文章目录
- 1、Conda
- 1.1、基本介绍
- 1.2、conda安装
- 1.3、conda常用命令
- 1.3.1、基本命令
- 1.3.2、环境管理
- 2、Jupyterlab
- 2.1、基本介绍
- 2.2、安装使用
- 3、pycharm中使用conda
1、Conda
1.1、基本介绍
- Conda 是一个开源的包管理和环境管理工具,适用于 Python 及其他编程语言。它允许用户轻松安装、更新和卸载软件包,并支持创建独立的虚拟环境,以避免依赖冲突
- Conda 通过 Anaconda 或 Miniconda 发行版分发,
- Anaconda 包含大量预装的科学计算和数据分析包,
- 而 Miniconda 则是轻量版,仅包含核心功能。
- Conda 的优势在于跨平台支持(Windows、macOS、Linux)、强大的依赖解析能力以及对非 Python 包的管理。它广泛应用于数据科学、机器学习和科研领域,简化了复杂项目的环境配置。
1.2、conda安装
-
去链接: conda官网下载Anaconda 或者 miniconda
-
安装
# 当命令行显示(base)即安装成功
./Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.sh
1.3、conda常用命令
1.3.1、基本命令
conda -help # 查看帮助
conda info # 查看conda 信息
conda -version # 查看 conda 版本
conda update conda # 更新Conda(慎用)
conda clean –all # 清理不再需要的包
conda <指令> -help # 查看某一个指令的详细帮助
conda config -show # 查看 conda 的环境配置
conda clean -p # 清理没有用,没有安装的包
conda clean -t # 清理 tarball
conda clean -all # 清理所有包和 conda 的缓存文件
1.3.2、环境管理
- 创建conda环境
conda create -name <env_name> python=<version> [package_name1]
[package_name2] [ .]
# 样例 创建一个名为 learn 的环境,python 版本为3.10
conda create -name learn python=3.10 # -name 可以简写为 -n
- 切换conda环境:
# 语法
conda activate env_name# 样例 切换到 learn 环境
conda activate learn
- 退出环境
# 退出当前环境
conda deactivate
- 查看所有conda环境
# 查看当前电脑上所有的conda环境
conda env list
- 删除某个 Conda 环境
# 语法
conda remove -name <env_name> -all
# 样例
conda remove -name learn -all
- 克隆环境
# 语法
conda create -name <new_evn_name> -clone <old_env_name>
# 样例
conda create -name myclone -clone myenv
2、Jupyterlab
2.1、基本介绍
JupyterLab 是一个开源的交互式开发环境,适用于数据科学和科研,支持 Jupyter Notebook 的扩展。它提供灵活的界面,可同时编辑代码、运行 Notebook、查看数据可视化及 Markdown 文件。JupyterLab 支持多种编程语言(如 Python、R、Julia),并允许用户通过插件扩展功能。它的模块化设计便于定制工作流,适用于代码开发、教学和研究演示。JupyterLab 可通过浏览器运行,支持实时协作,是数据分析和机器学习的理想工具。
2.2、安装使用
- 安装
pip3 install jupyterlab
- 启动jupyterlab (一般是vscode或者pycharm中编辑)
jupyter lab
3、pycharm中使用conda
- 创建conda虚拟环境
conda create -n learn-demo python=3.10
# 使用conda虚拟环境
conda activate learn-demo
- 安装jupyterlab
pip3 install jupyterlab
- 打开pycharm,新建项目
- 新建jupyterlab文件
- 编辑文本,加code