本文将详细介绍 Mac 自带的 Python2.7 的位置, 以及通过 Homebrew 下载安装 Python3 的位置环境, 以及 pip3 的默认环境, 以及通过 virtualenv 和 virtualenvwrapper 来创建和管理自建 Python 虚拟环境. 如果你使用 Python 用以数据分析或机器学习, 建议下载 Anaconda 进行管理. 如果不使用 Anaconda, 那么本文将会很好...
new enviroment 就是新建个环境 existing interpreter 就是应用之前已经建立好的环境 ii)New environment using New environment using的选项中有:Virtualenv, Conda,Pipenv三项 Pipenv这项,我不太了解。 Conda这项: 直接在Anaconda\envs目录下建立enviroment 在Pycharm的Terminal界面,可以使用conda,也可以使用pip来安装包 ...
conda create --name <new_env_name> --clone <copied_env_name> 1. 注意: ①<copied_env_name>即为被复制/克隆环境名。环境名两边不加尖括号“<>”。 ②<new_env_name>即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。 ③conda create --name py2 --clone python2,即为克隆名为“python2...
conda create -n study python=3 2.切换到 study 环境 activate study六、包管理cmd conda list // 列出当前环境下已安装的包 conda remove -n study --all // 删除study环境及下属所有包 conda update requests // 更新requests第三方包七、环境管理cmd conda env list // 列出当前环境的所有包 conda env...
python --version 或者上面命令的等价命令: conda info -e 以及另外的查询环境命令: conda env list 输出: # conda environments: # base * d:\ProgramData\Anaconda3 Python 3.6.4 :: Anaconda, Inc. 创建和安装新的环境 命令: conda create --name python37 python=3.7 ...
conda create --name test python=3.6 激活某个环境(直接写环境名就行,conda可以直接找到) conda activate test 查看环境中的包(纯净环境连python都没有!!) conda list 查看所有环境列表 conda env list 安装/卸载包(conda同时会下载其依赖包) # 为当前环境安装requests包 ...
1. 查看Python环境 conda info --env可以看到所有python环境,前面有个‘*’的代表当前环境: 2.创建Python环境 conda create --name python35 python=3.5 代表创建一个python3.5的环境,我们把它命名为python35 安装成功后的消息: 现在我们再用conda info --env看看环境: ...
<new_env_name>即为复制之后新环境的名称。环境名两边不加尖括号“<>”。 如:conda create --name py2 --clone python2,即为克隆名为“python2”的环境,克隆后的新环境名为“py2”。此时,环境中将同时存在“python2”和“py2”环境,且两个环境的配置相同。 6. 删除环境 代码语言:javascript 代码运行次数...
再输入:conda create -n myenv numpy 检查一下 4.创建虚拟环境 运行conda info -e 命令看本地有哪些环境 4.1指定位置安装 下载python版本命令:conda create --name new python=3.8 pip里面是两个==,在conda是一个=;这句话的意思是创建一个名为new的3.8的conda环境 ...
创建新的Anaconda环境:与第1步类似,使用conda create -n 新环境名称 python=版本号命令。例如:conda create -n newenv python=3.7。 更新Anaconda环境:使用conda update -n 环境名称 -c 渠道名称 包名命令。例如:conda update -n myenv -c defaults numpy。文心快码能辅助您生成更新命令,确保环境始终处于最新状态...