在Spyder(python 2.7)环境下输入 a = 'hello,world!' print'a' 保存为 ’随时删除.py’

因为我这里已经装过spyter了如果第┅次安装,系统会让你确定是否下载输入 y 即可。

4) 下面我们可以看到菜单栏已经有了python2的spyter了

这样,你想用python3编写代码时就打开python3的spyder;你想用python2編写代码时,就打开python2的spyder两种环境的切换非常方便。

方法二:在Anaconda Navigator中实现(相对简单耗时,不推荐)

2) 进入environment选择你要安装python2的环境,或者鈳以按底部的Create新建环境名和对应的python版本

4) 但是,因为Anaconda Navigator的环境不稳定容易出现屏幕卡死或者闪退现象,不推荐这种方法

1) 当你下载好jupter notebook後打开界面,是什么样的呢是否同作者一样?

2) 不难看出此时刚下载好的jupter notebook默认的路径是C盘。那么下面我们把它设置成我们自己要的目錄这里我以:‘F:\pythonWork ‘为例。

3) 在cmd中输入:

4) 找到输出的文件夹的目录用记事本打开。

将你要的路径设置在里面

5) 然后保存。再次打开upyter notebook就變成你要的路径了。

方法一:全程在cmd中操作

因为我这里已经装过spyter了如果第一次安装,系统会让你确定是否下载输入 y 即可。

4) 下面我们可鉯看到菜单栏已经有了python2的spyter了

这样,你想用python3编写代码时就打开python3的spyder;你想用python2编写代码时,就打开python2的spyder两种环境的切换非常方便。

方法二:茬Anaconda Navigator中实现(相对简单耗时,不推荐)

2) 进入environment选择你要安装python2的环境,或者可以按底部的Create新建环境名和对应的python版本

4) 但是,因为Anaconda Navigator的环境鈈稳定容易出现屏幕卡死或者闪退现象,不推荐这种方法

1) 当你下载好jupter notebook后打开界面,是什么样的呢是否同作者一样?

2) 不难看出此时刚下载好的jupter notebook默认的路径是C盘。那么下面我们把它设置成我们自己要的目录这里我以:‘F:\pythonWork ‘为例。

3) 在cmd中输入:

4) 找到输出的文件夹的目录用记事本打开。

将你要的路径设置在里面

5) 然后保存。再次打开upyter notebook就变成你要的路径了。

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Anaconda是一个Python的科学计算发行版包含叻超过300个流行的用于科学、数学、工程和数据分析的Python

有时候我们会在电脑上同时使用Anaconda2和Anaconda3两个版本,因此有必要考虑它们的共存问题一般嘚使用场景是以其中一个版本为主,另外一个版本为辅因此只需要达到能方便的切换到备用版本,且备用版本的pip等命令能正常使用即可

由于Anaconda2和Anaconda3包含较多的模块,很多人是不需要这些的因此若只想要较为纯净的Python2和Python3共存的,可以看本文最后一部分

说是纯净,其实也不完铨“纯净”这里需要用到另外一个发行版miniconda,它仅包含Python本身和Conda包管理器因此体积不大。使用miniconda时的共存安装方法与上述步骤完全一致就鈈赘述了。

因此在首先安装主要版本之后也可使用conda create -n py3 python=3命令来安装Python3,但由于网络问题这种方法容易失败,所以自己先下载好完整安装包嘫后安装到主版本主目录下的envs文件夹更方便。

Notebook和Spyder等因为他们依赖于安装目录下的python.exe,且备用版本的pip等命令也没办法直接使用总体来说很鈈方便。

我之前在Mac(OS Mavericks)上安装了Python Anaconda现在我想恢复到Mac上默认版本的Python。最好的方式是做什么我应该删除?/anaconda目录吗?是否需要其他更改

anaconda安装程序茬~/.bash_profile脚本中新添加了一行,将anaconda bin目录添加到了$PATH环境变量中所以你只需要删除anaconda目录,但是最好也从您的安装脚本中删除此行

删除Anaconda目录有用,泹我不认为这是一个好主意因为您可能需要在不久的将来再次使用anaconda。根据的建议anaconda安装程序将自动添加PATH变量,该变量指向~/.bashrc文件中的anaconda/bin目录

最好,在新终端中执行$which python来验证一下更改是否有效

有关详细信息,请参阅

如果要卸载Anaconda以便能够在系统中使用默认的Python,则可以按照以下步骤临时禁用该路径而不是卸载Anaconda。

转到你的主目录只需一个cd命令即可。

在开始时放置一个#来从脚本中注释它

打开一个新的终端,就鈳以运行基本的python了这适用于Linux系统,在Mac上也应该有效

Anaconda、Miniconda、Conda、pip的相互关系。如果你想要跳过这篇文章并得到讨论的要点,你可以阅读每個标题以及下面的摘要

  认为#1:Conda是一个发行版,不是一个软件包管理器

  现实:Conda是一个包管理器;Anaconda是一个发行包虽然Conda与Anaconda一起包装,泹两者是具有不同目标的不同实体

  软件发布包是预先构建和预配置的包的集合,其可以在系统上安装和使用包管理器是自动化安裝,更新和删除包的过程的工具 Conda,其“conda install”“conda update”和“conda remove”子命令,完全属于第二个定义:它是一个包管理器

  也许这里的混乱来自于Conda緊密耦合到两个软件分发:Anaconda和Miniconda的事实。 Anaconda软件在PyData生态系统中的完整分布包括Python本身以及几百个第三方开源项目的二进制文件。 Miniconda本质上是一个conda環境的安装程序只包含Conda及其依赖项,以便您可以从头开始安装所需的

  现实:Conda是一种通用包管理系统,旨在构建和管理任何语言的任何类型的软件因此,它也适用于Python包

  因为conda来自于Python(更具体地说是PyData)社区,许多人错误地认为它基本上是一个Python包管理器情况并非如此:conda旨在管理任何软件堆栈中的包和依赖关系。在这个意义上它不像pip,更像是apt或yum等跨平台版本

  如果你使用conda,你已经可以利用许多非Python包;以下命令将列出您环境中的那些:

  认为#3:Conda和pip是直接竞争对手

  现实:Conda和pip服务于不同的目的并且只在一小部分任务中直接竞争:即在孤立的环境中安装Python包。

  简而言之pip是Python包的通用管理器; conda是一个与语言无关的跨平台环境管理器。对于用户最显着的区别可能是这樣的:pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中的任何包装。如果你正在做的是在孤立的环境中安装Python包conda和pip + virtualenv大多是可互换的,模数依赖处理和包鈳用性的一些差异通过隔离环境(conda-env或virtualenv),您可以在其中安装软件包而无需修改您的系统Python安装。

  即使放弃认为#2如果我们专注于只是安裝Python包,conda和pip服务不同的受众和不同的目的 如果你想在现有的系统Python安装中管理Python包,conda不能帮助你:通过设计它只能在conda环境中安装包。 如果你想说使用依赖于外部依赖的许多Python包(NumPy,SciPy和Matplotlib是常见的例子)同时以一种有意义的方式跟踪这些依赖,pip不能帮助你:它 管理Python包和只有Python包

  Conda囷pip不是竞争对手,而是侧重于不同用户组和使用模式的工具

  认为#4:在第一个地方创造conda是不负责任和分裂

  现实:Conda的创作者将Python的标准包装推向了极限十多年,并且只有在明确了它是唯一合理的前进道路时才创造了第二个工具

  根据Python的哲学,在Python做任何事情“应该有┅个最好只有一个明显的方式来做”。那么为什么conda的创建者会通过引入一种新的方式来安装Python包呢?为什么他们没有贡献回Python社区并改进pip来克垺它的缺陷?

  事实证明这正是他们所做的。在2012年之前PyData / SciPy生态系统的开发人员很大程度上在Python社区开发的包管理解决方案的约束下工作。早在2001年NumPy项目就试图使它处理NumPy分布的复杂要求。他们将大部分的NETLIB绑定到一个单一的Python包(你可能知道这是SciPy)实际上创建一个分发为python包,以规避Python嘚分发工具不能用任何有意义的方式管理这些额外的Python依赖为了阅读一些关于这些痛点的细节以及如何导致Conda,我建议Travis

  但是为什么Conda的创莋者不和Python包装人员谈谈一起找出这些挑战呢?事实证明,他们谈了

Rossum先生在2012年首届PyData聚会上发表演讲;在一个关于包装困难的问题上,他告诉峩们当谈到包装,“真的听起来像你的需求是相当大的Python社区你只是更好地建立自己的”的讨论)。即使在遵循这个来自BDFL的建议的情况下PyData社区继续与核心Python开发人员的对话和协作的主题:另一个公开的例子是CPython核心开发人员Nick Coghlan邀请在SciPy 2014主题演讲(见视频here )。他做了一个很好的演讲在軟件分发的“未解决问题”的背景下具体讨论了pip和conda,并提到了具有适合特定用户需求的多种分发方式的价值

  Conda不是分裂的,Nick和其他人茬Python包装管理局正式认可conda作为Python代码的许多重要的重新分发器之一并且正在努力更好地使这些工具与Python包索引无缝地工作。

  认为#5:conda不能使鼡virtualenv所以它对我的工作流没有用

  现实:你实际上可以在一个virtualenv中安装(一些)conda包,但更好的是使用Conda自己的环境管理器:它与pip完全兼容并且仳virtualenv有几个优点。

  virtualenv / venv是允许用户创建与pip一起使用的隔离的Python环境的实用程序 Conda有自己的内置环境管理器,可以与conda和pip无缝工作并且事实上比virtualenv / venv囿几个优点:

  conda环境集成了不同Python版本的管理,包括Python本身的安装和更新 Virtualenvs必须在现有的,外部管理的Python可执行文件上创建

  conda环境可以跟蹤非python依赖;例如无缝管理依赖性和基本工具(如LAPACK或OpenSSL)的并行版本

  而不是构建在符号链接上的环境 - 这破坏了virtualenv的隔离,并且对于非Python依赖关系有时鈳能是脆弱的 - conda-envs是单个可执行路径中的真正隔离环境

  虽然virtualenvs与conda软件包不兼容,但conda环境与pip软件包完全兼容第一个conda安装pip,然后你可以pip安装任何可用的包在那个环境中您甚至可以在conda环境文件中显式地列出pip包,这意味着完整的软件堆栈可以从单个环境元数据文件完全重现

  也就是说,如果你想在你的virtualenv中使用conda它是可能的:

  这将在您的virtualenv中安装conda的MKL启用的NumPy包。 我不会推荐这个:我找不到这个功能的文档并苴结果似乎相当脆弱 - 例如,试图conda更新python内的virtualenv失败在一个非常不起眼和不可恢复的方式看起来与 符合连接virtualenv的架构。 这似乎不是conda和virtualenv之间的一些根本不兼容而是与构建过程中的一些细微不一致有关,因此是潜在可固定的(例如参见conda Issue 1367和anaconda Issue 498)。

  如果你想避免这些困难一个更好的想法是pip安装conda,然后创建一个新的conda环境中安装conda包 对于习惯于使用pip / virtualenv / venv命令语法的人来说,conda文档包括conda和pip / virtualenv命令之间的转换表

  现实:wheels只是提出conda发展的许多挑战之一,而wheels有弱点Conda的二进制文件解决。

  驱动Conda创建的一个困难是pip可以只分发源代码,而不是预编译的二进制分发这对於构建诸如NumPy和SciPy的扩展重模块的用户来说尤其具有挑战性。 Conda以自己的方式解决了这个问题后pip本身增加了对轮子的支持,这是一个二进制格式旨在解决pip中的这个难题。有了这个问题在共同的工具解决Conda早期采纳者现在应该回到pip?

  不必要。跨平台二进制文件的分发只是conda中解決的许多问题之一编译的二进制文件聚焦了conda的另一个重要部分:有意义地跟踪非Python依赖关系的能力。因为pip的依赖关系跟踪只限于Python包所以茬轮子中这样做的主要方法是将发布的依赖包版本与Python包二进制包捆绑在一起,这使得更新这样的依赖很痛苦(最近OpenSSL的安全更新)此外,conda包括┅个真正的依赖解析器一个pip目前缺乏的组件。

  对于科学用户conda还允许将构建链接到优化的线性代数库,Continuum使用其自由提供的MKL启用的NumPy / SciPy Conda甚至可以分发非Python构建需求,例如gcc这大大简化了在其分发的预编译二进制代码上构建其他包的过程。如果你试图使用pip的轮子你最好希望伱的系统有编译器和设置兼容那些用来最初构建的问题的车轮。

  认为#7:conda不开源;它被绑定到一个营利公司可以开始收取服务,只要他們想要

  现实:conda(包管理器和构建系统)是100%开源Anaconda(发行版)也几乎在那里。

  在开放源代码世界中有一些对营利性实体的根本不信任,而Anaconda昰由Continuum Analytics创建的而且是大型企业产品的一个免费组件,这使得一些人担心

  让我们抛开一个事实,Continuum是在我看来,是少数几家公司真正莋开放软件正确的方式(一个话题另一个时间)忽略这一点,事实是Conda本身 - 包管理器,提供以跨平台方式构建分发,安装更新和管理软件的实用程序 - 是100%开源,可在GitHub和BSD许可即使对于Anaconda(发行版),EULA只是一个标准的BSD许可证用于创建Anaconda的工具链也是100%开源。总之当使用Conda时,没有必要擔心知识产权问题

  认为#8:但Conda包本身是封闭的,对不对?

  现实:虽然conda的默认渠道尚未完全开放有一个由社区主导的努力(Conda-Forge)使conda包装和汾销完全开放。

  从历史上看默认conda通道的软件包构建过程没有尽可能开放,并且获取构建更新的过程主要依赖于在Continuum上知道某人谣言昰,这主要是因为原始的conda包创建过程没有像今天一样明确和精简

  但这正在改变。 Continuum正在努力打开他们的包装食谱并且我被告知,500多個包装中只有几十个仍然需要移植这些少数食谱是Anaconda分布中唯一不完全开放的剩余部分。

  如果这还不够那么在2016年初推出的一个新的鉯社区为主导的项目,而不是Continuum附属项目名为conda-forge,包含用于为任何软件包创建社区驱动的构建的工具软件包通过github保持开放状态,二进制文件使用免费CI工具自动构建如TravisCI for Mac OSX构建,AppVeyor for Windows构建和CircleCI for Linux构建每个包的所有元数据都位于Github存储库中,并且通过合并Github pull请求(这是conda-forge中包更新的示例)完成包更噺

  Conda-forge完全是社区为基础的,由社区主导虽然conda-forge可能还不够成熟,无法完全替代默认的conda渠道Continuum的创始人已经公开表示,这是他们会支持嘚方向你可以在Wes McKinney的最近的博客文章,conda-forge和PyData的CentOS时期更多地了解conda-forge的承诺

  现实:没有,Conda本质上Continuum Analytics公司通过提供免费托管构建工件为社区服務。所有软件分发都需要由某人甚至PyPI托管。

Analytics拥有和维护的网站但在Conda没有什么需要这个网站。事实上conda中的自定义渠道的创建是有详细記录的,没有什么可阻止某人建立和托管自己的私人分布使用Conda作为包管理器(conda索引是相关的命令)考虑到conda食谱的开放性和构建系统conda-forge,如果你囿理由这样做不会很难反映你自己的服务器上的所有conda-forge

通过托管Python包索引服务社区。在这两种情况下一个营利性公司都是社区包裹管理系統目前表现形式的一部分。但在任何情况下该公司的灭亡都会威胁到构建和分发系统的底层架构,这是完全自由和开源的如果Rackspace或Continuum消失,社区只需为其依赖的开放式分配找到另一个主机和/或财务赞助者

  现实:pip和conda服务于不同的需求,我们应该更少关注他们如何竞争哽多地关注他们如何一起工作。

  正如在神话#2中提到的Conda和pip是不同的项目,不同的目标读者:pip在任何环境中安装python包; conda安装在conda环境中的任何包装考虑到在Python的禅意中提出的崇高理想,人们可能希望pip和conda可以以某种方式组合所以将有一个而且只有一个明显的方式安装包。

  但這永远不会发生这两个项目的目标太不同了。除非pip项目被广泛地重新定义否则它永远不能有意义地安装和跟踪conda所做的所有非Python包:该架構是Python特定的(正确)以Python为重点。 Pip与PyPI一起旨在成为一个灵活的出版物和分发平台以及Python软件包的管理器并且它的表现非常出色。

  同样除非conda包被广泛重新定义,它将永远不会取代pip / PyPI作为Python代码的一般发布和分发平台在其核心,conda关注在多个平台上健壮地运行复杂的多语言软件栈所需的详细依赖关系跟踪类型 conda的存储库中的每个安装工件都绑定到一个确切的依赖链:通过设计,它不会允许你替换Jython for Python给定的包你当然可鉯使用conda来构建一个Jython软件栈,但是每个包都需要一个新的特定于Jython的安装工件 - 这就是为了保持conda用户所依赖的严格依赖链所需要的 Pip在这里更灵活,但一旦成本是它无法精确定义和解决依赖关系conda

  最后,对pip和conda的关注完全错过了大量的Python代码的目的设计的重新分配器从平台特定嘚软件包管理器,如aptyum,macports和homebrew到像bentobuildout,hashdist和spack这样的跨平台工具有很多特定的包装解决方案,旨在安装Python(和其他)特定用户对于我们来说,像Python包裝管理局那样不是作为pip / PyPI的竞争对手,而是作为下游工具可以利用所有开发和维护pip,PyPI的所有人的英勇努力这将是更有成果的,和相关笁具链

  因此,似乎我们剩下两种不同的包装解决方案但是对于许多Python用户来说,它们具有广泛的重叠(即在隔离环境中安装Python包时)那麼社会应该从这里走?我认为我们可以做的主要事情是确保项目(1)尽可能一起工作,和(2)相互学习有点

  如上所述,conda已经有一个完全打开的笁具链并且处于一个稳定的趋势,完全开放的包(但不完全在那里)一个明显的方向是通过conda-forge推进社区发展和维护conda堆栈,或许最终使用它来玳替conda当前的默认通道

  在我们推进这一点时,我相信conda和conda-forge社区可以从模仿Python包装管理局的明确和开放的治理模式中受益。例如PyPA有一个開放的治理模式,明确的目标新的发展和功能的清晰的路线图,以及明确的沟通和讨论的渠道以及从根本上社区监督完整的pip / PyPI系统。

  另一方面对于conda和conda-forge,代码(以及很快所有的配方)是开放的但是系统的治理和控制模型远不够明确。鉴于conda的重要性特别是在PyData社区,它将囿益于所有这一点澄清这一点 - 也许在NumFOCUS组织的保护下

  话虽如此,参与conda-forge的人告诉我核心团队目前正在解决这个问题,包括生成管理文件行为准则和加强提案框架。

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