Python中的虚拟环境 _数据科学

本文概述

Python中的虚拟环境
Pipenv
Anaconda
安装Anaconda for Python Virtual Environment Manager
Anaconda提示
Anaconda导航器
总结

Python中的虚拟环境了解虚拟环境及其两种不同的创建方式：Web开发人员和Anaconda发行版主要用于数据科学家, 其中虚拟环境是从” conda” 到” Anaconda Prompt” 创建的。它还具有从Anaconda Navigator创建的替代选项。
虚拟环境用于创建容器或隔离环境, 在该环境中为特定项目安装了与Python相关的依赖项。一个人可以使用其各种软件包来使用许多不同版本的Python。数据科学家倾向于使用Anaconda发行版, 该发行版附带了许多有用的预安装软件包, 易于安装和管理。使用Django, Flask和其他与Python相关的框架的Web开发人员可以将Pipenv用作其虚拟环境。
Pipenv Pipenv是为项目自动创建” virtualenv” 的一种新的流行方式。它创建一个Pipfile, 它有助于管理软件包, 并且可以轻松安装或删除。通过Pipenv, 可以将” pip” 和” virtualenv” 一起创建虚拟环境, Pipfile可以替代” requirement.txt” 。它根据给定的项目跟踪软件包的版本。
本教程使用Git Bash作为Windows操作系统中的终端。但是, 对于Mac用户, 可以使用Homebrew, 它是程序包管理工具, 同样, LinuxBrew也可以用于Linux用户。
让我们使用” mkdir project-name” 命令创建一个项目, 该命令代表将项目名称命名为” new-project” 的目录, 并使用” cd” 命令移至新创建的目录。

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Windows用户可以使用以下命令来安装” pipenv” 。
pip install pipenv
Linux / Mac用户在安装LinuxBrew之后, 可以使用以下命令来安装” pipenv” 。
brew install pipenv
为项目创建一个virtualenv
要为项目创建” virtualenv” , 请使用以下命令。
pipenv shell命令’ pipenv’ 与Pipfile并排创建了一个新的’ virtualenv’ 项目。

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安装/卸载项目所需的软件包
你将使用以下命令在虚拟环境中安装名为” requests” 和” flask” 的两个软件包。
pipenv install requests
pipenv install flask
安装两个软件包后, 可以看到以下更改。

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要卸载软件包, 请使用以下命令。
pipenv uninstall flask
退出虚拟环境
你可以使用以下命令停用当前环境。exit
Anaconda Anaconda是数据科学家和机器学习工程师使用的最受欢迎的平台。它由” Conda” 组成, 它有助于管理环境, 库和依赖项。
安装Anaconda for Python Virtual Environment Manager

Windows用户可以转到下面的教程来设置Anaconda发行版。
安装Anaconda Windows
Linux / Mac用户然后转到下面的教程来设置Anaconda发行版。
安装Anaconda Mac / Linux
使用4.6或更高版本的Anaconda版本。先前版本的命令略有变化。如果运行的是旧版本, 请使用以下命令进行更新。
conda update conda可以在创建虚拟环境中使用以下两种方法之一, 如下所示。
Anaconda Prompt-它是安装Anaconda发行版后提供的命令行工具。
Anaconda Navigator-它是一个图形用户界面, 可作为启动和管理Anaconda中的程序包的替代工具。
本教程使用Windows操作系统, 但可用于任何操作系统。 Anaconda命令中可能会有一些小的更改, 但是虚拟环境的整个创建过程是相同的。你可以在Mac / Linux中打开” 终端” 以达到以下结果。根据项目所需的要求, 以下指南在创建虚拟环境时会提供更多详细信息。
管理环境
Anaconda提示按下屏幕左下角的” Windows” 图标以打开” 搜索” 框。键入” Anaconda Prompt” , 然后按” Enter” 将其打开。使用conda来检查Anaconda是否已成功安装在系统中；可以看到以下变化。

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创建一个新的虚拟环境。
以下命令将’ -n’ 作为标志, 用于创建名称为’ env’ 且特定Python版本为’ 3.7’ 的新环境。conda create -n env python = 3.7
激活虚拟环境。
下面的命令激活虚拟环境, 该环境会更改括号中显示” env” 的提示。conda activate env

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安装所需的软件包。
例如, 安装了” numpy” 软件包, 其中” env” 是特定的虚拟环境。
conda install -n env numpy
OR
同样, Python Package Manager可以用来安装’ numpy’ 。 pip install numpy

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列出虚拟环境中所有已安装的软件包。
以下命令可以列出特定于虚拟环境的软件包。conda list

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列出所有创建的虚拟环境。
以下命令将列出创建的所有环境。 conda env list

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停用虚拟环境。
以下命令将停用当前环境” env” , 并将其更改为” base” 。conda deactivate
删除虚拟环境。
以下命令可同时删除” myenv” 虚拟环境及其所有软件包。 conda env remove -n myenv

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正如在用” conda env list” 列出后看到的那样, 仅显示了两个虚拟环境。

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Anaconda导航器按下屏幕左下角的” Windows” 图标以打开” 搜索” 框。键入” Anaconda Navigator” , 然后按” Enter” 将其打开。
移至显示两个虚拟环境的” 环境” 。 ” base” 是默认设置, 而” env” 是先前创建的虚拟环境。

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单击” 创建” 并填写所需的信息, 如下所示, 以创建一个名为” new-env” 的新虚拟环境。

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移至” new-env” 并选择” 全部” 以安装所需的软件包, 即本例中的numpy。

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在主目录中选择” new-env” , 这样启动应用程序将特定于该特定虚拟环境。

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总结恭喜你完成了本教程！
你已经通过Pipenv和Anaconda成功了解了虚拟环境和创建方法。
你可以查看Anaconda在srcmini平台上创建的以下课程以了解更多信息：
conda(Conda), 用于构建和分发
conda精华
参考文献：
【Python中的虚拟环境】安装pipenv