python下 conda/pip 命令手册

0、说明：

对于tensorflow配合keras使用，因为linux服务器没有root权限，所以目前最高可用版本是  1.6.0，否则就会报错某些 so找不到

conda install -n xujiandeeplearning tensorflow==1.6.0

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说明：conda两个概念 环境envs，每个环境下可以安装packages，所以是有两个概念 env 和 package

而且conda可以同时安装python环境，所以执行conda命令之前不一定非得要有python环境的

1、首先是安装

bash ./Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

#conda设置源
# 添加Anaconda的TUNA镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# TUNA的help中镜像地址加有引号，需要去掉

2、需要首先创建环境 env，然后在环境下创建 package

#列举出所有环境

conda info -e查看已安装的环境，当前被激活的环境会显示有一个星号或者括号。

 

#创建一个环境（注意这里制定了python=3.6,这个指定可以同时安装python，所以执行这个命令前不需要有python3.6环境的）

conda create --name xujiandeeplearning python=3.6

# 删除一个已有的环境
conda remove --name xujiandeeplearning --all

 

#进入环境env
activate xujiandeeplearning # for Windows
source activate xujiandeeplearning # for Linux & Mac

#离开环境

deactivate xujiandeeplearning # for Windows
source deactivate xujiandeeplearning # for Linux & Mac

 

用户安装的不同python环境都会被放在目录C:\Users\username\Anaconda3\envs下，

#查看某个package的所有可用版本：

anaconda search -t conda ***

# 查看当前环境下已安装的包
conda list
# 查看某个指定环境的已安装包
conda list -n python34
# 查找package信息
conda search numpy
# 安装package
conda install -n xujiandeeplearning numpy
# 更新package
conda update -n xujiandeeplearning numpy
# 删除package
conda remove -n xujiandeeplearning  numpy

3、配置好了环境如何在pycharm使用？注意图中的Location是一个空目录，venv前的目录是工程目录；

这里主要是配置 Base interpreter这个选项，是在你的env目录下的环境 tensorflow下的 python.ext 注意这个配置挺重要的

 

4、如果离线下载，需要添加参数

conda install --offline **

5、 在某些特殊环境（不能上网）需要将本地包打入一个离线宝，在非密环境使用（pip download）

　　>>首先查看本工程依赖哪些 python 包？该过程会生成本工程依赖的 requirements.txt

　　　　pipreqs --encoding=utf8 .    #其中. 表示当前目录

　　>> 然后利用 pip download 下载依赖包

　　　　pip download -d 离线下载目录 -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com 

　　>>下载以后安装过程

　　　　sudo pip3 install -r  requirement.txt --no-index --find-links 离线下载目录