本篇内容主要讲解“python中conda与环境相关的指令操作有哪些”,感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷,实用性强。下面就让小编来带大家学习“python中conda与环境相关的指令操作有哪些”吧!
它是一个虚拟化的概念,从电脑独立开辟出来的环境。通俗的来讲,虚拟环境就是借助虚拟机来把一部分内容独立出来,我们把这部分独立出来的东西称作“容器”,在这个容器中,我们可以只安装我们需要的依赖包,各个容器之间互相隔离,互不影响
在一些项目开发中,我们需要一些项目的框架,但是可能每个项目使用的框架并不一样,或使用框架的版本不一样,这样需要我们根据需求不断的更新或卸载相应的库。这样显然会非常麻烦,大大降低工作的效率,而虚拟环境则很好的解决了这个问题,我们可以将不同框架分别安装在不同的环境中,当需要时只需要我们切换环境就可以了
conda 是一个开源的软件包管理系统和环境管理系统,用于安装多个版本的软件包及其依赖关系,并在它们之间轻松切换,conda只是一个工具,它有两种发行版,分别是Anaconda和Miniconda
Anaconda是一款重量级的,里面预装好了conda,某个版本的python,众多包计算工具等,占空间大。
Miniconda是一款轻量级的,里面包含基本的conda与python,一些库需自己装,比较轻便灵活,占空间小
下面将基于Windows下Anaconda中一些关于环境的相关指令
当下载好Anaconda以后,在开始菜单中找到Anaconda文件,打开如下进入
输入
conda list
可以查看当前所包含的包
conda --version
conda info -e
这里显示了两种环境,第一个base是默认下的,第二个是我自己创建的一个环境
conda create -n tensorflow python=3.8
tensorflow是你想命名这个环境的名字,python后面是版本数
输入上面的指令后,回车,等待一段时间后,会出现如下,询问你是否将这些包加入
输入
y
等待一段时间后,出现如下表示安装成功
此时再查看环境,可以看到
至此已经创建了一个新的环境
当前是base环境,比如我想进入我创建的tensorflow这个环境,输入以下指令,即可进入该环境
conda activate tensorflow
conda deactivate
n 后面是你想删除环境的名字
conda remove -n tensorflow --all
y确认以后
可以看出已经删除了这个环境
到此,相信大家对“python中conda与环境相关的指令操作有哪些”有了更深的了解,不妨来实际操作一番吧!这里是亿速云网站,更多相关内容可以进入相关频道进行查询,关注我们,继续学习!
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