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  • conda install pandas
    千次阅读
    2021-10-22 15:13:34

    前言

    NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。

    如果不知道怎么安装conda详细可以查看Ubuntu16.04 安装 Anaconda ,与此同时进一步查看pandas安装以及使用ubuntu16.04 熟悉 pandas

    后续的学习目的也是为了更好的解决日常办公需求,所以pandas,numpy也将是我自己的学习重点;

    安装NumPy和Pandas

    创建自己的环境,不推荐使用base环境中

    (base) cooper@cooper:~$ conda create -n cooper
    Collecting package metadata (current_repodata.json): done
    Solving environment: done
    
    ## Package Plan ##
    
      environment location: /home/cooper/anaconda3/envs/cooper
    
    
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    #
    # To activate this environment, use
    #
    #     $ conda activate cooper
    #
    # To deactivate an active environment, use
    #
    #     $ conda deactivate
    

    激活cooper

    (base) cooper@cooper:~$ conda activate cooper
    

    安装NumPy

    (cooper) cooper@cooper:~$ conda config --env --add channels conda-forge
    (cooper) cooper@cooper:~$ conda install numpy
    Collecting package metadata (current_repodata.json): done
    Solving environment: done
    
    ## Package Plan ##
    
      environment location: /home/cooper/anaconda3/envs/cooper
    
      added / updated specs:
        - numpy
    
    
    The following packages will be downloaded:
    
        package                    |            build
        ---------------------------|-----------------
        ca-certificates-2021.10.8  |       ha878542_0         139 KB  conda-forge
        certifi-2021.10.8          |   py39hf3d152e_0         144 KB  conda-forge
        python_abi-3.9             |           2_cp39           4 KB  conda-forge
        ------------------------------------------------------------
                                               Total:         287 KB
    
    The following NEW packages will be INSTALLED:
    
      python_abi         conda-forge/linux-64::python_abi-3.9-2_cp39
    
    The following packages will be UPDATED:
    
      ca-certificates    pkgs/main::ca-certificates-2021.9.30-~ --> conda-forge::ca-certificates-2021.10.8-ha878542_0
    
    The following packages will be SUPERSEDED by a higher-priority channel:
    
      certifi            pkgs/main::certifi-2021.10.8-py39h06a~ --> conda-forge::certifi-2021.10.8-py39hf3d152e_0
    
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    
    Downloading and Extracting Packages
    certifi-2021.10.8    | 144 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    python_abi-3.9       | 4 KB      | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    ca-certificates-2021 | 139 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    

    安装Pandas

    (cooper) cooper@cooper:~$ conda install pandas
    Collecting package metadata (current_repodata.json): done
    Solving environment: done
    
    ## Package Plan ##
    
      environment location: /home/cooper/anaconda3/envs/cooper
    
      added / updated specs:
        - pandas
    
    
    The following packages will be downloaded:
    
        package                    |            build
        ---------------------------|-----------------
        pandas-1.2.5               |   py39hde0f152_0        12.1 MB  conda-forge
        python-dateutil-2.8.2      |     pyhd8ed1ab_0         240 KB  conda-forge
        pytz-2021.3                |     pyhd8ed1ab_0         242 KB  conda-forge
        ------------------------------------------------------------
                                               Total:        12.5 MB
    
    The following NEW packages will be INSTALLED:
    
      pandas             conda-forge/linux-64::pandas-1.2.5-py39hde0f152_0
      python-dateutil    conda-forge/noarch::python-dateutil-2.8.2-pyhd8ed1ab_0
      pytz               conda-forge/noarch::pytz-2021.3-pyhd8ed1ab_0
    
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    
    Downloading and Extracting Packages
    pandas-1.2.5         | 12.1 MB   | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    python-dateutil-2.8. | 240 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    pytz-2021.3          | 242 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    

    安装pandas依赖pytest

    (cooper) cooper@cooper:~$ conda install pytest
    Collecting package metadata (current_repodata.json): done
    Solving environment: done
    
    ## Package Plan ##
    
      environment location: /home/cooper/anaconda3/envs/cooper
    
      added / updated specs:
        - pytest
    
    
    The following packages will be downloaded:
    
        package                    |            build
        ---------------------------|-----------------
        attrs-21.2.0               |     pyhd8ed1ab_0          44 KB  conda-forge
        iniconfig-1.1.1            |     pyh9f0ad1d_0           8 KB  conda-forge
        more-itertools-8.10.0      |     pyhd8ed1ab_0          44 KB  conda-forge
        packaging-21.0             |     pyhd8ed1ab_0          35 KB  conda-forge
        pluggy-1.0.0               |   py39hf3d152e_1          25 KB  conda-forge
        py-1.10.0                  |     pyhd3deb0d_0          73 KB  conda-forge
        pyparsing-2.4.7            |     pyh9f0ad1d_0          60 KB  conda-forge
        pytest-6.2.5               |   py39hf3d152e_0         433 KB  conda-forge
        toml-0.10.2                |     pyhd8ed1ab_0          18 KB  conda-forge
        ------------------------------------------------------------
                                               Total:         740 KB
    
    The following NEW packages will be INSTALLED:
    
      attrs              conda-forge/noarch::attrs-21.2.0-pyhd8ed1ab_0
      iniconfig          conda-forge/noarch::iniconfig-1.1.1-pyh9f0ad1d_0
      more-itertools     conda-forge/noarch::more-itertools-8.10.0-pyhd8ed1ab_0
      packaging          conda-forge/noarch::packaging-21.0-pyhd8ed1ab_0
      pluggy             conda-forge/linux-64::pluggy-1.0.0-py39hf3d152e_1
      py                 conda-forge/noarch::py-1.10.0-pyhd3deb0d_0
      pyparsing          conda-forge/noarch::pyparsing-2.4.7-pyh9f0ad1d_0
      pytest             conda-forge/linux-64::pytest-6.2.5-py39hf3d152e_0
      toml               conda-forge/noarch::toml-0.10.2-pyhd8ed1ab_0
    
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    
    Downloading and Extracting Packages
    attrs-21.2.0         | 44 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    pluggy-1.0.0         | 25 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    toml-0.10.2          | 18 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    iniconfig-1.1.1      | 8 KB      | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    more-itertools-8.10. | 44 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    py-1.10.0            | 73 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    packaging-21.0       | 35 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    pytest-6.2.5         | 433 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    pyparsing-2.4.7      | 60 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    

    安装pandas依赖hypothesis

    (cooper) cooper@cooper:~$ conda install hypothesis
    Collecting package metadata (current_repodata.json): done
    Solving environment: done
    
    ## Package Plan ##
    
      environment location: /home/cooper/anaconda3/envs/cooper
    
      added / updated specs:
        - hypothesis
    
    
    The following packages will be downloaded:
    
        package                    |            build
        ---------------------------|-----------------
        click-8.0.3                |   py39hf3d152e_0         146 KB  conda-forge
        hypothesis-6.23.4          |     pyhd8ed1ab_0         249 KB  conda-forge
        sortedcontainers-2.4.0     |     pyhd8ed1ab_0          26 KB  conda-forge
        ------------------------------------------------------------
                                               Total:         422 KB
    
    The following NEW packages will be INSTALLED:
    
      click              conda-forge/linux-64::click-8.0.3-py39hf3d152e_0
      hypothesis         conda-forge/noarch::hypothesis-6.23.4-pyhd8ed1ab_0
      sortedcontainers   conda-forge/noarch::sortedcontainers-2.4.0-pyhd8ed1ab_0
    
    
    Proceed ([y]/n)? y
    
    
    Downloading and Extracting Packages
    sortedcontainers-2.4 | 26 KB     | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    hypothesis-6.23.4    | 249 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    click-8.0.3          | 146 KB    | ################################################################################################################################################################### | 100% 
    Preparing transaction: done
    Verifying transaction: done
    Executing transaction: done
    

    单元测试Pandas

    这个测试可能要耗费一段时间,耐心等一会;

    >>> import pandas as pd
    >>> pd.test()
    running: pytest --skip-slow --skip-network --skip-db /home/cooper/anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas
    ============================================================================================ test session starts =============================================================================================
    platform linux -- Python 3.9.7, pytest-6.2.5, py-1.10.0, pluggy-1.0.0
    rootdir: /home/cooper
    plugins: hypothesis-6.23.4
    collected 152863 items / 21 skipped / 152842 selected    
    

    测试最后结果,中间过程省略:

    ========================================================================================== short test summary info ===========================================================================================
    FAILED anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_clipboard.py::test_raw_roundtrip[\U0001f44d...] - pandas.io.clipboard.PyperclipException: 
    FAILED anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_clipboard.py::test_raw_roundtrip[\u03a9\u0153\u2211\xb4...] - pandas.io.clipboard.PyperclipException: 
    FAILED anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_clipboard.py::test_raw_roundtrip[abcd...] - pandas.io.clipboard.PyperclipException: 
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_parquet.py::TestParquetPyArrow::test_s3_roundtrip_explicit_fs
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_parquet.py::TestParquetPyArrow::test_s3_roundtrip
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/test_parquet.py::TestParquetFastParquet::test_s3_roundtrip
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_compression.py::test_with_s3_url[None]
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_compression.py::test_with_s3_url[gzip]
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_compression.py::test_with_s3_url[bz2]
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_compression.py::test_with_s3_url[zip]
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_compression.py::test_with_s3_url[xz]
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_pandas.py::TestPandasContainer::test_read_s3_jsonl
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/json/test_pandas.py::TestPandasContainer::test_to_s3
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3n_bucket
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3a_bucket
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3_bucket_nrows
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3_bucket_chunked
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3_bucket_chunked_python
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3_bucket_python
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_infer_s3_compression
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_parse_public_s3_bucket_nrows_python
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_read_s3_fails
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_read_csv_handles_boto_s3_object
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_read_csv_chunked_download
    ERROR anaconda3/envs/cooper/lib/python3.9/site-packages/pandas/tests/io/parser/test_network.py::TestS3::test_read_s3_with_hash_in_key
    ================================================ 3 failed, 134087 passed, 17679 skipped, 1051 xfailed, 42 xpassed, 4 warnings, 22 errors in 733.99s (0:12:13) ================================================
    

    有3 failed,不知道需要不需要处理,后面如果遇到问题会再跟进;

    结束

    今天送别了一位公司同事,一同和我们并肩奋斗三年多;给我留下了深刻的印象,一开始就在一起调试Camera,Audio,Display,他辅助帮忙整理硬件和结构的问题,我处理软件的问题;之后项目启动,基本为期两年的管理供应商,我们一直配合处理,默契很好;当我处理不了的问题,他能协助,他也是很积极肯干的人,给我最深的印象就是,联系供应商协助解决问题,不管现在是几点,是不是周末,说做马上就去做;而我确实不太愿意在特别的时间打扰别人,而他可以做到;

    如今他要走,我却不知道怎么送别,这对我来说也可能快到这个岁数了,会遇到自己的瓶颈;

    但是我们沟通对我触动很大的是,从来到现在的公司,一直在输出,却很少对自己有提高,这可能是我们大多数人的一个状况;忙碌的不知道自己在做什么,也不知道做这些对自己成长的意义,根本不去想我做这些能给自己,或者组织带来什么质地的变化;我感觉迷茫了,对于我自己来说,我需要继续努力学习,改变自己,让自己更能在这个北京呆下去,也许这样才能优雅的活着;

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  • 然后在里面输入:pip install pandas,系统会自动下载pandas包,安装好后,导入pandas模块试验。 遇到其他问题vs解决方案: 使用第一种方法安装时如果由于下载的版本号与python版本号不一致而报错。 解决办法:win+r,...

    一、如果是用anaconda安装pandas包出现问题

    报错如下:

    Collecting package metadata (current_repodata.json): failed

    UnavailableInvalidChannel: The channel is not accessible or is invalid.
      channel name:
      channel url: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn
      error code: 404

    You will need to adjust your conda configuration to proceed.
    Use `conda config --show channels` to view your configuration's current state,
    and use `conda config --show-sources` to view config file locations.

     

    解决方案:

    查了许多网上的解决办法,两种方法:1,手动安装;2,自动安装

    1,手动安装

    访问一下这个地址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    在这个模块中下载和自己python版本号对应的pandas包(cp37对应python3.7),如下图:

    下载好.whl包之后,安装离线包
    打开Anaconda prompt并进入已创建的虚拟环境

    进入环境 activate pytorch:

    输入命令:pip install (whl文件保存路径)\文件名称
    分别安装这三个文件
    输入命令:pip install (whl文件保存路径)\文件名称

    (或者先进入这几个文件所在的目录,再输入命令:pip install 文件名称)

     

    二、如果是在python中想安装pandas包,则按照以下操作:

    方法一

    下载之后,可以将文件改为zip格式的,然后解压,将解压之后的文件夹中的两个文件放到python的安装目录–>Lib–>site-packages中。

    在pycharm中引入pandns模块,运行之后,一般会出现提示缺少 numpy, dateutil, pytz等,缺少什么就去http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/按下ctrl+F搜索,

    之后将搜索到的文件下载下来,解压放到python的安装目录–>Lib–>site-packages中。直到运行成功不再报错。
    但是这种方法比较繁琐,我第一回操作的时候就因为需要补缺的包太多而操作失败。

    方法二

    使用WIN+R命令,打开系统指令框;然后在里面输入:pip install pandas,系统会自动下载pandas包,安装好后,导入pandas模块试验。

     

    遇到其他问题vs解决方案:

    使用第一种方法安装时如果由于下载的版本号与python版本号不一致而报错。

    解决办法:win+r,输入Cmd打开系统指令框,然后输入:pip uninstall pandas 卸载安装的pandas包,再输入:pip uninstall pandas ,重新安装pandas包,结果导入pandas包成功。

    注意:安装好pandas包后勿升级,不然会出错。
     

    展开全文
  • miniconda的安装,添加一些镜像,方便后面安装软件时,速度快一点。然后是安装各种工具包,其中的一些陷阱我在本文会一一列出,并提出一些对策,希望对同学们有所帮助。

    目录

    miniconda的安装

    1、下载安装包  (-c 若下载中断,可以继续上次的安装,可以省略)

     2、安装刚刚下载的miniconda3,bash就是运行.sh文件的意思

    3、类似于重启,重新加载一下配置文件.bashrc

    4、一些基础命令

    5、添加一些镜像,方便后面安装软件时,速度快一点

    6、安装包

    7、安装升级mkl包

    8、强力安装,后面再更新即可(无奈之举)

    9、使用pycharm极易报错

    10、安装matplotlib


    miniconda的安装

    #我在此处以Ubuntu等Linux系统下的安装教程为例,Windows系统下的安装只需要下载安装包安装即可,为了避免同学们踩坑,后面我会写一篇安装教程。


    1、下载安装包  (-c 若下载中断,可以继续上次的安装,可以省略)

    wget -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh

    注:可以去镜像网站:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 找到自己想要安装的版本,我这里选择的是Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh

     按时间排序,找到最新的包

     2、安装刚刚下载的miniconda3,bash就是运行.sh文件的意思

    bash Miniconda3-py39_4.11.0-Linux-x86_64.sh

    3、类似于重启,重新加载一下配置文件.bashrc

    source .bashrc

    4、一些基础命令

    #查看安装的conda的版本,检验是否安装成功
    conda --version 
     
     
    #查看已安装的包
    conda list

    5、添加一些镜像,方便后面安装软件时,速度快一点

    conda config --add channels genomedk
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
    conda config --set show_channel_urls yes
    
    #查看已配置的镜像
    conda config --show
    
    #删除某个镜像源
    conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

    6、安装包

    conda install numpy
    conda install pandas
    conda install scikit-learn
    conda install seaborn
    conda install matplotlib
    #Python 读写操作Excel —— 安装第三方库(xlrd、xlwt、xlutils、openpyxl)
    conda install xlutils

    7、安装升级mkl包

    使用faiss包构建knn索引的时候,faiss包在导入mkl包时往往会出现了异常

    #添加这两行会解决问题
    import mkl
    mkl.get_max_threads()
    
    Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load libmkl_avx512.so or libmkl_def.so

    添加这两行代码之后,faiss抛出的问题理论上可解决,但是如果服务器上的mkl包不完整或者版本较低,就会遇到新的问题

    #mkl比较难装
    conda install -c conda-forge mkl
    
    #查看一下是否安装了mkl
    pip list|grep 'mkl'
    
    #如果有:
    mkl-fft(1.0.10)
    mkl-random(1.0.2)
    #补全
    #首先
    # python/pip版本
    which python  # ~/anaconda2/bin/python
    python -V  # Python 2.7.16 :: Anaconda, Inc.
     
    which pip  # ~/anaconda2/bin/pip
    pip -V  # pip 20.2.3 from /home/work/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/pip (python 2.7)
    
    #Github给出的安装mkl-service的方法是使用下面两条conda命令中的一条,但是直接使用容易安装失败
    conda install -c intel mkl-service
    conda install -c conda-forge mkl-service
    
    #conda list是有完整的mkl+mkl-service+mkl_fft+mkl_random四个包,但是pip list只有mkl_fft+mkl_random两个包
    #因此要直接更新mkl
    conda update mkl
    #报错的话依次执行
    conda update conda
    conda update --force conda

    如果更新conda之后pip报错

    #安装或者升级pip
    curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
    python get-pip.py

    8、强力安装,后面再更新即可(无奈之举)

    #速效强力安装
    pip install -i https://pypi.douban.com/simple pandas
    
    python -m pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    
    py -3 -m pip install pandas -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com
    
    pip install pandas 1.4.2

    9、使用pycharm极易报错

    在这里插入图片描述

    如果在setting的资源中找不到pandas

    在https://pypi.org/project/pandas/#files
    下载与自己对应的版本(python版本一定要对应)

    复制到这个目录:

     在这里插入图片描述

     进入文件夹输入:

    pip install pandas-1.2.2-cp39-cp39-win_amd64.whl

    下载成功了。然后发现pycharm已经有了这个包。

    10、安装matplotlib

    首先确保已经安装python,然后用pip来安装matplotlib模块。

    进入到cmd窗口下,执行python -m pip install -U pip setuptools进行升级。

    接着键入python -m pip install matplotlib进行自动的安装,系统会自动下载安装包。

    安装完成后,可以用python -m pip list查看本机的安装的所有模块,确保matplotlib已经安装成功。

    也可以先下载,然后直接在命令行安装

    我们需要先下载matplotlib依赖的文件:
    1,kiwisolver-1.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    2,python_dateutil-2.8.1-py2.py3-none-any.whl
    3,numpy-1.19.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    3,Pillow-7.2.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl
    4,matplotlib-3.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    以上文件的版本要根据自己计算机的配置版本和python版本而定!
    我的计算机是64位win10 操作系统,python版本是3.7,因此,对应win_amd64 和 cp37。

    下载完成以后将文件移动到python安装目录下的Scripts目录下,等待安装。cmd打开命令行,切换到python安装目录的Scripts目录底下,然后使用pip依次安装

    最后安装matplotlib

    pip install matplotlib-3.3.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl

    展开全文
  • pip installconda install的区别是什么?今天番茄加速就来分析下。 大部分情况下没什么区别。基本上,我更喜欢用pip,因为国内用pip网速比conda快哈哈,即便是用了国内源的情况下。 正式一点地说,pip和conda功能...

    pip install 和conda install的区别是什么?今天番茄加速就来分析下。在这里插入图片描述

    大部分情况下没什么区别。基本上,我更喜欢用pip,因为国内用pip网速比conda快哈哈,即便是用了国内源的情况下。

    正式一点地说,pip和conda功能相似,但仍然有一些区别,conda官方就有文章专门说这个:

    pip是用来安装python包的,安装的是python wheel或者源代码的包。从源码安装的时候需要有编译器的支持,pip也不会去支持python语言之外的依赖项。

    conda是用来安装conda package,虽然大部分conda包是python的,但它支持了不少非python语言写的依赖项,比如mkl cuda这种c c++写的包。然后,conda安装的都是编译好的二进制包,不需要你自己编译。所以,pip有时候系统环境没有某个编译器可能会失败,conda不会。这导致了conda装东西的体积一般比较大,尤其是mkl这种,动不动几百兆甚至一G多。

    然后,conda功能其实比pip更多。pip几乎就是个安装包的软件,conda是个环境管理的工具。conda自己可以用来创建环境,pip不能,需要依赖virtualenv之类的。意味着你能用conda安装python解释器,pip不行。这一点我觉得是conda很有优势的地方,用conda env可以很轻松地管理很多个版本的python,pip不行。

    然后是一些可能不太容易察觉的地方。conda和pip对于环境依赖的处理不同,总体来讲,conda比pip更加严格,conda会检查当前环境下所有包之间的依赖关系,pip可能对之前安装的包就不管了。这样做的话,conda基本上安上了就能保证工作,pip有时候可能装上了也不work。不过我个人感觉这个影响不大,毕竟主流包的支持都挺不错的,很少遇到broken的情况。这个区别也导致了安装的时候conda算依赖项的时间比pip多很多,而且重新安装的包也会更多(会选择更新旧包的版本)。

    最后,pip的包跟conda不完全重叠,有些包只能通过其中一个装。

    展开全文
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空空如也

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