Anaconda의 여러 버전과 환경에서 Python의 다양한 구성 및 작동 방법-파이썬 튜토리얼-php.cn

다음 편집기는 Anaconda 다중 환경 및 다중 버전 Python 구성 작업 방법을 제공합니다. 편집자님이 꽤 좋다고 생각하셔서 지금 공유하고 모두에게 참고용으로 드리도록 하겠습니다. 와서 편집기를 살펴보세요

conda 테스트 가이드

이 conda 테스트를 시작하기 전에 Anaconda 또는 Miniconda를 다운로드하여 설치해야 합니다

참고: 설치 후에는 Windows 명령을 닫고 다시 시작해야 합니다. 선.

1. Conda 테스트 프로세스:

conda를 사용하세요. 먼저 conda

구성 환경이 설치되었는지 확인합니다. 다음으로 여러 환경을 생성하여 conda의 환경 관리 기능을 시연해 보겠습니다. 환경에 관한 모든 것을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하십시오. 현재 어떤 환경에 있는지 식별하는 방법과 환경의 복사본을 백업으로 만드는 방법을 알아봅니다.

파이썬을 테스트해 보세요. 그런 다음 어떤 버전의 Python을 설치할 수 있는지 확인하고 다른 버전의 Python을 설치한 다음 두 버전의 Python 간에 전환합니다.

가방을 확인하세요. 1) 컴퓨터에 설치된 패키지를 나열하고, 2) 사용 가능한 패키지를 찾아보고, 3) conda install 명령을 사용하여 일부 패키지를 설치 및 제거합니다. conda를 사용하여 설치할 수 없는 일부 패키지의 경우 4) Anaconda.org 웹사이트에서 검색합니다. 다른 위치에 있는 패키지의 경우 5) pip 명령을 사용하여 설치합니다. 또한 30일 동안 무료로 사용할 수 있는 상용 패키지 IOPro를 설치합니다. 패키지, 환경 및 conda를 제거하는 방법을 알아보고 이 테스트를 종료합니다.

2. 전체 프로세스 팁: 언제든지 --help를 사용하여 명령을 수행하면 명령에 대한 전체 문서를 얻을 수 있습니다. 예를 들어 다음 명령을 실행하여 conda의 업데이트 명령을 배울 수 있습니다.

conda 업데이트 --help

1. Conda 관리: Conda는 패키지 관리자이자 환경 관리자입니다. 패키지를 검색하고 보는 데 도움이 되는 패키지 관리자에 대해 알아야 합니다. 하지만 패키지를 설치하고 싶은데 이 패키지가 현재 사용 중인 버전과 다른 버전의 Python만 지원한다면 어떻게 될까요? 다른 Python 버전을 실행할 수 있는 환경을 설정하려면 몇 줄의 명령만 필요합니다. , 이것이 콘다 환경 관리자의 힘입니다.

팁: Linux, OS X 또는 Windows 명령줄 도구를 사용하든 달리 지정하지 않는 한 명령줄 터미널의 conda 명령은 동일합니다.

conda가 설치되었는지 확인하세요.

conda를 올바른 위치에 설치했는지 확인하기 위해 Anaconda가 성공적으로 설치되었는지 확인해 보겠습니다. 명령줄 터미널 창에 다음 코드를 입력하세요.

conda --version

Conda는 설치한 Anaconda 소프트웨어 버전을 반환합니다.

Tip: 오류 메시지가 나타나면 설치 과정에서 현재 사용자에게만 설치를 선택했는지, 동일한 계정으로 운영 중인지 확인하세요. 설치 후 반드시 동일한 계정으로 로그인하여 명령줄 터미널 창을 다시 열어주세요.

conda의 현재 버전을 업그레이드하세요

다음으로 다음 업데이트 명령을 사용하여 conda를 업그레이드하겠습니다.

conda update conda

conda는 이전 버전과 새 버전을 비교하고 설치할 수 있는 conda 버전을 알려줍니다. . 또한 이 업그레이드와 동시에 업그레이드되는 다른 패키지에 대해서도 알려줍니다.

새 버전의 conda가 있으면 업그레이드하려면 y를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

계속([y]/n)? y

conda가 최신 버전으로 업데이트되면 다음 버전으로 넘어갑니다. 다음 주제.

2. 환경을 관리하세요. 이제 일부 환경을 생성한 다음 이동하여 conda의 환경 작업을 시연합니다.

환경 생성 및 활성화

conda create 명령을 사용하고 그 뒤에 원하는 이름을 붙이세요.

conda create --name Snowflake biopython

이 명령은 biopython 패키지에 대한 환경을 생성합니다. 환경은 /envs/snowflakes

에 있습니다. 팁: 일반적으로 사용되는 많은 명령 옵션 뒤에 --는 짧은 줄과 명령의 첫 문자로 축약될 수 있습니다. 따라서 --name 옵션은 -n과 동일한 효과를 갖습니다. 많은 약어를 보려면 conda -h 또는 conda --help를 사용하십시오.

이 새 환경을 활성화하세요

Linux, OS X: 소스 활성화 눈송이

Windows: 활성화 눈송이`

팁: 새 개발 환경은 기본적으로 conda 디렉터리의 envs 파일 디렉터리에 설치됩니다. 다른 경로를 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 conda create -h를 참조하세요.

팁: 설치할 Python 버전을 지정하지 않으면 donda는 원래 conda를 설치할 때 설치한 Python 버전을 설치합니다.

두 번째 환경 만들기

이번에는 새 환경을 만들고 이름을 지정한 다음 다른 Python 버전과 Astroid 및 Babel 두 패키지를 설치해 보겠습니다.

conda create -n bunnies python=3 Astroid Babel

이렇게 하면 /envs/bunnies 폴더에 bunnies라는 Astroid 및 Babel 패키지가 포함된 python3 기반의 두 번째 새 환경이 생성됩니다.

팁: 이 환경에서 실행하려는 패키지를 동시에 설치하세요.

팁: 환경을 만들 때 원하는 패키지를 모두 설치하세요. 나중에 순차적으로 설치하면 종속성 문제가 발생할 수 있습니다. 이 용어를 어떻게 번역해야 할지 잘 모르겠습니다.)

팁: conda create 명령에 더 많은 조건을 추가하고 conda create –h를 입력하면 자세한 내용을 볼 수 있습니다.

모든 환경 나열

이제 지금까지 설치한 환경을 확인하고 conda Environment info 명령을 사용하여 확인합니다.

conda info --envs

다음과 같은 환경 목록이 표시됩니다.

conda 환경:

눈송이 * /home/username/miniconda/envs/snowflakes

bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies

root /home/username/miniconda

현재 환경 확인

어떤 환경 지금 안에 있어? 눈송이 또는 토끼? 이를 확인하려면 다음 코드를 입력하십시오.

conda info -envis

conda는 현재 환경이 괄호 안에 표시된 모든 환경 목록을 표시합니다.

(snowflakes)

참고: conda는 때때로 현재 활성 환경 앞에 *를 추가하기도 합니다.

다른 환경으로 전환(활성화/비활성화)

다른 환경으로 전환하려면 원하는 환경 이름과 함께 다음 명령어를 입력하세요.

Linux, OS X: 소스 활성화 눈송이
Windows: 활성화 눈송이

현재 작업 환경의 경로에서 시스템 루트 디렉터리로 전환하려면 다음을 입력하세요.

Linux, OS 환경이 더 이상 활성 상태가 아닐 때 , 더 이상 미리 표시되지 않습니다.

환경 복사

복제를 통해 환경을 복사합니다. 여기서는 눈송이를 복제하여 꽃이라는 복사본을 만듭니다.

conda create -n flowers --clone snows

conda info --envs

를 통해 환경을 확인하세요. 이제 꽃, 토끼, 눈송이 등 환경 목록이 표시됩니다.

환경 삭제

flowers라는 이름의 환경을 원하지 않으면 다음과 같이 제거하십시오.

conda Remove -n flowers --all

flower라는 이름의 환경이 제거되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력하십시오:

conda info -e

flowers는 더 이상 환경 목록에 없으므로 삭제된 것으로 알고 있습니다.

conda Remove -h

3. Python 관리

conda의 Python 관리는 다른 패키지 관리와 유사하므로 여러 설치를 쉽게 관리하고 업그레이드할 수 있습니다.

Python 버전 확인

먼저 어떤 버전의 Python을 설치할 수 있는지 확인해 봅시다:

conda search --full --name python

conda search python을 사용하면 패키지에 "python"이 포함된 모든 이름을 볼 수 있습니다. 또는 --full --name 명령 옵션을 추가하여 "python"과 정확히 일치하는 패키지를 나열하세요.

다른 버전의 Python 설치

이제 프로그램을 컴파일하려면 python3이 필요하다고 가정하지만 업그레이드를 위해 python2.7을 덮어쓰고 싶지 않다면 snakes라는 환경을 만들고 활성화하면 됩니다. python3의 최신 버전을 설치하려면 다음 명령을 사용하세요.

conda create -n snakes python=3

·Linux, OS X: source activate snakes

·Windows: activate snakes

팁: 예를 들어 환경에 생생한 이름을 지정하세요. "Python3"은 합리적이지만 재미는 없습니다.

환경이 성공적으로 추가되었는지 확인하세요

snakes 환경이 설치되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력하세요.

conda info -e

conda는 환경 목록과 현재 활성 환경을 표시합니다. 괄호 안에 표시됩니다(뱀)

새 환경에서 Python 버전을 확인하세요

snakes 환경에서 python3이 실행되고 있는지 확인하세요.

python --version

다른 버전의 Python을 사용하세요

In 다른 버전의 Python을 사용하려면 환경을 전환하면 됩니다. 간단히 활성화하면 기본 2.7

·Linux, OS로 돌아가는 방법을 알아봅니다. Conda를 설치할 때 설치한 Python 버전을 실행합니다.

python --version

환경에서 로그아웃

Snowflake 환경에서 작업이 끝나면 환경에서 로그아웃하고 경로를 이전 상태로 변환하세요.

·Linux, OS X: source deactivate

·Windows: deactivate

4. 관리 팩

이제 패키지를 시연해 보겠습니다. 새 환경을 만들 때 일부 패키지(Astroid, Babel 및 일부 특정 버전의 Python)를 설치했습니다. 우리는 어떤 패키지를 설치했는지 확인하고, 어떤 패키지가 사용 가능한지 확인하고, 특정 패키지를 찾아 설치합니다. 다음으로 Anconda.org 저장소에서 일부 지정된 패키지를 찾아 설치하고, conda를 사용하여 pip가 달성할 수 있는 추가 설치를 완료하고 상용 패키지를 설치합니다.

환경의 패키지 및 해당 버전 목록 보기:

이 명령을 사용하여 환경에 설치된 Python 또는 기타 프로그램의 버전을 확인하거나 특정 패키지가 설치 또는 제거되었는지 확인합니다. 터미널 창에 다음을 입력하세요.

conda list

사용 가능한 패키지 목록을 보려면 conda 명령을 사용하세요.

Python 버전별로 분류된 conda로 설치할 수 있는 패키지 목록은 이 주소에서 얻을 수 있습니다. :

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

패키지 찾기

먼저 필요한 패키지가 conda를 통해 설치될 수 있는지 확인해 보겠습니다.

conda 검색 beautifulsoup4

이 패키지가 사용 가능함을 표시하므로 사용 가능하다는 것을 알 수 있습니다.

새 패키지 설치

이 Beautiful Soup 패키지를 현재 환경에 설치하겠습니다. 다음과 같이 conda 명령을 사용하세요.

conda install --name bunnies beautifulsoup4

팁: conda에 패키지 이름을 알려줘야 합니다. 설치하려는 환경(-n bunies) 그렇지 않으면 현재 환경에 설치됩니다.

이제 토끼 환경을 활성화하고 conda 목록을 사용하여 어떤 프로그램이 설치되어 있는지 확인하세요.

·Linux, OS 다음으로는 Anaconda.org 홈페이지에서 찾아보실 수 있습니다. Anaconda.org는 공개 및 비공개 패키지 저장소에 패키지 관리 서비스를 제공합니다. Anaconda.org는 지속적인 분석 제품입니다.

팁: Anaconda.org에서 다운로드할 때는 등록할 필요가 없습니다.

Anaconda.org에서 현재 환경으로 다운로드하려면 Anaconda.org를 특정 채널로 지정하고 패키지의 전체 경로를 입력해야 합니다.

브라우저에서 http://anaconda.org 웹사이트로 이동하세요. "bottleneck"이라는 패키지를 찾고 있으므로, 좌측 상단의 "Search Anaconda Cloud"라는 검색창에 "bottleneck"을 입력하고 검색 버튼을 클릭합니다.

Anaconda.org에는 12개 이상의 병목 현상 패키지 버전이 있지만 가장 많이 다운로드되는 버전을 원합니다. 따라서 다운로드 표시줄을 클릭하여 다운로드 볼륨별로 정렬할 수 있습니다. 패키지 이름을 클릭하면 가장 많이 다운로드된 패키지를 선택할 수 있습니다. Anaconda.org 세부 정보 페이지로 연결되어 다운로드할 특정 명령을 표시합니다.

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

다운로드한 패키지 확인

conda 목록

pip 명령을 통해 패키지 설치

conda를 통해 설치할 수 없거나 Anaconda.org에서 얻을 수 없는 패키지의 경우 일반적으로 pip("pip install packages"의 약어)를 사용하여 패키지를 설치할 수 있습니다.

팁: pip는 단순한 패키지 관리자이므로 환경을 관리할 수 없습니다. pip는 python을 conda처럼 패키지로 취급하지 않기 때문에 python을 업그레이드할 수도 없습니다. 그러나 conda가 설치할 수 없는 일부 패키지를 설치할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다(여기에서는 번역되지 않음). pip와 conda는 모두 Anaconda 또는 miniconda에 통합되어 있습니다. 프로그램을 배치하고 싶은 환경을 활성화한 후, pip를 통해 "See"라는 프로그램을 설치합니다.

·Linux, OS 상용 패키지

상용 패키지를 설치하는 과정은 다른 패키지를 설치할 때와 다릅니다. 예를 들어 Python 처리 속도를 높일 수 있는 최신 상용 패키지인 IOPro의 무료 평가판을 설치하고 제거해 보겠습니다.

conda install iopro

팁: 교육용을 제외하고 이 버전은 평가판 30일 후에 만료됩니다.

이제 conda 명령을 사용하든, Anaconda.org에서 다운로드하든, pip를 사용하여 설치하든, 오픈 소스든 상용이든 상관없이 conda를 사용하여 설치하려는 모든 패키지를 설치하고 검사할 수 있습니다.

5 원하는 경우 패키지, 환경 또는 conda

을 제거하세요. 하나 이상의 테스트 패키지, 환경 및 conda를 제거하여 이 테스트 튜토리얼을 마무리하겠습니다.

패키지 제거

상용 패키지 IOPro를 더 이상 사용하지 않기로 결정했다고 가정해 보겠습니다. 토끼 환경에서는 제거할 수 있습니다. ㅋㅋㅋ snakes 환경이 있으므로 다음 명령을 입력하십시오.

conda Remove -n snakes --all

환경이 제거되었는지 확인

snakes 환경이 제거되었는지 확인하려면 다음 명령을 입력하십시오.