miniconda使用体验

简介: ## 简介miniconda是什么呢? 这里简单用一个公式来说明 miniconda = virtualenv + pyenv + pypi源通过miniconda可以实现创建隔离的python包环境,下载特定的python包版本,使用conda源上编译好的whl包。可以说一应俱全。## 安装miniconda在Mac可以直接用Brew安装,一行命令 `brew install mini

简介

miniconda是什么呢? 这里简单用一个公式来说明 miniconda = virtualenv + pyenv + pypi源
通过miniconda可以实现创建隔离的python包环境,下载特定的python包版本,使用conda源上编译好的whl包。可以说一应俱全。

安装

miniconda在Mac可以直接用Brew安装,一行命令 brew install miniconda
如果没有安装brew,可以直接下载专门的sh,然后命令行 bash Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.sh 来实现安装,也很方便。

sh脚本其实是一个自解压安装包,脚本有50M左右。

使用

安装完之后,重新打开Terminal就可以使用了。
安装完之后最明显的特定就是, 命令提示符PS1前面多了一个 (base) 这个代表conda当前使用的环境。
conda可以有多个环境,使用命令可以快速创建出来一个,比如用下面这个命令创建出一个python3.4的环境

$ conda create python=3.4 --name py34
Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json):
The following NEW packages will be INSTALLED:

  ca-certificates    conda-forge/osx-64::ca-certificates-2021.10.8-h033912b_0
  certifi            conda-forge/osx-64::certifi-2017.1.23-py34_0
  libzlib            conda-forge/osx-64::libzlib-1.2.11-h9173be1_1013
  ncurses            conda-forge/osx-64::ncurses-5.9-10
  openssl            conda-forge/osx-64::openssl-1.0.2u-h0b31af3_0
  pip                conda-forge/noarch::pip-20.3.4-pyhd8ed1ab_0
  python             conda-forge/osx-64::python-3.4.5-2
  readline           conda-forge/osx-64::readline-6.2-0
  setuptools         conda-forge/osx-64::setuptools-32.3.1-py34_0
  sqlite             conda-forge/osx-64::sqlite-3.13.0-1
  tk                 conda-forge/osx-64::tk-8.5.19-2
  wheel              conda-forge/noarch::wheel-0.37.1-pyhd8ed1ab_0
  xz                 conda-forge/osx-64::xz-5.2.5-haf1e3a3_1
  zlib               conda-forge/osx-64::zlib-1.2.11-h9173be1_1013

 Proceed ([y]/n)? y

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate py34
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

然后使用命令 conda activate py36 就激活了环境。
使用which pip3 可以看到pip3的路径 /opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/envs/py36/bin/pip3
然后pip3 install requests 就安装到了该该python对应的lib目录下。

其他常用命令

# list current envs
conda info --envs

# 创建新的环境
conda create -n bunnies python=3.4 astroid

# 激活环境
conda activate snowflakes

#    退出环境
conda deactivate

# 复制环境
conda create -n flowers --clone snowflakes

# 删除环境
conda remove -n flowers --all

Cheetsheet https://kapeli.com/cheat_sheets/Conda.docset/Contents/Resources/Documents/index

原理小讲

# 在bash中使用 type conda 可以查看conda到底是啥。
conda ()
{
    \local cmd="${1-__missing__}";
    case "$cmd" in
        activate | deactivate)
            __conda_activate "$@"
        ;;
        install | update | upgrade | remove | uninstall)
            __conda_exe "$@" || \return;
            __conda_reactivate
        ;;
        *)
            __conda_exe "$@"
        ;;
    esac
}

这里可以看到conda实际上对应一个函数,通过函数就可以调整PATH变量,进而改变我们使用的Python。也可以通过修改PS1变量修改命令提示符。

总结

写的不是很多,欢迎拍砖

相关文章
在markdown中添加视频的两种方法
markdown浏览器中如何添加视频呢?两种方式
|
数据采集 机器学习/深度学习 存储
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
【机器学习】数据清洗——基于Numpy库的方法删除重复点
892 1
|
存储 JSON Apache
Litefuse 开源发布:一行命令部署 Agent 可观测与评估平台,单机版比 Langfuse 快 5.5 倍
*Litefuse 正式开源,并推出轻量的单机单进程版本。开发者只需一行命令,即可在约 25 秒内完成 Litefuse 的下载、安装和部署,快速搭建 Agent 可观测、Trace 分析与效果评估平台。
245 0
|
9月前
|
机器学习/深度学习 数据安全/隐私保护 iOS开发
Mac安装Miniconda完整指南(从零开始配置Python环境)
本教程详细介绍如何在Mac上从零安装Miniconda,配置Python环境。涵盖下载、安装、验证及常用Conda命令,帮助用户轻松搭建数据科学开发环境,适合新手快速上手。
|
7月前
|
人工智能 机器人 API
阿里云/本地部署 OpenClaw 多 Agent协同工作指南:单频道/多应用/群聊模式+大模型接入、子Agent配置与避坑大全
在AI辅助工作日益普及的今天,很多人误以为“超级个体”只需要一个主Agent就能完成所有任务。但真实场景中,营销、产品、开发、内容、研究等不同职能,需要专业化分工才能稳定输出高质量结果。OpenClaw提供了完整的多智能体协作能力,支持三种主流协作架构,可实现Agent之间调度、协作、产出最终方案,真正做到**一人管理一支AI团队**。
1345 7
|
人工智能 搜索推荐 小程序
AI题库考试系统
本平台融合AI智能技术,打造高效课程试题库,支持PC、手机在线刷题,提供智能出题、自动解析、错题回顾、背题模式等功能,覆盖章节练习、笔记收藏、多端同步,助力学员精准提分,全面提升学习效率。
|
存储 人工智能 人机交互
PC Agent:开源 AI 电脑智能体,自动收集人机交互数据,模拟认知过程实现办公自动化
PC Agent 是上海交通大学与 GAIR 实验室联合推出的智能 AI 系统,能够模拟人类认知过程,自动化执行复杂的数字任务,如组织研究材料、起草报告等,展现了卓越的数据效率和实际应用潜力。
2837 1
PC Agent:开源 AI 电脑智能体,自动收集人机交互数据,模拟认知过程实现办公自动化
|
数据采集 存储 自然语言处理
快速构建企业智能门户,销售额倍增,人才触手可及 - 爬虫 + RAG + LLM
本文介绍了一款基于大模型的智能企业门户接待系统,旨在通过先进的AI技术,实现企业网站信息的自动化处理与响应,提高客户支持、产品推荐和人才招聘的效率。系统利用爬虫技术自动提取公司官网信息,结合语音识别、大模型生成等技术,支持语音和文本输入,通过RAG(检索增强生成)方式生成精准回答,并支持语音播报,提供类似真人的接待体验。项目涵盖了环境准备、数据构建、代码实现、测试调优、部署等多个阶段,详细记录了开发过程中遇到的问题及解决方案,展示了系统在咨询公司信息、产品询问及招聘岗位咨询等场景下的应用潜力。未来计划在数据类型支持、会话记忆、并发处理、语音合成等方面进一步优化,以提升用户体验和服务质量。
598 0
|
Rust 安全 图形学
Rust图形革新:2D与3D编程的全新体验,它能否颠覆传统?
【8月更文挑战第31天】随着Rust语言的日益成熟,其在图形编程领域的应用逐渐增多。本文将探讨Rust在图形编程中的表现,从2D扩展至3D。通过使用`pixman`库处理2D图形,以及借助`naga`库实现3D渲染,展示了Rust在图形编程中的潜力。尽管与C++相比,Rust的生态仍在发展中,但其安全性与性能使其成为图形编程的重要工具之一,值得开发者关注和学习。
775 0
|
存储 监控 安全
云服务的稳定性如何衡量?
【4月更文挑战第29天】云服务的稳定性如何衡量?
1764 3

热门文章

最新文章