Rumah pembangunan bahagian belakang Tutorial Python Menyediakan Persekitaran Conda untuk Projek Python Anda - 1

Menyediakan Persekitaran Conda untuk Projek Python Anda - 1

Dec 18, 2024 pm 01:42 PM

Setting Up a Conda Environment for Your Python Projects - 1

Menyediakan Projek Python dengan Conda dan requirements.txt

Apabila bekerja pada projek Python, adalah penting untuk mencipta persekitaran terpencil untuk mengurus kebergantungan dan mengelakkan konflik. Panduan ini akan membantu anda memasang Anaconda, membetulkan isu biasa dan menyediakan persekitaran maya untuk projek anda.


1. Pasang Anaconda (dalam Terminal Root)

a) Pasang Anaconda dengan mengikuti panduan ini. Pastikan anda telah menambahkan Anaconda pada konfigurasi shell anda (~/.zshrc atau ~/.bashrc).

b) Selepas pemasangan, sahkan dengan menjalankan:

conda --version
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

2. Betulkan Ralat Pengaktifan Conda

Jika anda menghadapi ralat semasa menjalankan conda activate venv, seperti isu kebenaran, ikut langkah ini untuk membetulkannya:

a) Alih keluar mana-mana persekitaran yang rosak atau separa tercipta:

   conda remove --name venv --all
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

3. Cipta Folder Projek dan Persekitaran Maya

a) Navigasi ke direktori projek anda:

   mkdir my_project && cd my_project
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

b) Cipta persekitaran maya Conda bernama venv dengan Python 3.10(atau Python x.xx yang berbeza):

Anda boleh menyemak versi python menggunakan python --version

   conda create -p venv python==3.10 -y
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

c) Aktifkan persekitaran maya:

   conda activate venv
Salin selepas log masuk

d) Untuk menyahaktifkan persekitaran:

   conda deactivate
Salin selepas log masuk

4. Pasang Perpustakaan (Pastikan Persekitaran Maya Aktif) Atau langkau ke langkah seterusnya(5)

Pasang perpustakaan di dalam persekitaran maya untuk memastikan ia terpencil:

pip install langchain openai python-dotenv streamlit
Salin selepas log masuk

Pendekatan ini lebih disukai berbanding pemasangan global, kerana ia mengelakkan konflik dengan projek lain.


Mengapa Gunakan Persekitaran Maya?

  • Pengasingan: Mengekalkan kebergantungan khusus projek berasingan daripada pemasangan global.
  • Ketekalan: Memastikan projek anda berjalan dalam persekitaran yang sama merentas sistem yang berbeza.
  • Kebolehulangan: Memudahkan untuk berkongsi dan meniru persediaan projek.

5. Urus Ketergantungan dengan keperluan.txt

Menjejaki kebergantungan projek anda adalah penting untuk kerjasama dan penggunaan yang mudah. Begini caranya:

a) Simpan Ketergantungan pada keperluan.txt

Anda boleh sama ada:

  • Buat fail requirements.txt secara manual dan senaraikan perpustakaan yang diperlukan untuk projek anda:
conda --version
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk
  • Atau jana fail secara automatik dengan semua kebergantungan yang dipasang menggunakan pembekuan pip (jika digunakan langkah 4 untuk pemasangan perpustakaan):
   conda remove --name venv --all
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Arahan ini menangkap versi tepat semua pakej yang dipasang dalam persekitaran maya anda.

Contoh Dijana oleh pembekuan pip

   mkdir my_project && cd my_project
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

b) Pasang Ketergantungan daripada requirements.txt

Untuk mencipta semula persekitaran yang sama dalam sistem atau persekitaran lain:

   conda create -p venv python==3.10 -y
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Ini memastikan bahawa semua perpustakaan yang diperlukan dipasang dengan versi tepat yang dinyatakan dalam fail.


Mengapa Gunakan requirements.txt?

  • Kebolehulangan: Memastikan sesiapa yang bekerja pada projek memasang versi kebergantungan yang betul.
  • Kemudahalihan: Memudahkan untuk berkongsi persediaan persekitaran dengan ahli pasukan atau mengaturkannya ke pengeluaran.
  • Kawalan Versi: Mengelakkan kejutan daripada kemas kini atau perubahan dalam versi pakej.

Dengan persediaan ini, anda bersedia untuk mengusahakan projek Python dengan cekap menggunakan persekitaran maya Conda. Selamat mengekod!

Atas ialah kandungan terperinci Menyediakan Persekitaran Conda untuk Projek Python Anda - 1. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

<🎜>: Bubble Gum Simulator Infinity - Cara Mendapatkan dan Menggunakan Kekunci Diraja
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial Java
1670
14
Tutorial PHP
1274
29
Tutorial C#
1256
24
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaan Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Python dan Masa: Memanfaatkan masa belajar anda Apr 14, 2025 am 12:02 AM

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Python vs C: Meneroka Prestasi dan Kecekapan Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Pembelajaran Python: Adakah 2 jam kajian harian mencukupi? Apr 18, 2025 am 12:22 AM

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python vs C: Memahami perbezaan utama Python vs C: Memahami perbezaan utama Apr 21, 2025 am 12:18 AM

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Yang merupakan sebahagian daripada Perpustakaan Standard Python: Senarai atau Array? Apr 27, 2025 am 12:03 AM

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Python: Automasi, skrip, dan pengurusan tugas Apr 16, 2025 am 12:14 AM

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Python untuk Pembangunan Web: Aplikasi Utama Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

See all articles