加到环境变量PATH中,博主举例是“D:\Anaconda\envs\rothschildlhl\Scripts”路径)。

    conda create -n rothschildlhl python=3.6
    
    y
    

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    五(可忽略)、接下来博主在导入创建一个深度学习模型库DeepPurpose的python虚拟环境DeepPurpose并配置的过程,相当于实践一下,只想创建python虚拟环境在第四步就已经成功结束。注意:若用户开启VPN则安装前需要关闭VPN,避免安装不成功。

    • 下载项目代码库到E:/DeepPurpose路径文件下。
    git clone https://github.com/kexinhuang12345/DeepPurpose.git E:/DeepPurpose
    

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    • 将路径转到上一步git项目下载到本地的路径,也就是E:/DeepPurpose路径。
    E:
    
    cd DeepPurpose
    

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    • 导入E:/DeepPurpose路径下的yml 文件,再根据 yml 文件内容新创建对应虚拟环境(注意:运行下面命令之前必须路径转到yml文件的路径,而且这是新创建一个虚拟环境那么如果是同一台电脑必须删除原同名的虚拟环境或者将原虚拟环境更换名称)。
    conda env create -f environment.yml
    

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    conda activate DeepPurpose
    

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    • 上步操作只会创建虚拟环境并导入conda命令直接安装的包,但是原虚拟环境大部分pip安装的包需要在新的虚拟环境下pip导入安装通过之前原虚拟环境pip导出的requirements.txt(注意:上步虚拟环境已经创建,若在此步报一些安装错误可以打开requirements.txt文件删除这些报错安装的包,到时候需要再pip单个下载pip之前安装报错的包到此虚拟环境;为保证顺利pip下载,启用https://pypi.douban.com/simple这个镜像可以下载快速顺利,当然不用镜像也可以只不过时间长容易安装超时报错)。
    pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple
    

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    • 之前创建好的一个python虚拟环境,名称是DeepPurpose(注意:创建python虚拟环境在成功结束后一定要将新创建的虚拟环境的Scripts文件内容添加到环境变量PATH中)。

    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    • 激活python虚拟环境DeepPurpose。
    conda activate DeepPurpose
    

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    • 安装相关python包和库等。
    conda install -c conda-forge rdkit
    

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    conda install -c conda-forge notebook
    

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    conda install -c conda-forge scikit-learn
    

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    pip install rdkit-pypi
    

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    pip install git+https://github.com/bp-kelley/descriptastorus 
    

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    pip install DeepPurpose
    

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    六、若在python虚拟环境中(博主举例python虚拟环境是rothschildlhl)出现“pip-script.py’ is not present.”类似的错误,原因在于pip更新不成功,原来的pip版本也被破坏。

    • 更新pip命令
    pip install --upgrade pip
    

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    • 解决错误,根据下面命令重新安装最新版本pip
    conda activate rothschildlhl
    
    python -m ensurepip
    
    python -m pip install --upgrade pip
    

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    七、Conda导出导入和更新虚拟环境

    • 激活(切换)到需要导出的虚拟环境(博主举例以之前创建的虚拟环境transformers为例)。
    conda activate transformers
    

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    • 将虚拟环境transformers导出保存为yml文件并命名为xrlhl.yml,此操作只会导出conda命令直接安装的包,原虚拟环境大部分pip安装的包需要pip导出安装库到pip.txt,后续再导入到新虚拟环境(注意:默认导出文件到命令行前面的路径,博主举例的是C:\Users\25216,可以见下图)。
    conda env export > xrlhl.yml
    
    pip freeze >pip.txt
    

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    • 导入yml 文件,再根据 yml 文件内容新创建对应虚拟环境(注意:运行下面命令之前必须路径转到yml 文件的路径,而且这是新创建那么如果是同一台电脑必须删除原同名的虚拟环境或者将原虚拟环境更换名称)。
    conda env create -f xrlhl.yml
    
    conda activate transformers
    
    pip install -r pip.txt
    

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    • 根据 yaml(yml)文件更新已经创建的虚拟环境(注意:博主举例是xrlhl.yml文件更新虚拟环境DeepPurpose)。
    conda env update -n DeepPurpose --file xrlhl.yml
    

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  • Anaconda创建虚拟环境

    千次阅读 多人点赞 2022-05-02 17:35:57
    base是anaconda自带的一个环境,其余两个是我后面自己安装的虚拟环境 3、创建自己的环境:conda create -n pytorch1.7 python=3.8 pytorch1.7是环境名称,可随意更改,python=3.8是环境安装的pyt

    题外话:

    对自己最近一年多的学习做一个总结,方便日后查看,也希望可以帮助到需要的人,所有内容亲测有效。

    win10系统下:

    1、win+r,然后输入cmd,打开终端窗口

    2、输入命令:conda env list,可以查看当前已经安装的python环境

    img

    base是anaconda自带的一个环境,其余两个是我后面自己安装的虚拟环境

    3、创建自己的环境:conda create -n pytorch1.7 python=3.8

    pytorch1.7是环境名称,可随意更改,python=3.8是环境安装的python版本,也可按需更改

    img

    然后输入:y,即同意创建

    img

    到这里,表示环境创建成功,下面就可以激活环境,安装自己需要的库了。

    4、激活环境

    输入:activate pytorch1.7,激活环境

    img

    下面pip install即可。

    5、退出环境

    输入:deactivate,即退出环境

    img

    注:这里原本出了一点小错误(放错图了),现在改正了,因为我换了台电脑,所以虚拟环境的名称不一致,无关紧要。

    6、删除虚拟环境

    输入命令:conda remove -n pytorch1.7 --all

    img

    输入y,回车,即可删除虚拟环境。

    Ubuntu系统下:

    在ubuntu系统下,基本操作和win10一致,只是在激活环境时,前面要加上source

    1、激活环境:source activate pytorch1.7

    u系统下,基本操作和win10一致,只是在激活环境时,前面要加上source

    1、激活环境:source activate pytorch1.7

    2、退出环境:source deactivate

    展开全文
  • 〖Python零基础入门篇(58)〗- Python中的虚拟环境

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空空如也

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