Anaconda虚拟环境安装Python库与Spyder

简介: 本文介绍在Anaconda中,为Python的虚拟环境安装第三方库与Spyder等配套软件的方法~

  本文介绍在Anaconda中,为Python的虚拟环境安装第三方库Spyder配套软件的方法。

  在文章Anaconda使用Python虚拟环境的方法https://developer.aliyun.com/article/1182181)中,我们介绍了在Anaconda环境下,创建、使用与删除Python虚拟环境的方法;而创建虚拟环境后,就需要在对应的环境内配置各类软件,本文就对这些操作加以介绍。

1 软件安装

  这里我们就以Spyder软件的安装为例来介绍。首先,我们需要打开“Anaconda Prompt (anaconda3)”,通过conda activate语句进入虚拟环境;例如,我这里就进入一个名为py36的虚拟环境,如下图第一句代码所示。

  随后,我们输入如下的代码,准备Spyder软件的下载。

conda install spyder
AI 代码解读

  运行代码,如下图所示。

  这里需要注意,如果我们在上图中“Solving environment”环节卡的比较久,多数是由于conda官方的服务器在国外、从而出现网络连接问题导致的,因此我们可以通过换源的方式来解决这一问题。关于换源的具体原理与方式网上有很多介绍,我们这里就直接进行具体操作方法的介绍。

  首先,我们输入如下的代码,查看当前conda下载各类文件、数据时的途径。

conda config --show channels
AI 代码解读

  运行代码,如下图所示。其中,defaults表明我们目前conda下载各类文件、数据等都是通过默认的途径(也就是那个在国外的服务器)来实现的,因此确实会比较卡。

  所以,我们输入如下的代码,从而将这个默认的途径修改为中国科学技术大学提供的一个镜像。

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
AI 代码解读

  运行代码,这里我忘记截图了,就不再展示结果的截图;但是此时我们再通过前述conda config --show channels语句查看conda下载的途径,可以看到其中排在第一位的已经是我们前面添加的中国科学技术大学的镜像了;如下图所示。

  随后,我们再通过前述conda install spyder语句进行Spyder软件的下载;此时就会快很多了。待Spyder软件下载完毕,会出现如下图所示的界面。

  此时,我们在开始菜单的Anaconda列表中,就可以看到py36环境下,已经下载好了Spyder软件;不仅如此,当前虚拟环境下配套的其他软件或环境,比如Jupyter QTConsole等,也一同配置完毕。

  当然,因为我这里py36这个虚拟环境的Python版本是3.6的,所以配套下载的Spyder等软件也是比较早的版本;对于这一情况,如果大家介意的话,可以通过conda update spyder等类似的语句升级Spyder或其他软件。

2 第三方库安装

  接下来,我们介绍在虚拟环境中配置第三方库的方法。同样的,我们首先进入对应的虚拟环境,并通过conda install语句下载所需的库即可。

  例如,如果我们需要配置GDAL库,那么就输入如下的代码。

conda install gdal
AI 代码解读

  运行代码,如下图所示。

  具体流程和在Anaconda默认的base环境中一致,还是确认需要更新、下载哪些库,并通过输入y来确认是否开始安装,如下图所示。

  配置完毕后,我们就可以在当前虚拟环境下使用相关的第三方库了。例如,我们可以打开本文第一部分下载好的py36虚拟环境下的Spyder软件,然后运行与GDAL库有关的代码。

  至此,大功告成。

目录
打赏
0
1
1
0
116
分享
相关文章
Python图像处理实用指南:PIL库的多样化应用
本文介绍Python中PIL库在图像处理中的多样化应用,涵盖裁剪、调整大小、旋转、模糊、锐化、亮度和对比度调整、翻转、压缩及添加滤镜等操作。通过具体代码示例,展示如何轻松实现这些功能,帮助读者掌握高效图像处理技术,适用于图片美化、数据分析及机器学习等领域。
65 20
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
86 31
【03】做一个精美的打飞机小游戏,规划游戏项目目录-分门别类所有的资源-库-类-逻辑-打包为可玩的exe-练习python打包为可执行exe-优雅草卓伊凡-持续更新-分享源代码和游戏包供游玩-1.0.2版本
【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
PyCharm是由JetBrains开发的Python集成开发环境(IDE),专为Python开发者设计,支持Web开发、调试、语法高亮、项目管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试和版本控制等功能。它有专业版、教育版和社区版三个版本,其中社区版免费且适合个人和小型团队使用,包含基本的Python开发功能。安装PyCharm前需先安装Python解释器,并配置环境变量。通过简单的步骤即可在PyCharm中创建并运行Python项目,如输出“Hello World”。
153 12
【新手必看】PyCharm2025 免费下载安装配置教程+Python环境搭建、图文并茂全副武装学起来才嗖嗖的快,绝对最详细!
python安装、vscode安装、conda安装:一文搞定Python的开发环境(史上最全)
尼恩架构团队推出了一系列《LLM大模型学习圣经》PDF,旨在帮助读者深入理解并掌握大型语言模型(LLM)及其相关技术。该系列包括Python基础、Transformer架构、LangChain框架、RAG架构及LLM智能体等内容,覆盖从理论到实践的各个方面。此外,尼恩还提供了配套视频教程,计划于2025年5月前发布,助力更多人成为大模型应用架构师,冲击年薪百万目标。
使用 pipx 安装并执行 Python 应用程序 (1)
使用 pipx 安装并执行 Python 应用程序 (1)
43 0
使用 pipx 安装并执行 Python 应用程序 (1)
轻松搞定在Python中构建虚拟环境
本教程教你如何使用业界公认的最佳实践,创建一个完全工作的Python开发环境。虚拟环境通过隔离依赖项,避免项目间的冲突,并允许你轻松管理包版本。我们将使用Python 3的内置`venv`模块来创建和激活虚拟环境,确保不同项目能独立运行,不会相互干扰。此外,还将介绍如何检查Python版本、激活和停用虚拟环境,以及使用`requirements.txt`文件共享依赖项。 通过本教程,你将学会: - 创建和管理虚拟环境 - 避免依赖性冲突 - 部署Python应用到服务器 适合新手和希望提升开发环境管理能力的开发者。
Linux 安装python3.7.6
本教程介绍在Linux系统上安装Python 3.7.6的步骤。首先使用`yum`安装依赖环境,包括zlib、openssl等开发库。接着通过`wget`下载Python 3.7.6源码包并解压。创建目标文件夹`/usr/local/python3`后,进入解压目录执行配置、编译和安装命令。最后设置软链接,使`python3`和`pip3`命令生效。
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
40 0
python已经安装有其他用途如何用hbuilerx配置环境-附带实例demo-python开发入门之hbuilderx编译器如何配置python环境—hbuilderx配置python环境优雅草央千澈
Python3虚拟环境venv
`venv` 是 Python 的虚拟环境工具,用于为不同项目创建独立的运行环境,避免依赖冲突。通过 `python3 -m venv` 命令创建虚拟环境,并使用 `source bin/activate` 激活。激活后,所有 Python 包将安装在该环境中,不影响系统全局环境。退出环境使用 `deactivate` 命令。每个虚拟环境拥有独立的包集合,确保项目间的隔离性。删除虚拟环境只需删除其目录即可。
81 34
|
1月前
|
探索Python虚拟环境:virtualenv、venv与pipenv比较
在Python开发中,有效的环境管理至关重要。virtualenv、venv和pipenv是常用的虚拟环境管理工具。virtualenv支持Python 2.7+和3.3+,可创建独立环境;venv为Python 3.3+内置库,简单轻量但功能有限;pipenv则结合了包管理和虚拟环境管理,生成Pipfile.lock确保依赖确定性和安全性,推荐作为首选工具。