Python虚拟环境
虚拟环境之pipenv
安装pipenv
pip install pipenv
使用pipenv创建虚拟环境
# 尽量在一个项目目录下创建虚拟环境
cd youfolder
pipenv install
激活虚拟环境
# 在创建虚拟环境的位置运行命令
pipenv shell
修改虚拟环境的镜像源,打开虚拟环境下的配置文件: Pipfile,修改url为国内镜像源
[[source]
name = "pypi"
url = "https://pypi.org/simple"
verify_ssl = true
[dev-packages]
[packages]
[requires]
python_version = "3.7"
在虚拟环境安装第三方包
pipenv install django
使用pipenv卸载第三方模块
pipev uninstall django
查看依赖
pipenv graph
将安装的模块打包到一个文件内
pip freeze > requirements.txt
将一个文件内的第三方扩展安装到虚拟环境中
pip install -r requirements.txt
退出虚拟环境
exit
删除虚拟环境
pipenv --rm
不激活虚拟环境，直接运行命令
pipenv run django-amdin start project djangodemo
虚拟环境之virtualenv
安装virtualenv
pip install virtualenv # 虚拟环境
pip install virtualenvwrappern # mac/linux系统
pip install virtualenvwrapper-win # windows系统
创建虚拟环境
mkvirtualenv django
激活虚拟环境
# 在创建虚拟环境后会默认激活
workon django # 激活django虚拟环境
workon # 查看所有虚拟环境
修改虚拟环境的镜像源
pip config set global.index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 终端使用命令设置pip镜像
pip install pip -U # 升级pip包管理工具
在虚拟环境安装第三方包
pip install django # 先激活虚拟环境
卸载第三方模块
pip uninstall django # 先激活虚拟环境
将安装的模块打包到一个文件内
pip freeze > requirements.txt
将一个文件内的第三方扩展安装到虚拟环境中
pip install -r requirements.txt
退出虚拟环境
exit
删除虚拟环境
rmvirtualenv django
虚拟环境之conda
Anaconda简介
Anaconda是一个方便的python包管理和环境管理软件，一般用来配置不同的项目环境。
Anaconda通过管理工具包、开发环境、Python版本，大大简化了你的工作流程。不仅可以方便地安装、更新、卸载工具包，而且安装时能自动安装相应的依赖包，同时还能使用不同的虚拟环境隔离不同要求的项目。
Anaconda 是一个用于科学计算的 Python 发行版，支持 Linux, Mac, Windows, 包含了众多流行的科学计算、数据分析的 Python 包。
Anaconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 下载。
Miniconda 镜像使用帮助
-
Miniconda 是一个 Anaconda 的轻量级替代，默认只包含了 python 和 conda，但是可以通过 pip 和 conda 来安装所需要的包。
-
Miniconda 安装包可以到 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/ 下载。
Anaconda安装
Windows安装
点击安装文件Anaconda3-2019.07-Windows-x86_64.exe,选择安装路径,如D:\python\Anaconda,然后一直next即可。
配置环境变量: 将安装的根路径,如D:\python\Anaconda和scripts文件夹路径D:\python\Anaconda\scripts添加到电脑环境变量之中
Linux/Mac安装
将安装文件Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh移动到用户家目录
在用户家目录,打开终端,执行./Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh,然后输入yes,一路回车即可。
配置环境变量:
打开.bashrc 文件,在终端执行如下命令:
vi ~/.bashrc
输入G，跳转到文件末尾,在文件最后一行新增环境变量
export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
修改完成,先按esc键进入命令行模式，然后按shift+：进入末行模式，输入wq,保存退出
在终端执行如下命令,使其立即生效
source ~/.bashrc
注意：在Mac中，修改文件
.bash_profile,其余和Linux操作一样
修改Anaconda镜像源
Anaconda默认访问国外服务器，网速较慢，故需要修改默认镜像
TUNA 还提供了 Anaconda 仓库与第三方源（conda-forge、msys2、pytorch等，查看完整列表）的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件:
channels:
- defaults
show_channel_urls: true
channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
default_channels:
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
即可添加 Anaconda Python 免费仓库。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行 conda config --set show_channel_urls yes 生成该文件之后再修改。
Anconda基本使用
管理环境
检查conda版本
conda --version
升级当前版本conda
conda update conda
管理（虚拟）环境
# 创建一个名为python37的环境，指定Python版本是3.7（不用管是3.7.x，conda会为我们自动寻找3.7.x中的最新版本）
conda create --name python37 python=3.7
# 安装好后，使用activate激活某个环境
activate python37 # for Windows
source activate python37 # for Linux & Mac
# 激活后，会发现terminal输入的地方多了python37的字样
# 如果想返回默认的python环境，运行
deactivate python37 # for Windows
source deactivate python37 # for Linux & Mac
# 删除一个已有的环境
conda remove --name python37 --all
# 另外，我们可以使用conda命令替换source命令用来激活和关闭环境
conda activate python37
conda deactivate
# 取消每次打开终端，默认激活bash环境
conda config --set auto_activate_base false
# 重新激活每次打开终端，默认进入base环境
conda config --set auto_activate_base true
新的开发环境会被默认安装在你conda目录下的envs文件目录下。
如果我们没有指定安装python的版本，conda会安装我们最初安装conda时所装的那个版本的python。
列出所有环境
conda info -e
conda info –-envs
注意:conda会对当前活动的环境追加星号标记。
macdeMacBook-Pro:~ mac$ conda info -e
# conda environments:
#
base * /Users/mac/anaconda3
myenv /Users/mac/anaconda3/envs/myenv
py3 /Users/mac/anaconda3/envs/py3
复制一个环境
通过克隆来复制一个环境。这儿将通过克隆py3来创建一个称为py32的副本。
conda create -n py32 --clone py3
通过
conda info –-envs
来检查环境。
重命名env
conda是没有重命名环境的功能的, 要实现这个基本需求, 只能通过愚蠢的克隆-删除的过程。
切记不要直接mv移动环境的文件夹来重命名, 会导致一系列无法想象的错误的发生!
conda create --name newname --clone oldname # 克隆环境
conda remove --name oldname --all # 彻底删除旧环境
分享环境
如果你想把你当前的环境配置与别人分享，这样ta可以快速建立一个与你一模一样的环境（同一个版本的python及各种包）来共同开发/进行新的实验。
一个分享环境的快速方法就是给ta一个你的环境的.yml文件。
首先通过activate target_env要分享的环境target_env，然后输入下面的命令会在当前工作目录下生成一个environment.yml文件
conda env export > environment.yml
小伙伴拿到environment.yml文件后，将该文件放在工作目录下，可以通过以下命令从该文件创建环境
conda env create -f environment.yml
移除环境
我们不再需要snakes环境了，可以输入以下命令：
conda remove -n myenv --all
管理包
conda安装和管理python包非常方便，可以在指定的python环境中安装包，且自动安装所需要的依赖包，避免了很多拓展包冲突兼容问题。
不建议使用easy_install安装包。大部分包都可以使用conda安装，无法使用conda和anaconda.org安装的包可以通过pip命令安装
使用合适的源可以提升安装的速度
查看已安装包
conda list
使用这条命令来查看哪个版本的python或其他程序安装在了该环境中，或者确保某些包已经被安装了或被删除了。
向指定环境安装包
我们在指定环境中安装requests包，有两种方式:
通过环境名安装
直接通过-n选项指定安装环境的名字
conda install --name py3 requests
提示：你必须告诉conda你要安装环境的名字（-n py3）否则它将会被安装到当前环境中。
激活py3环境，再使用conda install命令。
conda activate py3
conda install requests
通过pip命令安装
对于那些无法通过conda安装或者从Anaconda.org获得的包，我们通常可以用pip命令来安装包。
可以上pypi网站查询要安装的包，查好以后输入pip install命令就可以安装这个包了。
我们激活想要放置程序的python环境，然后通过pip安装一个叫“PyMysql”的包。
# Linux, OS X
source activate bunnies
# Windows
activate py3
# 安装
pip install pymysql
pip只是一个包管理器，所以它不能为你管理环境。pip甚至不能升级python，因为它不像conda一样把python当做包来处理。但是它可以安装一些conda安装不了的包。
小技巧：在任何时候你可以通过在命令后边跟上-help来获得该命令的完整文档。很多跟在–后边常用的命令选项，可以被略写为一个短线加命令首字母。所以–name选项和-n的作用是一样的。通过conda -h或conda –-help来看大量的缩写。
移除包
假设你决定不再使用包pymysql。你可以在py3环境中移除它。
conda remove -n py3 pymysql
删除conda
Linux/OS X
移除Anaconda 或 Miniconda 安装文件夹
rm -rf ~/miniconda
# OR
rm -rf ~/anaconda
Windows
去控制面板，点击“添加或删除程序”，选择“Python2.7/3.6（Anaconda）”或“Python2.7/3.6（Miniconda）”并点击删除程序。