从上面备份的安装包的列表文件恢复所有包 #dpkg –set-selections < ~/somefile sudo dselect 清理旧版本的软件缓存 #sudo apt-get autoclean 清理所有软件缓存 #sudo apt-get clean 删除系统不再使用的孤立软件 #sudo apt-get autoremove 查看包在服务器上面的地址 #apt-get -qq –print-uris install ssh | ...
运行以下命令: condainstallpython=3.9 1. 这将在当前激活的虚拟环境中安装Python 3.9版本。 步骤5 - 验证新安装的Python版本 在安装完新的Python版本后,我们需要验证它是否成功。运行以下命令: python--version 1. 这将显示当前激活的虚拟环境中的Python版本号,确保它与我们安装的版本一致。 步骤6 - 设置新安装的...
Python 环境管理的价值在于将同一个 Python 版本的不同需求分开,比如:项目 A 和 项目 B 都需要 Python 3.10.11 这个版本,都用到了 requests 包,但是项目 A 需要 requests 2.1,而项目 B 需要 requests 2.2。 通常情况下,同一个 Python 版本是不可能既安装 requests 2.1 又安装 requests 2.2 的,如果没有 Pyt...
conda install "pandas[version='1.0.4 |1.1.1']"#安装pandas 1.0.4版或者1.1.1版 指定范围内中版本包安装 conda install "PACKAGE_NAME>1.0.4,<1.1.1" conda install "pandas>1.0.4,<1.1.1"#安装版本处于1.0.4到1.1.1之间的pandas 包安装跳过【y/n】 conda config --set always_yes yes默认...
conda config --set show_channel_urls yes Conda环境 在Conda下最重要的就是环境的管理,否则默认的情况下的安装都是基于默认环境的,默认环境的名字为root。如果我们要用到其他环境的python。需要自己创建。 #查看当前存在的环境 conda info --envs # 创建一个名为python34的环境,指定Python版本是3.4(不用管3.4...
Enable site-packagesforthe virtualenv.[envvar:PIPENV_SITE_PACKAGES]--pythonTEXTSpecify which versionofPython virtualenv should use.--three/--two Use Python3/2when creating virtualenv.--clear Clearscaches(pipenv,pip).[envvar:PIPENV_CLEAR]-v,--verbose Verbose mode.--pypi-mirrorTEXTSpecify a PyPI mi...
conda --version 查询conda版本 conda -h 查询conda的命令使用 3、创建python虚拟环境。 使用conda create -n your_env_name python=X.X (2.7、3.6等)命令创建python版本为X.X、名字为your_env_name的虚拟环境。your_env_name文件可以在Anaconda安装目录envs文件下找到。
Conda:使用 Python + Nginx 搭建镜像源 PyPI 选择搭建缓存源的原因是 Pypi 的完整库体积过大(目前已经有 16TB,详见 https://pypi.org/stats/),全部镜像一遍成本过高,且平时根本用不到所有软件包,所以选择搭建缓存源。如果你恰好财力雄厚,也可以选择搭建镜像源,可使用 bandersnatch 进行同步(TUNA 就是用的这个程序...
glxinfo|grep"OpenGL version" 安装Miniconda 和 CUDA(含Python&Jupyterlab) 除了VNC 常用的 Conda、CUDA 和 Jupyterlab 也给大家整理了安装脚本,内容如下。 首先使用 vim 创建一个,并粘贴下面脚本内容,然后使用 bash 指令运行即可。 #!/bin/bash set-e ...
conda --version 更新conda conda update conda 查看conda环境详细信息 conda info 虚拟环境管理 查看当前有哪些虚拟环境 conda env list 或者使用如下命令: conda info --envs 创建一个新的虚拟环境 conda create --name jupyter_venv python=3.8 其中,通过-n或--name来自定义的环境名称,如:jupyter_venv;同时,...