Anaconda の複数のバージョンと環境における Python の異なる設定と操作方法-Python チュートリアル-php.cn

次のエディターは、Anaconda のマルチ環境およびマルチバージョンの Python 構成操作方法を提供します。編集者はこれがとても良いものだと思ったので、皆さんの参考として今から共有します。一緒に見てみましょう

conda テストガイド

この conda テストを開始する前に、Anaconda または Miniconda をダウンロードしてインストールしておく必要があります

注: インストール後は、閉じて再起動する必要があります Windows コマンドラインを開きます。

1. Conda のテストプロセス:

conda を使用します。まず、conda

構成環境がインストールされていることを確認します。次に、いくつかの環境を作成して、conda の環境管理機能を示します。環境に関するあらゆることをより簡単に理解できるようにします。現在どの環境にいるかを特定する方法と、バックアップとして環境のコピーを作成する方法を学びます。

Pythonをテストします。次に、インストールできる Python のバージョンを確認し、別のバージョンの Python をインストールし、2 つのバージョンの Python を切り替えます。

バッグを確認してください。 1) コンピューターにインストールされているパッケージを一覧表示し、2) 利用可能なパッケージを参照し、3) conda install コマンドを使用していくつかのパッケージをインストールおよび削除します。 conda を使用してインストールできない一部のパッケージについては、4) Anaconda.org Web サイトで検索します。他の場所にあるパッケージの場合は、5) pip コマンドを使用してインストールします。 30 日間無料の商用パッケージ IOPro もインストールします。パッケージ、環境、conda を削除する方法を学習して、このテストを終了します。

2. プロセスを完了しますヒント: コマンドの後に --help を指定すると、いつでもコマンドの完全なドキュメントを取得できます。たとえば、次のコマンドで conda の update コマンドを学習できます。

conda update --help

1. conda を管理する: Conda はパッケージマネージャーでもあり、環境マネージャーでもあります。パッケージの検出と表示に役立つパッケージマネージャーについて知っておく必要があります。しかし、パッケージをインストールしたいが、そのパッケージが現在使用しているものとは異なるバージョンの Python しかサポートしていない場合はどうなるでしょうか。数行のコマンドを実行するだけで、別の Python バージョンを実行できる環境をセットアップできます。、これが conda 環境マネージャーの能力です。

ヒント: Linux、OS X、Windows コマンドラインツールのいずれを使用する場合でも、特に指定がない限り、コマンドラインターミナルの conda コマンドは同じです。

condaがインストールされていることを確認してください。

conda が正しい場所にインストールされていることを確認するには、Anaconda が正常にインストールされているかどうかを確認してください。コマンドラインターミナルウィンドウで、次のコードを入力します。

conda --version

Conda は、インストールした Anaconda ソフトウェアのバージョンを返します。

ヒント: エラーメッセージが表示された場合は、インストールプロセス中に [現在のユーザーにのみインストール] を選択したかどうか、および同じアカウントで操作しているかどうかを確認してください。インストール後は、必ず同じアカウントでログインし、コマンドラインターミナルウィンドウを再度開いてください。

conda の現在のバージョンをアップグレードします

次に、次の update コマンドを使用して conda をアップグレードしましょう:

conda update conda

conda は古いバージョンと新しいバージョンを比較し、どのバージョンの conda をインストールできるかを示します。また、このアップグレードと同時にアップグレードされる他のパッケージについても通知されます。

新しいバージョンの conda が利用可能な場合は、「y」と入力してアップグレードするよう求められます

proceed ([y]/n)? y

conda が最新バージョンに更新されたら、次の手順に進みます。次の話題。

2. 環境を管理します。ここで、いくつかの環境を作成して移動することで、conda の環境操作をデモンストレーションします。

環境を作成してアクティブ化します

conda create コマンドの後に任意の名前を付けて使用します:

conda create --name Snowflake biopython

このコマンドは、biopython パッケージの環境を作成します。環境は /envs/snowflakes にあります

ヒント: よく使用されるコマンドオプションの多くに -- が続くものは、短い行にコマンドの最初の文字を加えたものとして省略できます。したがって、 --name オプションは -n と同じ効果があります。多数の略語を表示するには、conda -h または conda --help を使用します。

この新しい環境をアクティブ化します

Linux、OS X: ソースでスノーフレークをアクティブ化します

Windows: Snowflake`をアクティブ化します

ヒント: 新しい開発環境は、デフォルトで conda ディレクトリ内の envs ファイルディレクトリにインストールされます。別のパスを指定することもできます。詳細については、「conda create -h」を参照してください。

ヒント: インストールする Python のバージョンを指定しない場合、donda は最初に conda をインストールしたときにインストールした Python のバージョンをインストールします。

2 番目の環境を作成します

今回は、新しい環境を作成して名前を付けて、別のバージョンの Python と 2 つのパッケージ Astroid と Babel をインストールしましょう。

conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel

これにより、python3 に基づいた 2 番目の新しい環境が作成され、bunnies と呼ばれる Astroid および Babel パッケージが /envs/bunnies フォルダーに含まれます。

ヒント: この環境で実行したいパッケージを同時にインストールします。

ヒント: 環境を作成するときに、必要なパッケージをすべて後で順番にインストールすると、依存関係の問題が発生する可能性があります。この用語の訳し方がよくわかりません）。

ヒント: conda create コマンドの後にさらに条件を追加し、conda create –h と入力して詳細を表示できます。

すべての環境を一覧表示します

次に、これまでにインストールした環境を確認しましょう。conda 環境情報コマンドを使用して表示します:

conda info --envs

次の環境リストが表示されます:

conda環境:

Snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes

bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies

root /home/username/miniconda

現在の環境を確認

どの環境今いるの？雪の結晶とかウサギとか？これを識別するには、次のコードを入力します。

conda info -envis

conda は、すべての環境のリストを表示します。現在の環境は括弧内に表示されます。

(雪の結晶)

注: conda は、現在アクティブな環境の前に * を追加する場合もあります。

別の環境に切り替える (アクティブ化/非アクティブ化)

別の環境に切り替えるには、目的の環境の名前とともに次のコマンドを入力します。

Linux、OS X: ソースはスノーフレークをアクティブ化します
Windows: スノーフレークをアクティブ化します

現在の作業環境のパスからシステムのルートディレクトリに切り替える場合は、次のように入力します:

Linux、OS 環境がアクティブでなくなったら、事前に表示されなくなります。

環境をコピーします

クローンを作成して環境をコピーします。ここでは、雪の結晶のクローンを作成して、flower というコピーを作成します。

conda create -n flowers --clone Snowflakes

conda info --envs で環境を確認します

これで、花、ウサギ、雪片の環境のリストが表示されるはずです。

環境を削除します

flowers という名前の環境が不要な場合は、次のように削除します:

conda delete -n flowers --all

flowers という名前の環境が削除されたことを確認するには、次のコマンドを入力します:

conda info -e

flowers は環境リストにはもう存在しないため、削除されたことがわかります。

conda delete -h

3. Python の管理

conda の Python の管理は、他のパッケージの管理と似ているため、複数のインストールを簡単に管理およびアップグレードできます。

Pythonのバージョンを確認してください

まず、インストールできるPythonのバージョンを確認しましょう:

conda search --full --name python

conda search Pythonを使用すると、パッケージ内に「python」を含むすべての名前を表示できますまたは、 --full --name コマンドオプションを追加して、「python」に正確に一致するパッケージを一覧表示します。

別のバージョンの Python をインストールします

ここで、プログラムをコンパイルするには python3 が必要であると仮定しますが、アップグレードするために python2.7 を上書きしたくない場合は、snakes と呼ばれる環境を作成してアクティブ化して、最新バージョンの python3 をインストールする次のコマンド:

conda create -n tongues python=３

·Linux、OS X:source activatesnakes

·Windows:activatesnakes

ヒント:たとえば、環境にわかりやすい名前を付けます。「Python3」は賢明ではありますが、面白くありません。

環境が正常に追加されたことを確認してください

snakes 環境がインストールされていることを確認するには、次のコマンドを入力します:

conda info -e

conda は、環境リストと現在アクティブな環境を表示します。括弧 (スネーク) で囲まれます

新しい環境の Python バージョンを確認してください

スネーク環境が python3 を実行していることを確認してください:

python --version

別のバージョンの Python を使用してください

別のバージョンの Python を使用するには、単にアクティブ化するだけで環境を切り替えることができます。デフォルトの 2.7

· Linux、OS に戻す方法を見てみましょう。 conda をインストールしたときにインストールしたバージョンの Python を実行します。

python --version

環境からログアウトします

Snowflakes 環境での作業が完了したら、環境からログアウトし、パスを前の状態に変換します:

·Linux、OS X: ソース非アクティブ化

· Windows: 非アクティブ化

4. 管理パック

それでは、パッケージをデモしてみましょう。新しい環境を作成するときに、いくつかのパッケージ (Astroid、Babel、および Python の特定のバージョン) をインストールしました。どのパッケージがインストールされているかを確認し、どのパッケージが利用可能であるかを確認し、特定のパッケージを探してインストールします。次に、Anconda.org リポジトリで指定されたパッケージをいくつか見つけてインストールし、conda を使用して pip で実現できるさらに多くのインストールを完了し、商用パッケージをインストールします。

環境内のパッケージとそのバージョンのリストを表示します:

このコマンドを使用して、環境にインストールされている Python またはその他のプログラムのバージョンを確認したり、特定のパッケージがインストールまたは削除されたことを確認したりできます。ターミナルウィンドウで、次のように入力します:

conda list

conda コマンドを使用して、利用可能なパッケージのリストを表示します

conda でインストールできるパッケージのリスト (Python バージョン別に分類) は、このアドレスから取得できます。 :

http://docs.continuum.io/anaconda/pkg-docs.html

パッケージの検索

まず、必要なパッケージがconda経由でインストールできるかどうかを確認してみましょう:

conda search beautifulsoup4

「このパッケージは利用可能です」と表示されるので、利用可能であることがわかります。

新しいパッケージをインストールします

この Beautiful Soup パッケージを現在の環境にインストールします。次のように conda コマンドを使用します。

conda install --name bunnies beautifulsoup4

ヒント: conda に名前を指定する必要があります。インストールしたい環境 (-n bunies) それ以外の場合は、現在の環境にインストールされます。

ここでバニー環境をアクティブ化し、conda リストを使用してどのプログラムがインストールされているかを表示します。

·Linux、OS 次に、Anaconda.org の Web サイトにあります。 Anaconda.org は、パブリックおよびプライベートのパッケージリポジトリにパッケージ管理サービスを提供します。 Anaconda.org は継続的な分析製品です。

ヒント: Anaconda.org からダウンロードするときに登録する必要はありません。

Anaconda.org から現在の環境にダウンロードするには、Anaconda.org を特定のチャネルとして指定し、パッケージへのフルパスを入力する必要があります。

ブラウザで http://anaconda.org Web サイトにアクセスします。「bottleneck」というパッケージを探しているので、左上の「Search Anaconda Cloud」という検索ボックスに「bottleneck」と入力して検索ボタンをクリックします。

Anaconda.org ではボトルネックパッケージのバージョンが十数個ありますが、最もダウンロードされているバージョンが必要です。したがって、ダウンロードバーをクリックすると、ダウンロード量で並べ替えることができます。パッケージ名をクリックして、最もダウンロードされたパッケージを選択します。 Anaconda.org の詳細ページにリンクして、ダウンロードする特定のコマンドを表示します:

conda install --channel https://conda .anaconda.ort/pandas bottleneck

ダウンロードしたパッケージを確認します

conda list

pip コマンドを使用したパッケージのインストール

conda 経由でインストールできない、または Anaconda.org から取得できないパッケージの場合は、通常、pip (「pip install Packages」の略) を使用してパッケージをインストールできます。

ヒント: pip は単なるパッケージマネージャーであるため、環境を管理することはできません。 pip は conda のように Python をパッケージとして扱わないため、Python をアップグレードすることさえできません。ただし、conda がインストールできない一部のパッケージをインストールすることはできますし、その逆も同様です (ここでは翻訳されていません)。 pip と conda は両方とも Anaconda または miniconda に統合されています。プログラムを配置する環境をアクティブ化し、pip 経由で「See」というプログラムをインストールします。

・Linux、OS 商用パッケージ

商用パッケージをインストールするプロセスは、他のパッケージをインストールする場合とは異なります。例として、Python 処理を高速化できる新しい商用パッケージである IOPro の無料トライアルをインストールして削除してみましょう:

conda install iopro

ヒント: 学術用途を除き、このバージョンは 30 日間のトライアル後に期限切れになります

conda コマンドを使用するか、Anaconda.org からダウンロードするか、オープンソースか商用かにかかわらず、pip を使用してインストールするかにかかわらず、conda を使用してインストールするパッケージをインストールして検査できるようになりました。

5. 必要に応じて、パッケージ、環境、または conda を削除します

。 1 つ以上のテストパッケージ、環境、conda を削除して、このテストチュートリアルを終了しましょう。

パッケージの削除

商用パッケージ IOPro をもう使用しないことに決めたとします。バニー環境では削除できます。

conda delete -n bunnies iopro

パッケージが削除されたことを確認します

conda list コマンドを使用して IOPro が削除されたことを確認します