Anaconda使用
也是一个虚拟环境管理工具,anaconda在virtualenv基础上,提取了公共代码保存到一个公共目录,独立代码才会分离开来。
# 查看当前Anaconda的系统配置信息 conda info # 列出当前系统中所有虚拟环境,环境列表左边*号表示当前所在环境 conda env list # 也可以使用 conda info -e # 新建虚拟环境 # -n <虚拟环境名称> 或者 --name <虚拟环境名称> # 表示设置当前虚拟环境的名称 # python=<python版本号> # 表示设置当前虚拟环境的python版本,如果本地没有会自动下载安装 # <包名>==<版本号> # 表示创建虚拟环境时同时安装一个或多个指定第三方包 # 可指定版本号,如果不指定版本,则安装当前python环境能支持的最新版本的包 # 注意: # 指定包的版本时,有可能会因为没有这个版本或当前python环境不支持当前版本而导致虚拟环境创建失败。 # 所以,建议指定包版本时,尽量使用*号表示小版本,例如:django==1.* conda create -n <虚拟环境名称> python=<python版本号> <包名1>==<版本号> <包名2> ... <包名n> # 例如: conda create -n python27 python=2.7 conda create -n python36 python=3.6 pymongo conda create -n mofang python=3.8 flask celery conda create -n renran python=3.6 django==2.2.0 pymysql # 克隆虚拟环境 conda create -n <新的虚拟环境名称> --clone <旧的虚拟环境名称> # 进入/切换到指定名称的虚拟环境,如果不带任何参数,则默认回到全局环境base中。 conda activate <虚拟环境名称> # 退出当前虚拟环境 conda deactivate # 给指定虚拟环境安装/或者更新一个或多个指定包 # 当然也可以在进入虚拟环境以后,通过pip install <包名> 来完成安装工作 conda install -n <虚拟环境名称> <包名1>==<版本号> <包名2> ... <包名n> # 给指定虚拟环境卸载一个或多个指定包 # 当然也可以在进入虚拟环境以后,通过pip uninstall <包名> 来完成卸载工作 conda remove -n <虚拟环境名称> <包名1>==<版本号> <包名2> ... <包名n> # 删除指定虚拟环境 conda remove -n <虚拟环境名称> --all # 导出当前虚拟环境的Anaconda包信息到环境配置文件environment.yaml中 conda env export > environment.yaml # 根据环境配置文件environment.yaml的包信息来创建新的虚拟环境 conda env create -f environment.yaml # 查看conda版本 conda -V # 更新Anaconda的版本,这里可以先执行conda update,系统会自动提示完整并正确的命令 conda update --prefix <anaconda安装目录> anaconda ### 以下命令,和Anaconda没半毛钱关系,和项目部署/迁移有关。 # 查看当前虚拟环境中已经安装的包 pip freeze # 这里列出的是我们手动安装的包 pip list # 这里列出的不仅有我们手动安装的包,还有虚拟环境运行的依赖包 # 导出当前虚拟环境中的所有包并记录到requirements.txt文件中 pip freeze > ./requirements.txt # 往当前虚拟环境中导入requirements.txt文件中记录的所有包。 pip install -r requirements.txt