Python 环境搭建之 conda

简介: 本文介绍了Python项目管理工具Conda的两种版本——Anaconda和Miniconda的安装方法及环境使用,特别针对MacOS系统。Anaconda为全量版,适合新手;Miniconda则为轻量级版本,适合有经验的开发者。文中还提供了具体的安装命令和路径说明,帮助用户顺利完成安装并验证安装结果。

背景介绍

Conda 全程是叫 Anaconda,是目前最主流的 Python 项目管理工具,它提供两个方案供选择:Anaconda 和 miniconda;前者是全量版本,包含了所有主流的 Python 开发库,体积较大(4个多G)非常适合新手一键入门,免去各种麻烦。 后者是轻量版本,只包含了一些最常见的 Python 开发库,只有不到 300 M,适合有一定经验的开发者。

这篇文章简单介绍一下这两者的安装(MacOS)及环境使用。

根据需要,安装其中一个:

代码解读

复制代码

brew install miniconda
brew install anaconda

安装后,可执行文件会在

miniconda

bash

代码解读

复制代码

 /opt/homebrew/bin/conda

anaconda3

bash

代码解读

复制代码

/opt/homebrew/anaconda3/bin/conda

经过对比,我们会发现,anaconda3/bin/ 目录下有大量的相关工具,而 miniconda 只会安装一个  /opt/homebrew/bin/conda

最后要注意的是,/opt/homebrew/bin/conda 是软链,真正的可执行文件在 Caskroom 目录下,如下:

bash

代码解读

复制代码

/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin/

当我们安装好 miniconda 之后,我们可以执行下列命令验证一下:

css

代码解读

复制代码

conda --version

现在,我们在系统中就可以查看 python 信息了,比如:

代码解读

复制代码

python -V


原文地址:https://juejin.cn/post/7423618547362119731

相关文章
|
17天前
|
Java 编译器 Go
Python学习笔记--- day01计算机基础和环境搭建(一)
Python学习笔记--- day01计算机基础和环境搭建(一)
33 2
|
17天前
|
程序员 编译器 Python
Python学习笔记--- day01计算机基础和环境搭建(二)
Python学习笔记--- day01计算机基础和环境搭建(二)
29 1
|
7天前
|
机器学习/深度学习 缓存 Linux
python环境学习:pip介绍,pip 和 conda的区别和联系。哪个更好使用?pip创建虚拟环境并解释venv模块,pip的常用命令,conda的常用命令。
本文介绍了Python的包管理工具pip和环境管理器conda的区别与联系。pip主要用于安装和管理Python包,而conda不仅管理Python包,还能管理其他语言的包,并提供强大的环境管理功能。文章还讨论了pip创建虚拟环境的方法,以及pip和conda的常用命令。作者推荐使用conda安装科学计算和数据分析包,而pip则用于安装无法通过conda获取的包。
24 0
|
29天前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Python
opencv环境搭建-python
本文介绍了如何在Python环境中安装OpenCV库及其相关扩展库,包括numpy和matplotlib,并提供了基础的图像读取和显示代码示例,同时强调了使用Python虚拟环境的重要性和基本操作。
|
1月前
|
Python
Python软件包及环境管理器conda实战篇
详细介绍了如何使用conda进行Python软件包管理及环境管理,包括查看、安装、卸载软件包,切换源,管理不同版本的Python环境,以及解决使用过程中可能遇到的错误。
96 2
Python软件包及环境管理器conda实战篇
|
2月前
|
数据可视化 安全 数据挖掘
streamlit (python构建web)之环境搭建
在微信订阅号中发现了一篇关于Streamlit的文章,激发了我的兴趣。Streamlit是一款专为数据科学家设计的开源Python库,能迅速将数据分析脚本转变为功能完备的Web应用。它简化了开发流程,支持轻松添加交互组件及动态展示图表、图像等,非常适合开发安全扫描工具。Streamlit基于Jupyter Notebook原理,通过Python脚本创建可视化和交互式的Web应用,易于部署分享。安装方法多样,可通过`pip install streamlit`快速安装,或通过Anaconda环境管理依赖。启动示例应用只需运行简单命令,即可体验自带的动画、绘图和数据展示等功能。
streamlit (python构建web)之环境搭建
|
2月前
|
C++ Python
VS Code 搭建 Python 环境 Conda管理
VS Code 搭建 Python 环境 Conda管理
44 2
|
2月前
|
算法 数据可视化 定位技术
QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
QGIS+Conda+jupyter玩转Python GIS
|
2月前
|
Java 缓存 数据库连接
揭秘!Struts 2性能翻倍的秘诀:不可思议的优化技巧大公开
【8月更文挑战第31天】《Struts 2性能优化技巧》介绍了提升Struts 2 Web应用响应速度的关键策略,包括减少配置开销、优化Action处理、合理使用拦截器、精简标签库使用、改进数据访问方式、利用缓存机制以及浏览器与网络层面的优化。通过实施这些技巧,如懒加载配置、异步请求处理、高效数据库连接管理和启用GZIP压缩等,可显著提高应用性能,为用户提供更快的体验。性能优化需根据实际场景持续调整。
61 0
|
2月前
|
JSON API 数据库
探索FastAPI:不仅仅是一个Python Web框架,更是助力开发者高效构建现代化RESTful API服务的神器——从环境搭建到CRUD应用实战全面解析
【8月更文挑战第31天】FastAPI 是一个基于 Python 3.6+ 类型提示标准的现代 Web 框架,以其高性能、易用性和现代化设计而备受青睐。本文通过示例介绍了 FastAPI 的优势及其在构建高效 Web 应用中的强大功能。首先,通过安装 FastAPI 和 Uvicorn 并创建简单的“Hello, World!”应用入门;接着展示了如何处理路径参数和查询参数,并利用类型提示进行数据验证和转换。
62 0