Ubuntu安装miniconda,miniconda linux
Linux下用miniconda搭建python运行环境,anaconda安装miniconda安装,用conda创建python环境。
最近我们在开发一个项目的过程中遇到了一个问题,需要在java项目中导出word报表。报告包含各种图片,如表格、折线图、玫瑰图、地图等。这些图片需要根据库中的记录计算生成。对于科学计算来说,java的自我表达不够好,对绘图也没有很好的支持。最终我们决定用java调用python脚本,用numpy和pandas库通过python进行科学计算,用matplotlib绘制图片并保存,用docxtpl根据已有的word模板渲染word报表。这时候就出现了一个问题,如何在服务器端搭建python的运行环境。
Linux自带python 2.7版本,但是现在很多python工具包都需要python3来支持。如果直接把服务器端的python2.7升级到python3,会对服务器的现有环境造成一定的影响,所以conda成为一个优秀的解决方案。我们之所以使用miniconda,是为了减少包的大小,不需要导入任何不用的库,所以我们使用miniconda根据需要构建自己的python环境。
蟒蛇装置
首先给出一些官方地址。我觉得最好的说明文件一定都是正式文件。别人给的教程大多也是翻译官方文档,然后加上自己的理解。如果你有能力,建议你自己去阅读公文,完成各种技能的学习。
以下是anaconda的官方地址和安装文档。
1.Anaconda的官方地址:https://www.anaconda.com/
2.Anaconda官方安装说明:https://docs.anaconda.com/anaconda/install/
由于本文主要介绍miniconda,这里只给出anaconda的官方地址,没有具体说明。
Miniconda安装miniconda官方文档:https://conda.io/en/latest/index.htmlminiconda github仓库地址:https://github.com/conda/condaminiconda下载地址:https://conda.io/en/latest/Miniconda.html镜像:各种版本的conda可以在上面https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/.的连接中找到下面的miniconda可以在linux环境下下载安装:
#在Linux环境下,使用wget命令下载选中的miniconda#这里使用的是清华镜像。该命令下载minicondawget-c https://mirrors . tuna . Tsinghua . edu . cn/anaconda/miniconda/miniconda 3-latest-Linux-x86 _ 64 . sh的最新版本,运行效果如下:
#安装刚刚下载的Miniconda,bash的意思是运行。sh文件bash mini conda 3-latest-Linux-x86 _ 64 . sh。
直接回车进入下一步,然后会出现更多。如果您一直按ENTER键,系统会提示您输入yes:
在上面写下要安装的地址,回车,系统会提示您将其添加到配置文件中。输入yes,回车,系统提示安装成功:
这时候就不能调用conda命令了。例如,当您输入conda - version时,没有找到提示。是因为康达安装后需要重新激活,有点像重启。然后进入conda - version查看conda的版本,
#因为我们只是在安装的时候自动添加了配置文件,所以在这里直接使用source让配置文件生效也是可以的。来源。bashrc#检查版本信息conda - version。为了询问修改后你需要下载的东西的价格,我们建议修改源地址。请使用镜像官网给出的替换命令。网上很多命令都是错的,被坑过两次,地址贴在这里:
conda config-add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config-add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/Anaconda/pkgs/main/condaconfig-set show _ channel _ URLs Yes现在您可以使用conda命令下载想要使用的工具类。但是我们希望更好地管理不同的python环境,所以最好创建我们自己的python运行时环境。
用conda创建python环境,创建python空间
#创建一个空间名为env_name的环境,指定python版本为3.6 conda Create-n env _ name Python=3.6 #创建的同事安装必要的包conda Create-n env _ name numpy matplotlib Python=3.6。以下为常用命令,含义描述不再展开:
#如果不创建,会有一个默认环境conda info -e#要切换到新环境#在Linux/Mac下,需要使用Source activate env _ name Source activate env _ name #退出环境,也可以使用` activate root切换回根环境source deactivate env_name#安装numpyconda安装numpy#。当用conda安装失败时,说明没有类似的库,请安装pip install windrose# with pip查看已有软件包conda列表。
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