


Einrichten einer Conda-Umgebung für Ihre Python-Projekte – 1
Python-Projekte mit Conda und „requirements.txt“ einrichten
Bei der Arbeit an Python-Projekten ist es wichtig, isolierte Umgebungen zu erstellen, um Abhängigkeiten zu verwalten und Konflikte zu vermeiden. Dieser Leitfaden hilft Ihnen bei der Installation von Anaconda, der Behebung häufiger Probleme und der Einrichtung einer virtuellen Umgebung für Ihre Projekte.
1. Installieren Sie Anaconda (im Root-Terminal)
a) Installieren Sie Anaconda, indem Sie dieser Anleitung folgen. Stellen Sie sicher, dass Sie Anaconda zu Ihrer Shell-Konfiguration hinzugefügt haben (~/.zshrc oder ~/.bashrc).
b) Überprüfen Sie nach der Installation, indem Sie Folgendes ausführen:
conda --version
2. Beheben Sie Conda-Aktivierungsfehler
Wenn beim Ausführen von conda activate venv Fehler auftreten, z. B. Berechtigungsprobleme, befolgen Sie diese Schritte, um diese zu beheben:
a) Entfernen Sie alle beschädigten oder teilweise erstellten Umgebungen:
conda remove --name venv --all
3. Erstellen Sie einen Projektordner und eine virtuelle Umgebung
a) Navigieren Sie zu Ihrem Projektverzeichnis:
mkdir my_project && cd my_project
b) Erstellen Sie eine virtuelle Conda-Umgebung namens venv mit Python 3.10 (oder einem anderen Python x.xx):
Sie können die Python-Version mit python --version überprüfen
conda create -p venv python==3.10 -y
c) Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:
conda activate venv
d) So deaktivieren Sie die Umgebung:
conda deactivate
4. Installieren Sie Bibliotheken (stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist) oder fahren Sie mit dem nächsten Schritt (5) fort
Installieren Sie Bibliotheken in der virtuellen Umgebung, um sie isoliert zu halten:
pip install langchain openai python-dotenv streamlit
Dieser Ansatz wird gegenüber einer globalen Installation bevorzugt, da er Konflikte mit anderen Projekten vermeidet.
Warum virtuelle Umgebungen verwenden?
- Isolierung: Hält projektspezifische Abhängigkeiten von globalen Installationen getrennt.
- Konsistenz: Stellt sicher, dass Ihr Projekt auf verschiedenen Systemen in derselben Umgebung ausgeführt wird.
- Reproduzierbarkeit: Erleichtert das Teilen und Replizieren des Projektaufbaus.
5. Verwalten Sie Abhängigkeiten mit „requirements.txt“
Für eine einfache Zusammenarbeit und Bereitstellung ist es entscheidend, den Überblick über die Abhängigkeiten Ihres Projekts zu behalten. So geht's:
a) Speichern Sie Abhängigkeiten in „requirements.txt“
Sie können entweder:
- Erstellen Sie manuell eine Datei „requirements.txt“ und listen Sie die für Ihr Projekt erforderlichen Bibliotheken auf:
conda --version
- Oder automatisch die Datei mit allen installierten Abhängigkeiten mit pip freeze generieren (bei Verwendung von Schritt 4 für die Bibliotheksinstallation):
conda remove --name venv --all
Dieser Befehl erfasst die genauen Versionen aller in Ihrer virtuellen Umgebung installierten Pakete.
Beispiel generiert durch Pip Freeze
mkdir my_project && cd my_project
b) Installieren Sie Abhängigkeiten aus „requirements.txt“
So erstellen Sie dieselbe Umgebung in einem anderen System oder einer anderen Umgebung neu:
conda create -p venv python==3.10 -y
Dadurch wird sichergestellt, dass alle erforderlichen Bibliotheken mit den genauen Versionen installiert werden, die in der Datei angegeben sind.
Warum „requirements.txt“ verwenden?
- Reproduzierbarkeit: Stellt sicher, dass jeder, der am Projekt arbeitet, die richtigen Versionen von Abhängigkeiten installiert.
- Portabilität: Erleichtert das Teilen der Umgebungseinrichtung mit Teammitgliedern oder die Bereitstellung in der Produktion.
- Versionskontrolle: Vermeidet Überraschungen durch Aktualisierungen oder Änderungen in Paketversionen.
Mit diesem Setup sind Sie bereit, mithilfe virtueller Conda-Umgebungen effizient an Python-Projekten zu arbeiten. Viel Spaß beim Codieren!
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEinrichten einer Conda-Umgebung für Ihre Python-Projekte – 1. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code
