007真人007真人

来源:乐虎lehu国际娱乐之家  责任编辑:小易  

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Python易用,但用好却不易,其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题,特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题,有不少发行版的Python,比如WinPython、Anaconda等,这些发行版将python和许多常用的package打包,方便pythoners直接使用,此外,还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。

个人尝试了很多类似的发行版,最终选择了Anaconda,因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda,对Anaconda的理解,并简要总结下相关的操作。

Anaconda概述

Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持 Linux, Mac, Windows系统,提供了包管理与环境管理的功能,可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理,并且已经包含了Python和相关的配套工具。

这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具,也是一个可执行命令,其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似,环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合,里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等,所以也称为Python的一种发行版。其实还有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。

进入下文之前,说明一下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!因此,conda打破了包管理与环境管理的约束,能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。

Anaconda的安装

Anaconda的下载页参见官网下载,Linux、Mac、Windows均支持。

安装时,会发现有两个不同版本的Anaconda,分别对应Python 2.7和Python 3.5,两个版本其实除了这点区别外其他都一样。后面我们会看到,安装哪个版本并不本质,因为通过环境管理,我们可以很方便地切换运行时的Python版本。(由于我常用的Python是2.7和3.4,因此倾向于直接安装Python 2.7对应的Anaconda)

下载后直接按照说明安装即可。这里想提醒一点:尽量按照Anaconda默认的行为安装——不使用root权限,仅为个人安装,安装目录设置在个人主目录下(Windows就无所谓了)。这样的好处是,同一台机器上的不同用户完全可以安装、配置自己的Anaconda,不会互相影响。

对于Mac、Linux系统,Anaconda安装好后,实际上就是在主目录下多了个文件夹(~/anaconda)而已,Windows会写入注册表。安装时,安装程序会把bin目录加入PATH(Linux/Mac写入~/.bashrc,Windows添加到系统变量PATH),这些操作也完全可以自己完成。以Linux/Mac为例,安装完成后设置PATH的操作是
 

# 将anaconda的bin目录加入PATH,根据版本不同,也可能是~/anaconda3/bin
echo 'export PATH="~/anaconda2/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
# 更新bashrc以立即生效
source ~/.bashrc

配置好PATH后,可以通过which condaconda --version命令检查是否正确。假如安装的是Python 2.7对应的版本,运行python --version或python -V可以得到Python 2.7.12 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit),也说明该发行版默认的环境是Python 2.7。

Conda的环境管理

Conda的环境管理功能允许我们同时安装若干不同版本的Python,并能自由切换。对于上述安装过程,假设我们采用的是Python 2.7对应的安装包,那么Python 2.7就是默认的环境(默认名字是root,注意这个root不是超级管理员的意思)。

假设我们需要安装Python 3.4,此时,我们需要做的操作如下:

# 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管是3.4.x,conda会为我们自动寻找3.4.x中的最新版本)
conda create --name python34 python=3.4

# 此时,再次输入
python --version
# 可以得到`Python 3.4.5 :: Anaconda 4.1.1 (64-bit)`,即系统已经切换到了3.4的环境

# 如果想返回默认的python 2.7环境,运行
deactivate python34 # for Windows
source deactivate python34 # for Linux & Mac

# 删除一个已有的环境
conda remove --name python34 --all

# 安装好后,使用activate激活某个环境
activate python34 # for Windows
source activate python34 # for Linux & Mac
# 激活后,会发现terminal输入的地方多了python34的字样,实际上,此时系统做的事情就是把默认2.7环境从PATH中去除,再把3.4对应的命令加入PATH

用户安装的不同python环境都会被放在目录~/anaconda/envs下,可以在命令中运行conda info -e查看已安装的环境,当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

说明:有些用户可能经常使用python 3.4环境,因此直接把~/anaconda/envs/python34下面的bin或者Scripts加入PATH,去除anaconda对应的那个bin目录。这个办法,怎么说呢,也是可以的,但总觉得不是那么elegant……

如果直接按上面说的这么改PATH,你会发现conda命令又找不到了(当然找不到啦,因为conda在~/anaconda/bin里呢),这时候怎么办呢?方法有二:1. 显式地给出conda的绝对地址 2. 在python34环境中也安装conda工具(推荐)。

Conda的包管理

Conda的包管理就比较好理解了,这部分功能与pip类似。

例如,如果需要安装scipy:

# 安装scipy
conda install scipy
# conda会从从远程搜索scipy的相关信息和依赖项目,对于python 3.4,conda会同时安装numpy和mkl(运算加速的库)

# 查看已经安装的packages
conda list
# 最新版的conda是从site-packages文件夹中搜索已经安装的包,不依赖于pip,因此可以显示出通过各种方式安装的包

conda的一些常用操作如下:

# 查看当前环境下已安装的包
conda list

# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34

# 查找package信息
conda search numpy

# 安装package
conda install -n python34 numpy
# 如果不用-n指定环境名称,则被安装在当前活跃环境
# 也可以通过-c指定通过某个channel安装

# 更新package
conda update -n python34 numpy

# 删除package
conda remove -n python34 numpy

前面已经提到,conda将conda、python等都视为package,因此,完全可以使用conda来管理conda和python的版本,例如

# 更新conda,保持conda最新
conda update conda

# 更新anaconda
conda update anaconda

# 更新python
conda update python
# 假设当前环境是python 3.4, conda会将python升级为3.4.x系列的当前最新版本

补充:如果创建新的python环境,比如3.4,运行conda create -n python34 python=3.4之后,conda仅安装python 3.4相关的必须项,如python, pip等,如果希望该环境像默认环境那样,安装anaconda集合包,只需要:

# 在当前环境下安装anaconda包集合
conda install anaconda

# 结合创建环境的命令,以上操作可以合并为
conda create -n python34 python=3.4 anaconda
# 也可以不用全部安装,根据需求安装自己需要的package即可

设置国内镜像

如果需要安装很多packages,你会发现conda下载的速度经常很慢,因为Anaconda.org的服务器在国外。所幸的是,清华TUNA镜像源有Anaconda仓库的镜像,我们将其加入conda的配置即可:

# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号,需要去掉

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

 

执行完上述命令后,会生成~/.condarc(Linux/Mac)或C:\Users\USER_NAME\.condarc文件,记录着我们对conda的配置,直接手动创建、编辑该文件是相同的效果。

Anaconda具有跨平台、包管理、环境管理的特点,因此很适合快速在新的机器上部署Python环境。总结而言,整套安装、配置流程如下:

  • 下载Anaconda、安装
  • 配置PATH(bashrc或环境变量),更改TUNA镜像源
  • 创建所需的不用版本的python环境
  • Just Try!

cheat-sheet 下载:

Conda cheat sheet

参考资料

用anaconda保证64位和32位的python共存

背景
喵哥想在MFC中调用python乐虎lehu国际娱乐,在原来的代码中包含一个只支持x86的库文件(超级核心的文件),原本安装的python是x64的,强行运行程序会出现python头文件里的函数无法解析的错误。考虑到anaconda可以方便的管理python版本,所以采用anaconda来安装32位的python。

Anaconda的一些命令

1.查看当前工作平台:conda info
 

(base) C:\Users\Catlin Cao>conda info
 
     active environment : base
    active env location : F:\Anaconda3
            shell level : 1
       user config file : C:\Users\Catlin Cao\.condarc
 populated config files : C:\Users\Catlin Cao\.condarc
          conda version : 4.5.11
    conda-build version : 3.15.1
         python version : 3.7.0.final.0
       base environment : F:\Anaconda3  (writable)
           channel URLs : https://repo.anaconda.com/pkgs/main/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/main/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/free/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/r/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/pro/noarch
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/win-32
                          https://repo.anaconda.com/pkgs/msys2/noarch
          package cache : F:\Anaconda3\pkgs32
                          C:\Users\Catlin Cao\AppData\Local\conda\conda\pkgs32
       envs directories : F:\Anaconda3\envs
                          C:\Users\Catlin Cao\AppData\Local\conda\conda\envs
                          C:\Users\Catlin Cao\.conda\envs
               platform : win-32
             user-agent : conda/4.5.11 requests/2.19.1 CPython/3.7.0 Windows/10 Windows/10.0.17134
          administrator : False
             netrc file : None
           offline mode : False

可见此时是64位平台。

2.切换64位和32位:set CONDA_FORCE_32BIT=1是切换到32位;set CONDA_FORCE_32BIT= 是切换到64位。

需要注意的是,这样切换环境对于已经安装的python没有任何影响,即原先是64位的python,现在还是64位,所以需要切换到32位后再安装python,并且安装需要在prompt下进行,在navigator里新建的python默认是64位的。

3.安装python:conda create -n env_name python=3.74,如果需要安装一些包,只需要在name后加上对应的包名称。conda create -n env_name numpy matplotlib python=3.74。

例如我们想安装python3.74 的32位版本

conda create -n python32 python=3.74

4.切换环境:conda activate env_name,conda deactivate env_name。

5.移除环境:conda remove -n env_name --all

6.安装包:activate env_name,conda install pandas。安装anaconda发行版的所有包:conda install anaconda,但是这样会在所有环境都执行这样的操作,所以需要指定安装环境:conda install -n env_name pandas

今天需要调用一个dll动态函数库,但是本地的python是64位的,dll是32位的,直接调用会报错。

OSError: [WinError 193] %1 不是有效的 Win32 应用程序。

 

python版本:3.6
anaconda对于python版本的管理还是很方便的,所以这里用anaconda才实现32位和64位python共存
1、打开anaconda prompt,输入 conda info ,可以看到现在用的是64位的。

在这里插入图片描述
2、切换成32位的 set CONDA_FORCE_32BIT=1 可以看出已经切换成32位的了
在这里插入图片描述
3、安装32位的python3.6 conda create -n python32 python=3.6
在这里插入图片描述
安装完成后在anaconda3文件夹下面会有一个envs文件夹
在这里插入图片描述
4、激活环境 conda activate python32 ,如果要取消 conda deactivate python32,如果要删除环境 conda remove -n python32--all
5、如果要在pycharm中使用该环境
在这里插入图片描述
点击add local
在这里插入图片描述
点击ok就行了

以上的操作都是在Anaconda Prompt里,其实用Anaconda图形界面(Navigator)安装python会更加直观,但是需要注意的是,无论你是否在Prompt里设置了32位的环境,用Navigator安装的python都是64位的,大家可以试一下,有异议欢迎留言交流。


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